第一步:在终端中输入ps -ef | grep your_shell_script_name查看正在运行的相关脚本第二步:在终端执行kill the_aim_process_ID即可关闭相关进程

How Tensorflow’s tf.image.resize stole 60 days of my life原文地址：https://hackernoon.com/how-tensorflows-tf-image-resize-stole-60-days-of-my-life-aba5eb093f35?gi=f6c680bed9e0这是一个对所有计算机视觉工作者的简短警告：请勿使用任...

在用tensorflow训练神经网络时,发现训练迭代的速度时而快时而慢,监督的GPU使用率也是周期性变化,通过了解,发现原因是:GPU在等待CPU读取,预处理,并传输数据过来,因此要提高GPU的使用率,降低GPU的等待时间,需要加快CPU的处理速度.在PYTORCH中的解决方案是用torch.utils.data.DataLoader,用num_workers设置线程数:...

在做科研时使用tensorflow作为算法开发工具。后来有了更好用的pytorch之后，由于很多基础代码都是用tensorflow编写的，所以，就没有转到pytorch上来。最近在写论文，比较重视算法的可复现性，发现在tensorflow中，相同的参数设置，相同的种子设置，相同的输入数据，相同的优化器，相同的初始化参数，在训练过程中会有不同的损失，且随着迭代次数的增加，这种“损失差异”的积累最终会

有时想用tensorflow的conv2d的卷积操作，实现一些特定的滤波操作，如patch求和、计算梯度等，这时可以通过设计特定的卷积核来实现功能。先看tf.nn.conv2d的各个参数：tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)参数...

tf.data.Dataset.from_tensor_slices()语义解释：from_tensor_slices，从张量的切片读取数据。工作原理：将输入的张量的第一个维度看做样本的个数，沿其第一个维度将tensor切片，得到的每个切片是一个样本数据。实现了输入张量的自动切片。输入数据格式/要求：1）可以是numpy格式，也可以是tensorflow的tenso...

tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor):-->将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集（假设tensor的第一个维度为N）.-->得到的数据集是一个类对象，具有“迭代器”等函数，方便遍历数据集中的样本。-->缺点：需要将整个数据集整体传入，然后切片建立数...

tensorflow中：                   constant tensor不能直接赋值，否则会报错：               TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment       Variable tensor不能为某个特定元素赋值，只能为整个变量tensor全部赋值。       ...

是配置文件目录，另外建议安装两次，shared 作用是生成动态连接库。rm -rf /etc/ssl #删除配置文件。编译与安装 OpenSSL。