准确率，loss一直不变
一个简单的卷积，出来的结果居然全是0
使用cpu就很正常，但是切换到gpu，就出现上面的问题了，太头大了，有没有人能解答一下
tensorflow安装了cudnn后卷积网络出现问题
一个简单的卷积，出来的结果居然全是0
使用cpu就很正常，但是切换到gpu，就出现上面的问题了，太头大了，有没有人能解答一下
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- 2021-09-06 09:16回答 1 已采纳
- 2023-02-10 00:52回答 6 已采纳 你这显示你的DarkNet中的cudnn是8.1.1的版本，这个和你说的8.6对不上。不过按理来说cudnn的影响不会很大（只要不是cudnn7.6.5和cudnn8.x这种大版本大区别就基本上没啥大
- 2021-01-04 10:51回答 1 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2021-06-16 14:48weixin_BeefpasteC的博客 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一、相关性概念 1、卷积神经网络（ConvolutionNeural Network，CNN） 19世纪60年代...
- 2018-06-25 07:25回答 3 已采纳 可以考虑直接使用全连接层的输出，也就是softmax层的输入，实际上就是提取到的图像的特征的矩阵表示，然后通过线性回归等多种方式都可以拟合到你需要的输出值
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2022-02-06 08:52回答 2 已采纳 一样的搭建啊，只不过你的30不好做，应该是32才对，这样相当于模型入口缩小4倍，这样你的全连接层的64x64x8就变成了16x16x8了，后面输出1000也可以一样缩小4倍，下面的都一样了，只要篇通道
- 2023-08-08 09:06脚踏实地的大梦想家的博客 GPU Tensorflow安装，包含 cuDNN 以及 CUDA Toolkit
- 2021-04-28 09:32回答 1 已采纳 你第六层的输出是12次方，会不会是溢出错误啊，为什么不进行一下BN那
- 2022-07-18 18:37回答 2 已采纳 问题已经解决了，果然是芯片问题（m1芯片不能直接pip install TensorFlow），有专门的适配版本，会比较麻烦，我直接换了一个Intel芯片的电脑就可以
- 2022-06-17 00:31回答 3 已采纳 卷积神经网络结构决定它先利用卷积层提取特征，将提取的特征输入到池化层进行池化，和输入层没关系了
- 2022-03-10 18:55业里村牛欢喜的博客 神经网络脚本一条龙安装运行调试服务。包括keras、tensorflow的人工智能模块
- 2023-03-27 13:13回答 2 已采纳 这种情况可能是由于过拟合（overfitting）引起的。在训练神经网络模型时，模型可能会过分地记忆训练数据集中的细节信息，而导致在处理新的数据时性能下降。由于LFW数据集是一个公开的数据集，可能存在
- 2021-12-26 21:25像向日葵一样~的博客 TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架,而MNIST是一个经典的计算机视觉数据集，本文是基于TensorFlow卷积神经网络与MNIST数据集设计手写数字识别算法。
- 在tensorflow2.0的学习过程中，遇到了Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED，发现这个问题是我在调用kseras模块的卷积类前向传播时触发的，之前的全连接层都没有出现过类似的问题。分析问题...
- 没有解决我的问题, 去提问
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11月15日
创建了问题
11月7日
悬赏问题
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