大家知道，tensorflow和keras的安装分开来相对简单的，但是，一旦这两个东西放到一起用的时候，就会出现这样或那样的错误，接下来，我就给大家分享一下，如果在安装keras和tensorflow后出现下列几个问题的时候应该怎么做。1.ImportError: cannot import name pywrap_tensorflow2.ImportError: cannot import na

这里出现类似错误往往是因为，conv2d()函数的第一个参数，需要时一个tensor行的数据，然而却赋值成了not后给的类型。我出现问题的原因是，中间有一个函数缺少返回值，因此会造成NoneType的错误。其余错误类似，只需把送给conv2d()的数据转换成tensor即可；这里：numpy 和 tensor数据相互转换的方法：1.numpy->tensordata = to...

我们在使用Pytorch时会遇到这种错误，这种错误往往是因为你的标签数据里出现了超出标签范围的值，比如说你要做100个动作的动作识别，那么你的标签范围应该是0,1,2.....99.一般我们采用从0开始的计数方式，但是如果你的标签数据里出现了诸如-1或100这样不再此范围中的数据时，便会报此错误。解决办法就是确认你的标签的范围，以及你产生标签的方式，是不是从1开始计数的。或者一切会导致标签出错的原

miniconda出现出现from conda.cli import mainModuleNotFoundError: No module named 'conda'，解决方法

1.cuda：CUDA Toolkit 11.5 Downloads | NVIDIA Developer右下角可下载先前版本2.nvidia-driver:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn选择对应的显卡，及合适的驱动版本3.cudnn:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download4

NMS

from typing import OrderedDict ImportError: cannot import name 'OrderedDict' from 'typing' (E:\Python\lib\typing.py)。这样一个问题在网上没有搜到想要的答案，因此仔细看了报错的源码，发现在"E:\Python\lib\site-packages\git\config.py", 的48

函数原型：tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None)参数释义：1.dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型2.shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定）3.name：名称在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，此时图中的节点是未经

首先检查图中的tf.placeholder()，你在sess.run的时候是否feed满足dtype和shape的数据。如果你这两项都没错的话，那么你极有可能犯了重命名的错误，这里指的是使用占位符生成的变量和图中某个图操作节点的名称相同，也会报这个错误，例：pred = tf.placeholder(tf.int64, shape = None, name='img_input')gt = tf.

我在使用torch.view_as_complex将weight转化为复数时，遇到了这样一个错误：由于我在对weight使用view_as_complex之前使用了F.interpolate函数进行了分辨率调整，因此只需对张量weight添加.contiguous()即可。