刚学，解释不清楚还是直接上图吧
我的
别人的
**最主要我太慢了 电脑配置是CPU-R7-5800H，显卡3050TI **求哥哥们帮帮忙
TF2.5版本，跑LeNet，同样代码 为什么我epoch一个一个跑，而别人都是一个epoch跑好几个
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- 2021-09-16 21:35回答 1 已采纳 在训练的时候用visdom可视化每个iterator的loss值，把visdom换成tensorbord发现问题解决了，应该是用visdom记录的时候占用了电脑的进程。
- 2023-02-18 15:36回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：使用torch.cuda.empty_cache()函数手动释放显存。如果想要在每个epoch的训练结束后释放训练集显存，可以在每个epoch结束时调用该函数。
- 2022-10-24 14:12回答 2 已采纳 你的数据很多吗？ 一般情况下是不需要的，DataLoader本身是个可迭代的东西，如果设计得当的话大部分情况是不需要多次加载的。
- 2022-10-22 21:24失了志的咸鱼的博客 CIFAR-10是由Hinton的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10个类别的RGB彩色图片：飞机、车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船和卡车。图片的尺寸为32×32 ，数据...
- 2022-07-19 16:31回答 1 已采纳 维度不匹配，你这里224x224x3下来的，经过一次卷积一次池化，再次卷积，简单计算可能最后从224X224变道7X7X128，按照每次卷积大小不变，池化缩小2计算，你这里至少是5层的卷积池化才能达到
- 2022-11-01 16:15回答 2 已采纳 很明显，你电脑的输出是正常的。别人电脑的库版本有些bug，他的进度条输出库的输出流总是被打断，所以呈现出8个batch输出一次。而然，正常应该是你电脑的状态
- 2022-05-07 20:51回答 2 已采纳 读取文件用正则表达式提取数据成x,y两个列表.用matplotlib绘图 import re from matplotlib import pyplot as plt x=[] y=[] with o
- 2024-05-30 10:56mkijhwert的博客 # 添加自定义顶层结构Flatten(),])# 训练模型注：这段代码的作用是创建一个基于预训练的VGG-19模型的新的神经网络模型，用于图像分类任务，并对其进行训练。运行结果数量：大约800万个参数大小：较小，大约为26MB层...
- 2022-09-05 14:20回答 1 已采纳 a=b()(x)这看起来很怪吗如果你知道函数b的返回值是一个函数，像这样def b(): def c(): ... return c还怪吗b()，其实就是cb()(x)其实就是c(x
- 2023-03-18 16:16回答 3 已采纳 1.在 TensorBoard 中记录 loss 可以是每个 epoch 的 loss，也可以是每个 iteration 的 loss。2.如果你使用的是 TensorFlow 的高级 API（例如
- 2022-02-28 18:03回答 2 已采纳 首先，你在数据集过小了，每个类才300个框，77张图片估计验证集也就十几张，容易拟合，高很正常的事情。其次看你的图像复杂程度了，要是煤和矸石都和背景差距大，这也比较区分开，高也是正常的事情。但是你数据
- 2022-08-30 13:56wenxingxingxing的博客 第一个3 * 3卷积核输出特征图共有(x – 3 + 1)^2个像素点，每个像素点需要进行3 * 3 = 9次乘加运算，，第二个3 * 3卷积核输出特征图共有(x – 3 + 1 – 3 + 1)^2个像素点，每个像素点同样需要进行9次乘加运算，则总...
- 2021-06-18 20:41回答 2 已采纳 应该是这个吧，你训练之后得到的模型是H，prediction = H.predict(img)
- 2020-08-20 17:11青鸠的博客 TF2.0基于fashion数据集的ResNet神经网络搭建 1、ResNet简介 随着网络的加深，出现了训练集准确率下降的现象，我们可以确定这不是由于Overfit过拟合造成的(过拟合的情况训练集应该准确率很高)。传统的卷积网络或者全...
- 2020-08-18 11:28青鸠的博客 TF2.0基于fashion数据集的...VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构（详见 大话CNN经典模型：VGGNet），而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数
- 2022-12-04 22:36subsistent的博客 每个神经元只有一个轴突，它可以将兴奋从细胞体传递到另一个神经元或其他组织，神经元相互连接，从而形成一个大型的神经网络，人类所学到的几乎所有知识都存在其中，如下图所示： 在神经网络中，将n个连接的神经元的...
- 2018-10-11 14:39AI吃大瓜的博客 一、TF-slim库 1.TF-slim使用方法 一般网络定义方法 2. 常用模块实现 2.1 残差单元 2.2 dropout层 2.3 批规范化batch_norm 2.4 全局平局池化global average pooling 2.5 tf.losses 模块 2.5 正则化 2.6 ...
- 2020-10-26 10:32猫咪钓鱼的博客 文章目录Tensorflow笔记1 常用函数1.1 tf.where()1.2 np.mgrid()1.3 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()2 常用网络结构2.1 基础框架——Sequential 和 Class 网络框架2.1.1 tf.keras.models.Sequential()...
- 2022-12-04 17:36赵广陆的博客 2.5 多卷积核卷积 2.6 特征图大小 3 池化层(Pooling) 3.1 最大池化 3.2 平均池化 4 全连接层 5 卷积神经网络的构建 5.1 数据加载 5.2 数据处理 5.3 模型搭建 5.4 模型编译 5.5 模型训练 5.6 模型评估 6 总结
- 2022-06-09 11:53姬霓钛美的博客 比如y=|x|的导数，可以在[-1,1]之间取任意值 将导数拓展到向量->梯度 第一种情况：y标量x向量 （y标量x向量）补充：内积 可以这样来理解向量内积：向量a、b的内积等于向量a在b方向的...当内积值为0时，两个向量互相垂
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8月18日
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