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解決辦法：設置權限進入目錄C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0，找到powershell.exe，右鍵“以管理員權限運行”。在打開的powershell命令行輸入 Set-E

2019-07-06 20:21:41

用vs2019創建 .Net Core下的C#控制檯程序，想要連接SQL Server的數據庫，在使用SqlConnection類的時候一直報錯“未能在命名空間System.Data.SqlClient中找到類型名SqlConne

2019-06-30 20:25:16

NSwag生成客戶端代碼後，添加Newtonsoft.Json庫（vs2019）注意，這個庫是要添加在NSwag生成的代碼所在的項目中的，舉個例子，如果我的sln是在Client項目下，在ClientImpl.cs中用到的NSw

2019-06-21 20:54:30

在python中，用等號或者append方法進行list的賦值，實際上是將原list的引用賦給了新的變量，在後續使用append方法改變這兩個list中的任何一個時，另一個也會同時改變： b = [0,1,2] a = b b.app

2019-02-01 22:47:16

當我們使用如下方式創建一個二維列表時： l = [[0]*3]*3 如果嘗試給其中一個元素賦值 l[0][1] = 1 會發現整個列表的第二列都被賦值了這種情況的原因是創建列表時第2，3行其實是第一行的一個淺拷貝，它們的地址

2019-01-31 14:35:57

import numpy as np def FindnthNumber(n): idx2 = 0 idx3 = 0 idx5 = 0 counter = 1 number_list = [1

2018-12-27 01:27:29

tensorflow由於其基於靜態圖的模式，導致寫代碼的時候很難調試，除了用官方的調試工具外，最直接的方法就是把中間結果輸出出來查看，然而，直接用print函數只能輸出tensor變量的形狀，而不是數值，想要輸出tensor的具體數值

2018-11-28 13:13:56

1. 數據類型不匹配：報錯：Expected object of type torch.LongTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 ‘target’ cri

2018-10-19 22:35:25

最近在學習pytorch，使用mnist數據集，搭建AlexNet訓練並保存模型，將代碼做一記錄。建立數據集的方法見pytorch建立自己的數據集（以mnist爲例）搭建網絡的方法見用pytorch搭建AlexNet（微調預訓練模

2018-10-19 22:35:25

torch.Tensor類型的數據loss和acc打印時，如果寫成以下寫法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data)) 則不僅會打印出loss和

2018-10-19 22:35:25

用pytorch搭建網絡測試時，代碼報錯如下： Expected object of type torch.DoubleTensor but found type torch.FloatTensor for argument #2 ‘

2018-10-15 07:40:24

本文介紹瞭如何在pytorch下搭建AlexNet，使用了兩種方法，一種是直接加載預訓練模型，並根據自己的需要微調（將最後一層全連接層輸出由1000改爲10），另一種是手動搭建。構建模型類的時候需要繼承自torch.nn.Modul

2018-10-15 07:40:24

本文將原始的numpy array數據在pytorch下封裝爲Dataset類的數據集，爲後續深度網絡訓練提供數據。加載並保存圖像信息首先導入需要的庫，定義各種路徑。 import os import matplotlib fro

2018-10-13 07:59:36

在用深度網絡訓練時，大部分網絡都要求輸入爲3通道，而有時現有的數據爲單通道的灰度圖，並且尺寸也不符合網絡輸入，可用下面的函數轉換，以minist數據集爲例。 import numpy as np from keras.datasets

2018-09-13 03:01:06

利用tensorflow搭建模型並保存時，保存模型的方法爲 saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, model_path + model_name) 這樣會在model_path路徑下得到3

2018-09-13 03:01:06