版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！...文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 今天在使用Dockerfile构建Caffe Docker Image时碰到了一个Caffe与NVIDIA...Docker不兼容的问题，我使用的NVIDIA Docker为FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04，出现的错误为： nvcc fatal :...DCUDA_ARCH_NAME=Manual -DCUDA_ARCH_BIN=${CUDA_ARCH_BIN} -DCUDA_ARCH_PTX=${CUDA_ARCH_PTX} 注意：35 52 60 61 70是CUDA显卡的计算能力...CUDA_ARCH_BIN参数指定的是显卡的计算能力，CUDA_ARCH_PTX是PTX代码生成的对应库文件，与显卡计算能力对应。CUDA_ARCH_PTX必须包含你的显卡，否则会报错。
因为新的Macbook air 和Macbook pro使用的是苹果自身的M1芯片，endnote x9和20版本的软件并不兼容这样的芯片，虽然可以用rosetta打开，但是它的word插件确不能被word...加载项与此版本的 Word 不兼容。请向加载项提供者索取更新。(EndNote CWYW Word 16.bundle)”。在折腾了很久后，我才在官方中找出了暂时的解决方案。...把endnote的引用功能开启后，如果Word还是不显示endnote，并显示Word与endnote不兼容打开访达—应用程序请点Word，右击，打开“显示简介”在菜单栏里打开“显示简介”, 点击使用rosetta...以上就是mac的endnote与Word不兼容解决办法的全部内容，希望对你有所帮助。
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。
本文的环境：OpenJDK 11.0.4，Spring Cloud finchley SR4，Spring Boot 2.0.3 最近遇到了一个问题，在feign调用的时候，时常会出现这样一个奇怪的错误...CPU核数减1的CommonForkJoinPool执行。...在多线程多类加载器环境下，这个CommonForkJoinPool可能会有Bug，就是调用Thread.contextClassLoader的时候，返回的是第一个使用CommonForkJoinPool...的代码的Classloader，而不是系统根ClassLoader，这样会导致类找不到。...Uses Environment from parent as well as beans context.setParent(this.parent); //在这里添加代码，使用parent的类加载器
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
在深入研究模型的代码和脚本以及它的训练之前，将简要介绍一下LSTM（长期短期记忆）细胞以及它们如何有用。 LSTM概念 LSTM网络是一种递归神经网络，它具有LSTM单元块代替我们的常规神经网络层。...LSTM门学习过程 实施和准则 将建立一个在Anna Karenina上训练的角色智能RNN，一旦训练完成并且对前者进行测试，将由权力的游戏第3季和第4季的联合脚本取代。...创建输入 将首先为训练数据和目标创建输入占位符以及用于丢失层的占位符。...Cell 现在将使用RNN作为Recurrent cell功能的构建块在隐藏层中创建LSTM单元。...softmax输出的完全连接层。
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 ? ?
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 ? ? ?
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。
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。
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。
比如，写入：MultiRNNCell([lstm] * 5)，将会构建一个五层LSTM网络，每层共享相同的参数。...RNNCells的变量名称，与Keras层保持一致。...具体来说，先前的变量名“weights”和“biases”分别更新为“kernel”与“bias”。...如果你原来的checkpoints中含有这样的RNN单元，这可能导致传播过程中的不兼容性，则可以使用checkpoint_convert scrip工具更改原有checkpoints中的变量名。...这里包括了RNNCell，LSTMCell，GRUCell和一些其他单元，如今存放在tf.nn.rnn_cell函数中（先前的tf.contrib.rnn函数向后兼容）。
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。
拖拽功能不兼容主要有4大主要原因: 1是event的path属性引起的bug（ie，firebox，safari） 2是event的dataTransfer.setData属性（ie，firebox...remove()方法不work (ie) 对于原因1的解决方案 其中IE11 压根就不支持path属性，firefox和Safari还勉强通过hack的方式获取到path，获取方式如下： const...如果你firefox和ie11都想兼容，我们就设置好 dataTransfer.setData('Text'，数据） ，就好。...的属性排序和其他浏览器不同，会引起bug。...解决这个问题 ，我是通过遍历attributes 找到符合我要的代替之前的写死的attributes顺序 针对ie11 remove()不work的情况，可以用代码 parent.removeChild
比如说，MultiRNNCell([lstm] * 5)在新版本中会建立一个5层的LSTM堆栈（5-layer LSTM stack），每个堆栈有相同的参数。...如果要创建一个有各自参数的5层LSTM堆栈，你需要用MultiRNNCell([LSTMCell(...) for _ in range(5)])。...的变量名被重新命名，以确保与Keras层相一致。...这可能会与你之前设置的包含这类RNNCell的检查点（checkpoint）反馈不兼容，在这种情况下你可以用checkpoint_convert script来修改旧变量名。...这包括了RNNCell，LSTMCell，GRUCell和一部分其他cell。这些cell现在位于tf.nn.rnn_cell下（为了兼容，tf.contrib.rnn下仍保留了它们的别名）。
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。
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。
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
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。
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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