报错信息如下：原因是没找到C++的编译器，C++编译器安装请看上编博客安装之后，需要更改一下环境变量，桌面右键我的电脑，选择属性

项目场景：一个命名实体识别模型，BERT+BiGRU+CRF。问题描述：在以前的笔记本上面，显卡2060，python3.7，tensorflow1.13，cuda10.0，cudnn7.4一直运行无错。把模型弄到台式机上面来，3060显卡，装了python3.7，tensorflw1.13，cuda10.0，cudnn7.4，显示以下错误：failed to run cuBLAS routine

做一个深度学习推荐模型DeepFM的时候出现了这样的错误。解决方案：网上说在开头加上这个，好像没用，加了这句显存反而跑不上去import osos.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'减少batch_size，可以尝试，这边试了没用还有个博主说通过删减BN层，链接这个确实是解决了注释之后解决。。。。。。不过还得找找更好的解决方案，这样删减已经破

使用GA算法解决成本约束网络分解问题网络分解问题：对当前网络，以一定的成本内破坏部分网络节点，使得剩余网络节点连通度最小。原文地址:(需要IEEE)基于成本的网络瓦解问题最大成本：当前成本：优化问题及约束：实验部分：选取数据集如：部分实验结果源码为付费资源，微信号 vx_xuxx...

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、数据格式二、网站分析三、源码总结前言本文发布时间为2022年1月7日，超过一定日期，代码可能无法运行。本文为构建城市生活知识图谱的第一步，即使用爬虫对百度贴吧中，长沙吧，长沙美食吧进行数据爬取。一、数据格式毫无疑问，语言选python，数据结构选json，json格式其实就是python中的字典格式，相当于将一个字典结

最近在环境配置中需要cvxpy这个库。win10+Anaconda+python37的环境下直接使用pip install cvxpy时遇到如下问题：Failed building wheel for cvxpyFailed building wheel for ecosFailed building wheel for scsCould not build wheels for cvxpy wh

问题描述：一个bert+BiGRU+CRF模型代码，将tf1.13的代码改成了tf2.5的代码。然后运行出现这个错误：原因分析：网上说是checkpoint的保存路径过长，我把保存路径改到了c盘根目录，报错的位数从180位降到了100位，还是报错，路径名后面一堆乱码。所以改目录是不可行的。不过这个问题确实是保存路径的问题，我在尝试了很多遍后终于找到了答案。解决方案：错误写法：root_path =

项目场景：一个命名实体识别模型，BERT+BiGRU+CRF。问题描述：在以前的笔记本上面，显卡2060，python3.7，tensorflow1.13，cuda10.0，cudnn7.4一直运行无错。把模型弄到台式机上面来，3060显卡，装了python3.7，tensorflw1.13，cuda10.0，cudnn7.4，显示以下错误：failed to run cuBLAS routine

如题：python 一行代码按概率生成0 1数组nums = np.random.choice([0, 1], size=10, p=[.1, .9])参数都很容易懂吧，自己调试吧debug结果：

系列文章目录9种经典图片分类卷积模型系列合集（推荐程度依次递减）：Se_resnet50Resnet50Xceptioninceptionresnetv2resnextbninceptionshufflenetv2polynetvggmImagenet的预训练Xception是1000个类别，根据笔者的经验，预训练的网络结构是不能更改的，改了效果就不行，只能在末尾增加一个（1000，classes