运行tensorflow程序时，提示：
I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
去掉提示的方法：
vim ~/.bashrc 然后在这个文件里面最后一行添加一条语句： export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=2 然后保存退出文件 source ~/.bashrc
任务完成
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Win10 +VS2015+双gtx Titan X使用YOLO v2训练VOC数据 其他博客地址：http://blog.csdn.net/baolinq 本文主要是记录在win10下，yolo v2训练数据的一整个过程，网上很多是在linux下的，不得不说这个东西还是linux下方便啊，主要依赖项： VS2015或者VS2013都可以 Openc…
在TensorFlow中，我们可以使用tf.train.Saver()方法保存模型，并使用tf.train.import_meta_graph()方法调用模型。本文将详细讲解如何对TensorFlow的模型进行保存和调用，并提供两个示例说明。 示例1：保存和调用模型 以下是保存和调用模型的示例代码： import tensorflow as tf # 定义模…
也称回复神经网络。 RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的…
代码： #进行批训练 import torch import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE = 5 #每批5个数据 if __name__ == ‘__main__’: x = torch.linspace(1, 10, 10) #x是从1到10共10个数据 y = torch.linspace(10, 1, 10)…
循环神经网络(二)-极其详细的推导BPTT 首先明确一下，本文需要对RNN有一定的了解，而且本文只针对标准的网络结构，旨在彻底搞清楚反向传播和BPTT。 反向传播形象描述 什么是反向传播？传播的是什么？传播的是误差，根据误差进行调整。 举个例子：你去买苹果，你说，老板，来20块钱苹果（目标，真实值），老板开始往袋子里装苹果，感觉差不多了（预测），放称上一…
虽然前文，提到的卷积神经网络，可以通过权值共享等手段对抗一定程度的梯度消失。但是实际发现一旦网络超过20层，效果会逐渐变差。梯度消失的现象仍然存在。何凯宁等人发明的深度残差网络可以解决更深网络的训练问题。深度残差网络的深度可以很轻松到底几百层，最新的数据表明。微软已经训练了一万多层的残差网络，这对解决一些特定的问题很有用。深度残差网络的基本组成如…
一，YOLOv4原文翻译 转自：YOLOv4原文翻译 – v4它终于来了！ 论文原文：https://arxiv.org/abs/2004.10934 源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet 0 摘要 目前有很多可以提高CNN准确性的算法。这些算法的组合在庞大数据集上进行测试、对实验结果进行理论验证都是非常…
Stable Diffusion 模型主要有以下几种，每种模型都具有不同的特色和应用场景： 1.DeepStableDiffusion DeepStableDiffusion 是一种基于 Stable Diffusion 的深度学习模型，它可以根据输入的图像生成出高质量的绘画作品。该模型利用了深度卷积神经网络和扩散运算的结合，实现了更加精确的绘画效果。其特色…
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