首先，之所以会出现KeyError: ‘accuracy’、KeyError: ‘acc’、KeyError: 'val_acc’等报错信息，是由于keras库（一个开源人工神经网络库）版本不同所造成的，下面分别就其进行简述之。Index 目录索引报错信息之KeyError: 'accuracy'报错信息之KeyError: 'val_acc'和KeyError: 'acc'Conclusion.

使用PyTorch在网络模型训练过程中，如果更新了PyTorch的版本，则可能会出现无法使用GPU的情况，本文将探究其原因，并给出解决方法。

深度学习神经网络模型训练的时候，可能会报出如下错误：__init__() missing 1 required positional argument: 'dtypes'解决方法经过一番耐心探索之后，发现之所以会出现这种类型的错误，是因为num_workers的大小设置地太高1，只需将其调小即可。

Index 目录索引写在前面1VS的安装2CUDA 的安装和配置2.1 CUDA的安装2.2 CUDA环境变量的配置2.3 检验CUDA环境变量的配置3 VS中CUDA的配置安装过程中可能遇到的问题情况1写在前面以前只是在 PyCharm 编译环境中调用 GPU 来运行程序，这篇文章将记录 VS 编译环境中如何使用 CUDA 调用 GPU 来运行程序。1VS的安装如果要在VS中调用CUDA，需先按

Index 目录索引步骤一步骤二安装过程中可能遇到的问题情况1References 参考步骤一第一步是在Anaconda下新建名为**“pytorch”**的环境，可以直接在Anaconda软件下通过点击"Create"来创建，如下图所示：步骤二下载和安装pytorch及torchvision文件。首先，激活刚才新建的pytorch环境，如下所示：(base) C:\Windows\system3