经过网上查找，找到了问题所在：在使用keras编程模式是，中间插入了tf.reshape()方法便遇到此问题。 解决办法：对于遇到相同问题的任何人，可以使用keras的Lambda层来包装张量流操作，这是我所做的：embed1keras.layers.Embedding(10000,32)(inputs)

苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版Mac推出还不到两周，谷歌就把专为Mac优化的TensorFlow版本做好了，训练速度最高提升到原来的7倍。机器之心报道，机器之心编辑部。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac一直是非常受欢迎的平台，也有人用Mac训练神经网络，但训练速度一直是一个令人头疼的问题。

好不容易在某电商平台抢到了一块3080显卡，高高兴兴的装机准备大搞游戏开始深度学习，却遇到了很多麻烦，当然经过多方探索，终于也是解决了linux和Windows双平台的兼容性问题，目前Pytorch和TensorFlow都能使用。首先是linux平台最快方法：去NVIDIA官网下载cuda11.1，从这个版本才开始支持30系列显卡。同时记得把cud

第1章课程导学本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。第2章深度学习基础串讲（必备理论知识）主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度

今天将继续分享从网络结构上进行改进提出NonLocalVNet模型来分割脑肿瘤。为了方便大家学习理解整个分割流程，我将整个流程步骤进行了整理，并给出每个步骤的结果，希望对大家有所帮助。一、NonLocal模块介绍在前面的文章中已经介绍过NonLocal模块，其主要思想就是自注意力机制，详细介绍请阅读Tensorflow入门教程（三十二）—

OReillyLearningTensorFlowAGuidetoBuildingDeepLearningSystems(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fxiaoding.pipipan.com%2Ffs%2F1927055243543284)!

5月12日，机器之心联合华为昇腾学院开设的线上公开课《轻松上手开源框架MindSpore》第6课完成，王越讲师为大家带来了主题分享《MindSpore可视化工具使用指南》，第6课回顾视频如下：https://www.bilibili.com/video/BV1et4y117aW​www.bilibili.com(https://

tf.nn.conv2d在使用TF搭建CNN的过程中，卷积的操作如下convolutiontf.nn.conv2d(X,filters,strides1,2,2,1,padding"SAME")这个函数中各个参数的含义是什么呢？X:输入数据的minibatch，为一个4Dtensor；

前言在当今互联网世界，推荐系统在内容分发领域扮演着至关重要的角色。如何尽可能的提升推荐系统的推荐效果，是每个推荐算法同学工作的核心目标。在爱奇艺海外推荐业务，引入TensorFlowRanking（TFR）框架，并在此基础上进行了研究和改进，显著提升了推荐效果。本文将分享TFR框架在海外推荐业务中的实践和应用。01算法的

一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留