import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ""
转载自：http://blog.csdn.net/xiaojiajia007/article/details/72865764本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：keras tensorboard，强制只使用cpu - Python技术站
keras tensorboard，强制只使用cpu
•
Keras
赞 (0)
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
keras使用AutoEncoder对mnist数据降维
上一篇
2023年4月5日 下午9:15
使用Keras和OpenCV完成人脸检测和识别
下一篇
2023年4月5日 下午9:16
相关文章
-
对抗机器学习：Generating Adversarial Malware Examples for Black-box Attacks Based on GAN
论文url https://arxiv.org/pdf/1702.05983.pdf @article{hu2017generating,title={Generating adversarial malware examples for black-box attacks based on GAN},author={Hu, Weiwei and Tan, …
-
生成式对抗网络(GAN)综述——粗浅入门
2017年十月份时做了关于GAN综述的PPT汇报(http://download.csdn.net/download/sir_chai/10104778)，并上传了PPT及相关参考资料，这篇博文主要是对PPT进行解读。 第一页 今天我要给大家介绍的是GAN（GenerativeAdversarial Networks）生成式对抗网络的研究进展与展望，GAN是…
-
深度学习之GAN生成对抗网络
前言 近年来，基于数据而习得“特征”的深度学习技术受到狂热追捧，而其中GAN模型训练方法更加具有激进意味：它生成数据本身。 GAN是“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的简称，由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域。2016年，GAN热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到N…
-
【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？
tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方…
-
从零开始山寨Caffe·捌：IO系统(二)
生产者 双缓冲组与信号量机制 在第陆章中提到了，如何模拟，以及取代根本不存的Q.full()函数。 其本质是：除了为生产者提供一个成品缓冲队列，还提供一个零件缓冲队列。 当我们从外部给定了固定容量的零件之后，生产者的产能就受到了限制。 由两个阻塞队列组成的QueuePair，并不是Caffe的独创，它实际上是生产者与消费者的编程方式之一。 在大部分操作系统教…
-
【44】1*1卷积讲解
网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions） 在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。 也许你会好奇，1×1的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。 过滤器为1×1，这里是数字2，输入一张6×6×1的图片，然后对它做卷积…
-
深度学习笔记-卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN有什么区别？
CNN与RNN本质的不同就是所基于的假设不同，由于核心假设的不同，导致实现方式的差异。 CNN 首先理解什么叫做卷积，或者说为什么要翻译为卷积神经网络。 卷积的定义：https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E7%A7%AF/9411006?fr=aladdin 简单来说，卷积就是两个相对运动的几何图形，在相交到相离之间，…
-
Keras学习笔记三：一个图像去噪训练并离线测试的例子，基于mnist
训练模型需要的数据文件有： MNIST_data文件夹下的mnist_train、mnist_test、noisy_train、noisy_test。train文件夹下60000个图片，test下10000个图片 noisy_train、noisy_test下的图片加了椒盐噪声与原图序号对应 离线测试需要的数据文件有： MNIST_data文件夹下的my_m…
