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Ubuntu16.04卸载cuda9.2 安装cuda9.0 cudnn7.0 和tensorflow-gpu(安装程序附百度网盘下载地址)

环境信息:系统 ubuntu16.04GPU GTX1060 6G安装程序:cuda9.2:链接: https://pan.baidu.com/s/1XwnBzyMEgj9YcN5kh4neNg 提取码: dpws cuda9.0:链接: https://pan.baidu.com/s/1CLpSFBRsupOVsSavCktvKA 提取码: jdeacudnn7.0...

#tensorflow#ubuntu#GPU
[深度学习] 什么是marginalization

论文中经常看到这样的描述:Since we marginalize over all possible alignments z corresponding谷歌翻译显示这个词的意思是“边缘化”,那么在数学中,边缘化到底代表什么操作呢?首先,边缘化是概率论中的一个概念,它要求对一个变量的可能值求和,以确定另一个变量的边缘贡献。这个定义可能听起来有点抽象,让我们用一个例子来说明这一...

神经网络的反向传播算法中矩阵的求导方法(矩阵求导总结)

参考书籍(带书签高清版)的下载链接:   https://download.csdn.net/download/zongza/10701105 前言神经网络的精髓就是反向传播算法,其中涉及到一些矩阵的求导运算,只有掌握了与矩阵相关的求导法则才能真正理解神经网络. 本文以 https://blog.csdn.net/zongza/article/details/82849976 中所示...

latex数学公式总结

参考<简短latex介绍>P37-P50:http://www.mohu.org/info/lshort-cn.pdf指数和下标可以用^和_后加相应字符来实现。比如:平方根(square root)的输入命令为:\sqrt,n 次方根相应地为: \sqrt[n]。方根符号的大小由LATEX自动加以调整。也可用\surd 仅

[docker] 启动docker的container(或者说image的实例)

1 首先查看有哪些image以及有哪些containersudo docker image ls# 结果REPOSITORYTAGIMAGE IDCREATEDSIZEcurrycode/tf_serving_vcv1.026fdf...

#docker
[tensorflow] 模型保存、加载与转换详解

TensorFlow模型加载与转换详解本次讲解主要涉及到TensorFlow框架训练时候模型文件的管理以及转换。首先我们需要明确TensorFlow模型文件的存储格式以及文件个数:model_folder:------checkpoint------model.meta------model.data-00000-of-00001------model.index以上是模...

#tensorflow
虚拟机安装win7出现错误

无法开启虚拟机的错误:Intel VT-x处于禁用状态解决方法:https://jingyan.baidu.com/article/fc07f98976710e12ffe519de.html开启虚拟机时的错误:无法连接 MKS: 套接字连接尝试次数太多;正在放弃。解决方法:https://jingyan.baidu.com/article/9f63fb91794c13c8400f...

numpy.array的基本操作(numpy数组运算)

为什么要用numpyPython中提供了list容器,可以当作数组使用。但列表中的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针,这样一来,为了保存一个简单的列表[1,2,3]。就需要三个指针和三个整数对象。对于数值运算来说,这种结构显然不够高效。Python虽然也提供了array模块,但其只支持一维数组,不支持多维数组,也没有各种运算函数。因而不适合数值运算。NumPy的出现弥补了这些...

#python#numpy
[docker] 启动docker的container(或者说image的实例)

1 首先查看有哪些image以及有哪些containersudo docker image ls# 结果REPOSITORYTAGIMAGE IDCREATEDSIZEcurrycode/tf_serving_vcv1.026fdf...

#docker
[tensorflow] 多维矩阵的乘法

矩阵乘法本质上只能是两个二维的matrix进行叉乘,那么两个三维甚至四维的矩阵相乘是怎么做到的呢?比如:import tensorflow as tfa = tf.constant(1,2,3,4)b = tf.constant(1,2,4,6)c = tf.matmul(a,b)# c.shape == (1,2,3,6)查看matmul的源码:@tf_export(...

#tensorflow
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