相信很多刚接触人工智能学习的人会遇到这个问题，当时用笔记本的CPU在跑一个Unet，19个epoch要跑半个小时，电脑内存也爆满。先跑一个简单的网络试试看，比如UnetUnet代码可以在unet代码下载用自己的轻薄本CPU跑的情况如图，电脑要炸啦后来又想去买显卡，看了看价格还是望而却步了。而且学这个很多人都是学生，无收入。要想搭建gpu环境，配置最好RTX2060以上，这已经很贵了。笔记本跑大模型

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第一次在CSDN发博客各位大佬，你们好，我是计算机领域的一个小白，在CSDN几年了跟各位大佬学到了很多专业知识，我也一定会坚持学习下去，并将学到的东西分享出来让更多的人学习。最近在弄graph cut的作业，遇到一些问题，所以记录一下。1、遇到的问题在import maxflow时出现了下面报错这是因为当前的环境缺少了相应的库，开始以为是安装maxflow库，结果还是报错，原因就是需要安装的其实是

1 可解释性AI2 决策树3 进入神经支持的决策树1 可解释性AI    如今，AI已经可以做决定，但我们仍不知道这个决定是如何做出的。AI就像一个黑匣子，能自己做出决定，但是人们并不清楚其中缘由。比如我们建立一个AI模型，输入数据，然后再输出结果，但有一个问题就是我们不能解释AI为何会得出这样的结论。人们需要了解AI如何得出某个结论背后的原因，而不是仅仅接

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1. 问题2. 原因分析3. 解决1. 问题今天给一台电脑装tensorflow，当import tensorflow as tf时报以下错误Failed to load the native TensorFlow runtime2. 原因分析TensorFlow 1.6 及以后的官方版本都使用了 AVX 来编译，当前的CPU 不支持 AVX 指令集，所以加载不了。3. 解决方法1.：卸载原来的版

1.csv文件1.1 创建csv文件1.2 将数据写入csv文件1.3 可视化2.txt文件2.1 创建txt文件并写入数据1.csv文件1.1 创建csv文件这里用的是pandas库，以创建train_acc.csv为例，var_acc.csv类似代码import randomimport pandas as pdfrom datetime import datetime#创建train_acc

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1、问题2、原因3、解决1、问题环境：CUDA11.1+tensorflow2.4.1在测试tensorflow是否可以gpu时报错：W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:60] Could not load dynamic library 'cusolver64_10.dll'; dlerror: cusolver