自定义模型存在冗余的情况有时候再tensorflow中不会被建立build，推理的时候也存在问题；方法中未被调用，导致它们的变量未被追踪。模型中定义了冗余的层或分支，但这些层在。解决方式是屏蔽相关的冗余神经网络结构。

第一次:刻录 Ubuntu镜像 20.01.3 ，如图第二个出现问题，进不去界面包括grub命令行都没出，我以为是我的问题，多装了一次，电脑依然黑屏啥都没有第二次，已经怀疑镜像，第二次刻录进入U盘，依然不行，黑屏啥都没有第三次，U盘启动时候采用lecgecy启动安装，能进入grub界面，搜了好多，自己修改prefix，自己找boot/grub,终于能进去系统，但是grub的修复始终有问题，不能每次

神经网络的GFLOPS（Giga FLoating-Point Operations Per Second）代表了神经网络模型执行计算的速度和计算能力。想象你有两个数学家，他们都能够解决复杂的数学问题，但一个速度非常快，另一个速度较慢。GFLOPS就像用来衡量他们速度的标尺。数学家A的GFLOPS是10，这意味着他每秒钟可以解决10亿个数学问题。数学家B的GFLOPS是100，这意味着他每秒钟可以

神经网络的GFLOPS（Giga FLoating-Point Operations Per Second）代表了神经网络模型执行计算的速度和计算能力。想象你有两个数学家，他们都能够解决复杂的数学问题，但一个速度非常快，另一个速度较慢。GFLOPS就像用来衡量他们速度的标尺。数学家A的GFLOPS是10，这意味着他每秒钟可以解决10亿个数学问题。数学家B的GFLOPS是100，这意味着他每秒钟可以

解决方案如下在命令下输入pip install -U numpy 就可以升级numpy包了pip install --upgrade numpy 这样也可以库如何降级pip uninstall numpy输入pip install -U numpy==1.11.0 1.11.0为想要降到哪一个的版本号...

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