深度可分离卷积

对应github地址gihub首先安装tensorflow-compressionpip install tensorflow-compression==2.2

基于tensorflow1.0+太混乱了，博主转战2.5tensorflow1.0+相应的安装过程可以见tensorflow1.15.0安装1、安装前确定版本信息2、创建虚拟环境打开Anaconda中的 Anaconda Prompt输入命令创建新的虚拟环境conda create -n TF25GPU python=3.7.0注意安装的版本，这里的版本和上面的表格是对应的3、激活虚拟环境输入命令

好久没有上csdn，最近机缘巧合看到了opencode，相较于Claude Code而言，他是开源免费的，也能选择免费的模型，那对于普通用户而言是比较有利的，而且opencode是可以集成于vscode的，那对于本地或者远端的开发都是有帮助的。

关于《神经⽹络与深度学习》代码部分进行了部分修改，针对python3.0进行相关更改记录如下'''代码修改说明''''''1、xrangexrange是python2.0的用法python3.0+改成了range''''''2、printprint"Epoch {0}: {1} / {2}".format(j, self.evaluate(test_data), n_test)是python2.0

1、算术操作（加法为例）import torch'''算术操作（加法）'''# 算术操作# 在PyTorch中，同一种操作可能有很多种形式，下面用加法作为例子。x = torch.empty(5, 3)x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.float64)# 返回的tensor默认具有相同的torch.dtype和torch.deviceprint(x, '自定义数据类

在网上看到很多关于注意力机制的说明，下面自己总结一下。大佬绕道下面放几个文章的链接这几年来，在是图像处理、语音识别还是自然语言处理等方面都有注意力机制应用。本文主要了解注意力机制在图像中的应用。........................

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好久没有上csdn，最近机缘巧合看到了opencode，相较于Claude Code而言，他是开源免费的，也能选择免费的模型，那对于普通用户而言是比较有利的，而且opencode是可以集成于vscode的，那对于本地或者远端的开发都是有帮助的。

前言在最近的开发中遇到了一个需求是，批量上传文件后，禁止对上传的文件进行删除与再次上传的功能。（这里有另外的按钮全部清空上传的文件）解决方法这里其实只要在el-upload组件中添加一个disabled就行，但是我这里根据是否上传过文件去禁用删除按钮了代码html<el-uploadclass="upload-demo"action="https://jsonplaceholder.typi