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    Vue3和@typesnode的类型不兼容问题

    链接:https://juejin.cn/column/7140103979697963045 最近有个新项目启动,主体内容与先前做的一个项目相似度很高,于是我准备拿这个旧项目作为模板简单改改,就可以启动新项目的开发了...yarnrc也修改一下: registry "https://nexus.xxx.tech:8443/repository/npm-group/" npm-group 包含了 npm-proxy 和...此时最好参照旧的 lock 文件,将关键依赖的版本号先锁住,再重新生成新的 lock 文件,防止在 ~, ^ 这种约束不强的规则下,最终安装的依赖版本号发生变化的情况。...生成完 lock 文件后,检查一下 dev 和 build 等场景,是不是基本上没什么问题。不出意外的话,就要出意外了!...原来是@types/node@18.8.4版本与vue@3.2.40版本不兼容,会造成模板中的 DOM event type 出错,解决的方法有两个: 降低@types/node版本至18.8.0。

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    卷积层与池化层(bn层的原理和作用)

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 构建了最简单的网络之后,是时候再加上卷积和池化了。这篇,虽然我还没开始构思,但我知道,一定是很长的文章。...卷积神经网络(Convolutional Neural Layer, CNN),除了全连接层以外(有时候也不含全连接层,因为出现了Global average pooling),还包含了卷积层和池化层。...来自:CS231n,卷积与池化 卷积层还有另外两个很重要的参数:步长和padding。 所谓的步长就是控制卷积核移动的距离。...一般有两种,一种是不进行操作,一种是补0使得卷积后的激活映射尺寸不变。上面我们可以看到5*5*3的数据被3*3的卷积核卷积后的映射图,形状为3*3,即形状与一开始的数据不同。...代码解析 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

    2.5K20

    RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

    最近在整理tensorflow,经常用到RNN与lSTM,故整理如下: -RNN:循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM:长短时记忆网络(Long Short-Term...传统RNN每一步的隐藏单元只是执行一个简单的tanh或ReLU操作。 ? LSTM每个循环的模块内又有4层结构:3个sigmoid层,1个tanh层 ?...LSTM每个模块的4层结构后文会详细说明,先来解释一下基本的图标。 ? 粉色的圆圈表示一个二目运算。两个箭头汇合成一个箭头表示2个向量首尾相连拼接在一起。...把ht−1h_{t-1}和xt{x_{t}}拼接起来,传给一个sigmoid函数,该函数输出0到1之间的值,这个值乘到细胞状态Ct−1{\color{Red}C_{t-1}}上去。...GRU GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM最流行的一个变体,比LSTM模型要简单。 ? RNN与LSTM之间的联系 ? ? ? 探讨与思考 ? ? 应用 ? ?

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    RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

    最近在整理tensorflow,经常用到RNN与lSTM,故整理如下: -RNN:循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM:长短时记忆网络(Long...你可以这样理解: LSTM有多种变换形式,但我们只讲解一个简单的。一个Cell由三个Gate(input、forget、output)和一个cell单元组成。...传统RNN每一步的隐藏单元只是执行一个简单的tanh或ReLU操作。 ? LSTM每个循环的模块内又有4层结构:3个sigmoid层,1个tanh层 ?...LSTM每个模块的4层结构后文会详细说明,先来解释一下基本的图标。 ? 粉色的圆圈表示一个二目运算。两个箭头汇合成一个箭头表示2个向量首尾相连拼接在一起。...对应的github代码。 GRU GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM最流行的一个变体,比LSTM模型要简单。 ? RNN与LSTM之间的联系 ? ? ?

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    vmware不可恢复的vcpu-0_vmware与device不兼容

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...MacOS: 来自评论区松松历险记 2022年04月11日更新 MacOS的安装目录,找到macOS 10.13.vmx文件(我的版本是10.13,其它版本应该也是同样情况),使用记事本打开 在sms.present...= "TRUE" 这行的后面新加一行 smc.version = 0 即可 未说明系统:来自评论区超链码语者 2022年04月11日更新 在创建好的虚拟机的vmx文件里位置于 vmci0.present...下加上: smc.present = "TRUE" smc.version = 0 2020年03月12日更新 锁定文件失败 打不开磁盘“D:\ubuntu\Ubuntu 64 位.vmdk”或它所依赖的某个快照磁盘...本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

    2.1K20

    专访 | 基于LSTM与TensorFlow Lite,kika输入法是如何造就的

    一般在我们借助 TensorFlow、MXNet、和 Caffe2 等框架构建深度学习模型后,它在服务器训练与推断往往会有非常好的效果。...但 LSTM 的结构比 GRU 要复杂,门控也需要得更多,因此 LSTM 的参数会比 GRU 多,那么 kika 为什么不采用 GRU 控制参数数量? kika 就这一点对机器之心做了详细的解答。...响应时间与内存是去年 kika 的工作重点,它主要是需要对 TensorFlow Mobile 和 Lite 做大量的修补。最后是动态链接库文件(.so),它定义了所有需要的运算和操作。...针对响应时间与内存,kika 最开始是基于 TensorFlow Mobile 做一些修补和改进。...经过上面的步骤,最终我们会产生包含 s 个元素的等长向量 indices 和 weights。储存这两种向量而不直接储存稀疏矩阵 x* 能节省很多空间,这对于减小安装包大小有非常重要的作用。

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    图解LSTM与GRU单元的各个公式和区别

    作者 | Che_Hongshu 来源 | AI蜗牛车 (ID: AI_For_Car) 因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远,并且当时学的也有点小小的蒙圈,也因为最近一直在用lstm,gru等等...最后输出的state,也就是final memory的计算利用了input gate和forget gate,output gate只与输出有关。...(故 c) 输出门只与输出相关,最终的输出h为输出门乘以tanh(c) 致此这里LSTM 梳理完毕 二、GRU 内部结构和公式 ?...对于LSTM来说依然还是xt与ht-1分别权重相乘相加,之后经过tanh函数为此时的new memory,而GRU为在这个计算过程中,在ht-1与权重乘积之后和reset gate相乘,之后最终得到new...三、细数LSTM与GRU之间的不同 3.1 结构上 lstm为三个输入xt,ht-1, ct-1,两个输出。gru为两个输入xt, ht-1,一个输出ht,输出即state。

    2.7K10

    Keras作为TensorFlow的简化界面:教程

    Keras层和模型完全兼容纯TensorFlow张量,因此,Keras为TensorFlow提供了一个很好的模型定义附加功能,甚至可以与其他TensorFlow库一起使用。让我们看看这是如何做的。...scope,devide scope兼容 Keras层和模型与TensorFlow name scope完全兼容。...20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 所有op/变量都存在于GPU:0中 与graph scope的兼容性 您在TensorFlow graph scope内定义的任何Keras...# LSTM层的所有op/变量都被创建作为图的一部分 与variable scope的兼容性 变量共享应通过多次调用相同的Keras层(或模型)实例来完成,而不是通过TensorFlow variable...III:多GPU和分布式训练 将Keras模型的一部分分配给不同的GPU TensorFlow device scope与Keras层和模型完全兼容,因此可以使用它们将图的特定部分分配给不同的GPU。

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    详细解读LSTM与GRU单元的各个公式和区别

    前言 因为自己LSTM和GRU学的时间相隔很远,并且当时学的也有点小小的蒙圈,也因为最近一直在用lstm,gru等等,所以今天没事好好缕了一下,接下来跟着我一起区分并且每个单元全都非常深刻的记一下把。...最后输出的state,也就是final memory的计算利用了input gate和forget gate,output gate只与输出有关。...(故 c) 输出门只与输出相关,最终的输出h为输出门乘以tanh(c) 致此这里LSTM 梳理完毕 二、GRU 内部结构和公式 ?...对于LSTM来说依然还是xt与ht-1分别权重相乘相加,之后经过tanh函数为此时的new memory,而GRU为在这个计算过程中,在ht-1与权重乘积之后和reset gate相乘,之后最终得到new...三、细数LSTM与GRU之间的不同 3.1 结构上 lstm为三个输入xt,ht-1, ct-1,两个输出。gru为两个输入xt, ht-1,一个输出ht,输出即state。

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    TFLearn:为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库

    TFlearn是一个基于Tensorflow构建的模块化透明深度学习库。它旨在为TensorFlow提供更高级别的API,以促进和加速实验,同时保持完全透明并与之兼容。...TFLearn功能包括: 通过教程和示例,易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。 通过高度模块化的内置神经网络层,正则化器,优化器,指标进行快速原型设计 Tensorflow完全透明。...所有功能都是通过张量构建的,可以独立于TFLearn使用。 强大的辅助功能,可以训练任何TensorFlow 图,支持多个输入,输出和优化器。...高级API目前支持大多数最近的深度学习模型,如Convolutions,LSTM,BiRNN,BatchNorm,PReLU,残留网络,生成网络……未来,TFLearn也将与最新版本保持同步最新的深度学习模型...注意:最新的TFLearn(v0.3)仅与TensorFlow v1.0及更高版本兼容。

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    低版本skywalking与LinkAgent不兼容怎么办?记一次详细的解决过程

    也就是说在不修改代码的情况下如果需要启动应用,skywalking和LinkAgent只能存在一个,两者不能同时存在。skywalking与LinkAgent不兼容该如何解决?...JVMTI是JDK提供的一套用于开发JVM监控, 问题定位与性能调优工具的通用编程接口(API)。 通过JVM TI,我们可以开发各式各样的JVMTI Agent。...可是在没有使用skywalking的时候,数列LinkAgent与其他的一些agent并没有出现过类似的兼容性问题。...在github上搜索发现发现有人提过skywalking和arthas的兼容性问题。...第二步:本地复现 从前面的分析已经得知skywalking与LinkAgent的不兼容问题背后的原因,可要想有效解决就得先本地复现这个问题,编写DemoApplication手动的去触发retransform

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    【TensorFlow1.2.0版发布】14大新功能,增加Intel MKL集成

    例如,输入MultiRNNCell([lstm] * 5) 将会搭建起一个5层的LSTM堆栈,每一层共享相同的参数。...RNNCells 的变量名,现在已经被重命名,以与Keras层保持一致。具体地,此前的变量名称“weights”和“biases“现在已经变为”kernel”和“bias”。...弃用 TensorFlow 1.2 可能是我们最后一次使用 cuDNN 5.1 构建。从 TensorFlow 1.3 开始,我们将尝试使用 cuDNN 6.0 构建所有与构建的二进制文件。...虽然我们会尽量保持源代码与 cuDNN 5.1 兼容,但不能保证。...对于包含 RNN cells等的旧检查点,这可能会导致向后不兼容,在这种情况下,你可以使用checkpoint_convert 脚本来转换旧检查点的变量名称。

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    13个Tensorflow实践案例,深度学习没有想象中那么难

    因为时间跨度较大,代码中存在不少版本兼容的问题,可能会出错,但是思路还是没问题的~ TensorFlow入门(一)基本用法 介绍 TensorFlow 变量定义,加减操作等基本知识。...TensorFlow入门(三)多层 CNNs 实现 mnist分类 在前面简单全连接网络的基础上,本例子主要介绍怎么用TensorFlow来写一个卷积层。...TensorFlow入门(五)多层 LSTM 通俗易懂版 在第一次听说 LSTM 这个名字的时候就是一种高大上的感觉,后来确实也是非常好用,谁用谁知道。...不会LSTM都不好意思说自己做文本的,做序列分析的。和前面的 CNN 比较起来,感觉 LSTM 确实是要复杂一些,当时也是整了好久才弄明白其中的各个细节。...比如: 在一个图片分类任务中,我们使用别人训练好的网络来提取特征,但是我们的分类数目和原模型不同,这样我们只能取到 fc 层,后面的分类层需要重新写。这样我们就需要添加新的变量。

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