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作者：王晋东不在家链接：https://www.zhihu.com/question/528654768/answer/2452424449来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。这个回答点赞挺多的。为避免误导大家，我在这里做个说明：以下所列出的技巧方法绝对不是灌水方法，而是正常的科研思维和写作手法。即使是创新性比较大、对领域有大贡献的东西仍然可以采用类似手法

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patch_size我们修改了patch_size这一参数影响的结果就是导致更新迭代速度变得慢了起来，修改了batch，单次读入的图像，之前用的32*32*32,8的话相当于，之前120*8 < 64*32查阅资料https://www.csdn.net/tags/NtjaUg5sNTE5MzUtYmxvZwO0O0OO0O0O.html总结下来：batch size过小，花费时间多，同时梯

需要检查和修复 .condarc 文件，打开 .condarc 文件（位于 C:\Users\xxxxx\.condarc），用文本文件打开，检查其中的配置项，特别是 envs_dirs 和 env_prompt 配置，确保 envs_dirs 中的路径是正确的。修改完就可以正常激活环境。

**一个国外网站可以下载神经元如下：http://neuromorpho.org/index.jspNeuroMorpho.Org是与同行评审的出版物相关联的数字重构神经元的集中整理清单。它包含来自全球500多个实验室的文稿，并且随着新形态重构的收集，发布和共享不断更新。迄今为止，NeuroMorpho.Org是可公开访问的3D神经元重建和相关元数据的最大集合。NeuroMorpho.Org的目标

主要是对于双显卡的电脑运行深度学习分割代码报错（运行 predict.py 时候报错）参考这一篇cuda运行错误：the launch timed out and was terminated in_Liber-coder的博客-CSDN博客该方法并没有解决代码报错考虑到是GPU报错，调用的问题我们更换调用的GPU换成独立显卡CUDA_VISIBLE_DEVICES='0'#表示调用0块GPU或者