报错如下：RuntimeError: cuda runtime error (100) : no CUDA-capable device is detected at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:47对于单GPU的服务器os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'报以上的错误，可能是由于未设置成 0

解决报错：tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: ; No such file or directory执行命令时：python dataset_tools/create_pascal_tf_record.py --data_dir=voc/VOCdevkit/ --year=VOC2012 --set=val --outp..

针对TensorFlow实战框架Chp5，P113面问题在 saver.restore()加载的前面，需要添加 tf.reset_default_graph()，作用是 清除默认图的堆栈，并设置全局图为默认图保存文件# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Jun 30 16:17:26 2018@author: muli&qu

在linux下显示线程限制数目为1024，可用命令查看：ulimit -n设置limit -n 永久生效：运行命令：sudo gedit /etc/security/limits.conf在文件的最末尾添加这两行：* soft nofile 102400* hard nofile 102400开机重启，用命令ulimit -n 验证...

报错如下：File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/gensim/models/keyedvectors.py", line 717, in wmdistancefrom pyemd import emdModuleNotFoundError: No module named 'pyemd'第一步： sudo pip install pyemd==0

tensorflow-gpu版本：from versions: 0.12.0rc1, 0.12.0, 0.12.1, 1.0.0, 1.0.1, 1.1.0rc0, 1.1.0rc1, 1.1.0rc2, 1.1.0, 1.2.0rc0, 1.2.0rc1, 1.2.0rc2, 1.2.0, 1.2.1, 1.3.0rc0, 1.3.0rc1, 1.3.0rc2, 1.3.0, 1.4.0rc0.

安装NVIDIA显卡驱动遇到问题：ERROR : An error occurred while performing the step : " Building kernel modules".See /var/log/nvidia-installer.log for details.问题原因：Linux系统的内核是在不断更新的，而安装的NVIDIA驱动是之前下载好的，没有更

参考链接：https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/manifold/plot_lle_digits.html#sphx-glr-auto-examples-manifold-plot-lle-digits-py代码如下：#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed D

R语言中读取xlsx文件的方法# 安装包install.packages("openxlsx")library(openxlsx)# Lipstick为文件名data<- read.xlsx("Lipstick.xlsx", sheet = 1)View(data)

报错如下：import skoptImportError: No module named ‘skopt’安装：pip install scikit-optimize参考链接：https://scikit-optimize.github.io/