一、该项目的演示代码如下所示import tensorflow as tfimport osimport datetime# 环境变量配置os.environ['TF_XLA_FLAGS'] = '--tf_xla_enable_xla_devices'os.environ['TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH'] = 'true'# 数据的加载(train_image, trai

一、问题描述我们在安装完tensorflow-gpu深度学习库的时候，为了验证是否能够正常运行，会运行如下代码判断是否安装成功。import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available()但是有时候可能由于自己安装过程的错误，导致了以下错误，其中关键错误已经标出。二、解决方法从报错的信息来看，很容易判断是缺失了cusolver64_10.dll文件。那么我们只

一、数据集可以通过以下链接下载百度网盘提取码：lala二、代码运行环境Tensorflow-gpu==2.4.0Python==3.7三、构造种类与颜色的索引文件import glob# 此函数只执行一次def write_index_text():image_path = glob.glob(r'dataset/*/*')class_names = set(path.split('\\')[1]

一、代码中的数据集可以点击以下链接进行下载百度网盘提取码：lala二、代码运行环境Pytorch-gpu==1.7.1Python==3.7三、数据集处理的代码如下所示import pandas as pdimport torch# 数据的读取def make_data():data = pd.read_csv(r'dataset\dataset.csv')X = data.Education.v

一、使用anaconda进行GDAL库的安装输入以下命令进行GDAL库的安装conda install gdal二、使用pip命令进行安装点击以下网址进行对应版本的GDAL安装包的下载点击此处进行下载对应界面解释如下其中蓝色区域代表着GDAL的版本号；黄色区域代表着与GDAL库相匹配的python版本，这里的38对应python3.8版本，以此类推；绿色区域代表着与GDAL相匹配的操作系统，这里w

一、数据的获取Potsdam数据集下载链接百度网盘提取码：lalaVaihingen数据集下载链接百度网盘提取码：lalaToronto数据集下载链接百度网盘提取码：lala二、数据集的介绍上述的数据详细介绍请大家移步至对应官网进行查看，其中有对应数据集的详细介绍数据集的官网三、数据集的处理以Potsdam数据集为例，其中包含了38张6000×6000的图像，我们无法将其直接送入我们的模型中进行训

1.查看Linux系统是否已经安装了Nvidia驱动命令行输入：nvidia-smi 进行查看：nvidia-smi如果输出以下信息，则Linux系统中已经安装了Nvidia驱动。如果没有以上的输出信息，则开始进行Nvidia驱动的安装。2.下载Nvidia官方驱动程序查看自己的显卡型号，下载对应的驱动。命令行输入：lspci | grep NVIDIAlspci | grep NVIDIA对应输

1.首先在安装cuda与cudnn之前，系统需要成功安装Nvidia驱动，安装教程请参照以下教程：Nvidia驱动安装教程2.验证系统内部是否已经安装了cuda打开命令行，输入以下命令：nvcc -V若出现以下输出，则系统内部没有安装cuda。3.进行cuda安装包与cudnn的下载cuda的下载链接：cuda下载链接cudnn的下载链接：cudnn下载链接在下载这两个文件的时候，需要注意cudn

1.登陆远程服务器终端本地命令行输入以下命令，进行登陆服务器的操作：ssh 用户名@IP地址2.生成jupyter notebook的配置文件命令行输入以下命令，以生成jupyter notebook配置文件jupyter notebook --generate-config3.生成配置文件中所需要的密码串命令行中输入以下命令进入ipython：ipython在ipython中输入以下代码以生成密

Swing窗口，面板package com.akita.lesson03;import javax.swing.*;import java.awt.*;public class JFrameDemo02 {public static void main(String[] args) {new MyJFrame02().init();}}class MyJFrame02 extends JFrame