腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
在cifar 10数据集上训练cnn时,PC死机
可能是由于以下几个原因导致的:
硬件问题:PC死机可能是由于硬件故障引起的,例如过热、电源问题、内存故障等。建议检查硬件是否正常工作,确保电脑的散热良好,内存和电源稳定可靠。
软件问题:PC死机也可能是由于软件冲突、驱动程序问题或操作系统错误引起的。建议确保操作系统和驱动程序是最新版本,并且没有冲突。可以尝试重新安装相关软件或驱动程序,或者进行系统修复。
训练过程中的资源耗尽:训练深度神经网络需要大量的计算资源和内存。如果PC配置较低,可能会导致资源耗尽而导致死机。建议使用更高配置的PC或者使用云计算平台来进行训练,以确保有足够的资源支持。
代码或参数问题:训练过程中的代码错误或者不合适的参数设置也可能导致PC死机。建议检查代码是否正确、参数是否合理,并进行适当的调整和优化。
对于解决PC死机问题,可以尝试以下方法:
检查硬件:确保电脑的硬件正常工作,包括散热、内存、电源等方面。
更新软件和驱动程序:确保操作系统和相关驱动程序是最新版本,并且没有冲突。
调整训练参数:根据PC的配置和资源情况,适当调整训练参数,例如批量大小、学习率等,以减少资源占用。
使用云计算平台:考虑使用云计算平台进行训练,以获得更高的计算资源和稳定性。
优化代码:检查代码是否存在错误或低效的部分,并进行优化,以减少资源占用和提高训练效率。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:
腾讯云计算产品:https://cloud.tencent.com/product
腾讯云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云弹性伸缩(Auto Scaling):https://cloud.tencent.com/product/as
腾讯云容器服务(TKE):https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云人工智能平台(AI Lab):https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云数据库(TencentDB):https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云对象存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务(Tencent Blockchain):https://cloud.tencent.com/product/tbc
相关搜索:
Cifar10数据集拟合错误上的AutoEncoder
使用在不同数据集上训练的cnn模型
在自己的数据集上训练MXNet Faster R-CNN
基于CIFAR10 dataset类创建数据集时出错
在PyTorch中使用预训练的ResNet50求解CIFAR10数据集的问题
在bert上训练新数据集
为什么VGG-16在CIFAR-10数据集上表现不佳?
使用大数据集在Spark上训练BloomFilter
如何使用Tensorflow 2.0数据集在训练时执行10个裁剪图像增强
GPU在训练大型数据集时内存不足
在CPU上使用mobilenetv2的cifar10数据集未获得正确的准确性
在MPII人体姿态数据集上训练Keras分类器
如何在我的数据集上为NVIDIA Jetson Nano训练更快的R-CNN (TensorRT)
为什么我的数据集在训练时减少了?
在训练实例分割时,在图像数据集上创建增强的最佳方法是什么?
在多个数据集上训练Google-Cloud-Automl模型
在训练数据上拟合模型时没有错误,但在测试集上预测时出现NotFittedError
MNIST数据集上的可变图像输入分辨率问题(使用CNN时)
为什么我不能提高CNN在时尚MNIST数据集上的性能?
在新数据集上应用CNN .h5格式模型
相关搜索:
Cifar10数据集拟合错误上的AutoEncoder
使用在不同数据集上训练的cnn模型
在自己的数据集上训练MXNet Faster R-CNN
基于CIFAR10 dataset类创建数据集时出错
在PyTorch中使用预训练的ResNet50求解CIFAR10数据集的问题
在bert上训练新数据集
为什么VGG-16在CIFAR-10数据集上表现不佳?
使用大数据集在Spark上训练BloomFilter
如何使用Tensorflow 2.0数据集在训练时执行10个裁剪图像增强
GPU在训练大型数据集时内存不足
在CPU上使用mobilenetv2的cifar10数据集未获得正确的准确性
在MPII人体姿态数据集上训练Keras分类器
如何在我的数据集上为NVIDIA Jetson Nano训练更快的R-CNN (TensorRT)
为什么我的数据集在训练时减少了?
在训练实例分割时,在图像数据集上创建增强的最佳方法是什么?
在多个数据集上训练Google-Cloud-Automl模型
在训练数据上拟合模型时没有错误,但在测试集上预测时出现NotFittedError
MNIST数据集上的可变图像输入分辨率问题(使用CNN时)
为什么我不能提高CNN在时尚MNIST数据集上的性能?
在新数据集上应用CNN .h5格式模型
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助
相关·
内容
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
1
回答
在
cifar
10
数据
集
上
训练
cnn
时
,
PC
死机
、
、
、
我正在使用tensorflow
在
cifar
-
10
数据
集
上进行
训练
。当我运行
训练
循环
时
,我的电脑
死机
了。tf.contrib.layers.flatten(p2)final = tf.contrib.layers.fully_connected(l1,
10
浏览 14
提问于2018-02-22
得票数 0
1
回答
深度学习架构的输入大小有多重要?
、
、
、
最近,我一直
在
玩MATLAB的RCNN深度学习示例。在这个例子中,MATLAB设计了一个基本的15层
CNN
,输入大小为32x32。他们使用
CIFAR
10
数据
集
预先
训练
这个
CNN
。
CIFAR
10
数据
集
也有32x32大小的
训练
图像。后来,他们使用一个小
数据
集
的停止标志微调这个
CNN
,以检测停止标志。这个小的停车标志
浏览 0
提问于2017-04-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何将
数据
生成器转换为用于多gpu
训练
的tensorflow队列。
cifar
10
_multi_gpu_train.py示例
、
我有一个用于
训练
CNN
的
数据
生成器,工作正常。现在我想通过遵循
cifar
10
_multi_gpu_train.py来加快
在
2个GPU(
在
1台
pc
上
)
上
的
训练
速度。()1)如何将
数据
生成器转换为队列?
数据
项:(图像文件目录,输出)。整个
数据
集
:
数据
项的列表。批量
数据
集
浏览 0
提问于2017-08-03
得票数 0
1
回答
使用
cifar
100
数据
预
训练
cifar
10
网络
、
、
、
为了进行优化,您将使用来自
CIFAR
-100
数据
集
的“bus”和“tiger”类的
数据
。您的任务是了解如何对预先
训练
的
CNN
模型进行微调,使用
训练
数据
(我认为每个类有500张图像)“bus”和“tiger”类对网络进行微调,并使用相同2个类的测试
数据
(每个类100张图像)验证准确性。可以
在
预先
训练
的模型的所选层
上
执行微调。当您微调最后一层、最后两层、最后三层、最后四层和所有五层<e
浏览 3
提问于2019-11-14
得票数 2
1
回答
tensorflow
cifar
10
_eval.py错误:运行时错误:尝试使用已关闭的Session.RuntimeError:尝试使用已关闭的会话
、
、
我
在
PC
上
运行
cifar
10
网络,完成
训练
并运行eval脚本后,出现以下错误:Traceback (/py_tensorflow_learning/
cifar
10
CNN
_test/
cifar
10
_eval_test.py', wdir='/
浏览 2
提问于2016-06-01
得票数 12
回答已采纳
1
回答
如何从两个目录导入图片
数据
集
,并添加标签进行
训练
和测试?
、
我尝试
在
Python中使用
CNN
进行图像分类。现在我有一个关于如何加载
数据
集
的问题。我有一个包含两个目录的
数据
集
:一个目录包含50,000个用于
训练
图像的jpg文件(ID
在
0-49,999之间),另一个目录包含
10
,000个用于测试的jpg文件( ID
在
0-9,999之间)。我尝试使用
CIFAR
-
10
数据
集
的代码来加载我的
数据
<
浏览 90
提问于2021-09-29
得票数 1
1
回答
如果
CNN
模型
在
CNN
10
/100
上
都进行了角化
训练
,那么如何在一幅图中绘制精确/丢失图?
、
、
、
、
在
卷积神经网络中使用
cifar
10
、
cifar
100等基准图像
数据
集
是一种标准的做法,我想知道是否可以
在
两种不同的
数据
集
上
同时使用
cifar
10
、
cifar
100来进行
训练
。因为
在
两个不同的基准测试
数据
集
上
运行完全相同的模型是很耗时的。我不知道如何在煤角角实现这一目标。 我认
浏览 8
提问于2020-08-08
得票数 1
回答已采纳
3
回答
Keras.utils无法导入
、
下面的图像显示了
在
CIFAR
小图像
数据
集
上
训练
一个简单的深层
CNN
(卷积神经网络)的部分代码。我已经导入,导入keras.utils (红色高亮显示)但是,我仍然得到以下错误:
浏览 0
提问于2018-07-04
得票数 3
回答已采纳
1
回答
当使用坞容器
时
,keras将其
数据
集
存储在哪里?
、
、
、
我试图使用
cifar
10
数据
集运行深度学习模型。当在系统
上
安装keras并尝试使用
数据
集
时
,keras将其下载一次:我这么说是因为我可以在这个目录中看到:
cifar
-
10
-batches-py我确信它被保存在某个地方,因为我可以
在
以后通过带有bash的容器(使用docker run -it --rm tf_img bash)登录到坞映像
浏览 3
提问于2017-01-26
得票数 6
1
回答
训练
CNN
模型的预处理
数据
、
、
、
我已经开始学习
训练
不同的
数据
集
(如Fashion_mnist、
CIFAR
10
等)。使用不同的NN或
CNN
模型。我很难理解
数据
预处理步骤。例如,
在
加载
数据
集
并分割成
训练
和测试
数据
后,有时使用ImageDataProcessor进一步处理
数据
集
,有时直接在model.fit中使用
数据
集
。标记的
数据
浏览 12
提问于2022-08-06
得票数 0
1
回答
不知何故,我
在
cifar
10
上
的准确率很低?
、
我得到了几乎
10
%的准确率,但我最初的
训练
准确率是70%。
浏览 2
提问于2019-11-27
得票数 1
1
回答
加速用于实验的TensorFlow
Cifar
10
示例
、
将
CNN
用于
cifar
10
数据
集
的TensorFlow教程有以下建议:为了使用它,我试着将这个数字减少了很多,但这似乎并没有改变
训练
时间。有什么我能做的吗?我甚至试着将其更改为低至5的值,但
训练
浏览 0
提问于2016-07-12
得票数 1
1
回答
如何在使用
CIFAR
10
将培训
数据
集
拆分为
训练
集
和验证
集
之后,使用PyTorch来增强
数据
?
、
、
、
、
在对
CIFAR
10
进行PyTorch分类
时
,通常有50,000个
训练
样本和
10
,000个测试样本。但是,如果我需要创建一个验证
集
,我可以将
训练
集
分成40000个
训练
样本和10000个验证样本。=
CIFAR
10
('.())下,
在
PyTorch中增强
数据
时会使用不同的增强过程。但是,如果我
在
分割
训练
集
和
浏览 2
提问于2019-11-04
得票数 2
回答已采纳
1
回答
TensorFlow
CIFAR
-
10
:图像
数据
的位置
、
我正在学习TensorFlow,
在
Ubuntu16.04
上
运行r0.10版本。我正在上工作,并在这个例子中
训练
了
CNN
。本教程的图像
数据
存储在哪里?
数据
路径在这一行的
cifar
10
.py中定义: tf.app.flags.DEFINE_string(' data _dir','/tmp/
cifar
10
_data',“”到
CIFAR
-
浏览 2
提问于2016-11-30
得票数 0
1
回答
在
tensorflow或keras中通过标准mobileNet、VGG-16或AlexNet从头开始
训练
cifar
数据
集
图像大小问题
、
、
、
、
假设,我想用Tensorflow或Keras.Now中的
CIFAR
-
10
或
CIFAR
-100
数据
集
从头开始
训练
标准AlexNet、VGG-16或MobileNet。问题是,标准AlexNet、VGG-16或MobileNet的体系结构是为ImageNet
数据
集
构建的,其中每幅图像是224*224,但在
CIFAR
-
10
或
CIFAR
-100
数据
集中,每幅图像是32*32将
CIF
浏览 125
提问于2019-06-18
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么我的输出预测相同的标签使用预先
训练
的Alexnet
在
放火枪?
、
、
、
我试图为
CIFAR
10
数据
集
使用经过预先
训练
的alexnet模型,但是它总是将所有东西都预测为同一个类。我使用完全相同的代码,除非使用未经
训练
的alexnet,而且它按预期工作。它为什么要这么做?transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225))]) trainset = torchvision.datasets.
CIFAR
10
shuffle=True, num_wor
浏览 13
提问于2022-05-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用tensorflow
训练
模型时
数据
大小的变化
、
、
、
、
我试着
训练
一个关于"
Cifar
10
“
数据
集
的
CNN
。我进口它,当我检查它的形状:(x_train, y_train), (x_test, y_test) =
cifar
10
.load_datay_train.shape", y_train.shape)x_train.sha
浏览 1
提问于2020-05-05
得票数 0
回答已采纳
1
回答
带有TFRecord
训练
/测试文件的mnist和
cifar
10
示例
我想用它来
训练
一个有2M张图像的
数据
集
。我
在
caffe中使用lmdb文件格式做了这个实验。
在
阅读了Tensorflow的相关文章后,我意识到TFRecord是最适合这样做的文件格式。因此,我正在寻找使用TFRecord
数据
的完整
CNN
示例。我注意到与图像相关的教程( 和中的mnist和
cifar
10
)提供了一种不同的二进制文件格式,其中一次性加载整个
数据
集
。因此,我想知道是否有人知道这些教程(m
浏览 0
提问于2016-10-03
得票数 3
1
回答
原始
CIFAR
-
10
到
CNN
输入,带numpy和tensorflow
、
、
我刚接触使用Python和Tensorflow的NNs,我正在尝试为我的
CNN
创建输入。我有一个
CIFAR
10
数据
集
,一个50000x3072的Python列表(一个包含50000个列表的3072个元素的列表),用于
训练
图像,并且我没有使用来自keras的
CIFAR
10
数据
集
。
CNN
与用于基本TF示例的相同:每3072个元素列表具有以下组织:前1024个元素用于第一个颜色通道,第二个1024个元素用
浏览 12
提问于2020-03-13
得票数 2
回答已采纳
1
回答
多层感知器神经网络的准确率为
10
%。
、
、
、
、
我正在使用
CIFAR
-
10
数据
集
来
训练
我的神经网络,我得到了大约0.10的分数,这就好像我的神经网络只是
在
猜测(正确答案的概率是1/
10
),
CIFAR
-
10
有
10
种事物(汽车、飞机、猫、狗等)的32x32
浏览 2
提问于2016-12-10
得票数 1
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
在RLHF偏好数据集上,SFT模型怎样来训练
利用进化方法自动生成神经网络:深度进化网络DENSER
谷歌用算力爆了一篇论文,解答有关无限宽度网络的一切
迁移学习、自监督学习理论和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例
硬刚无限宽神经网络后,谷歌大脑有了12个新发现
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券