基于Tensorflow和Keras实现端到端的不定长中文字符检测和识别(文本检测:CTPN,文本识别:DenseNet + CTC),在使用自己的数据训练这个模型的过程中,出现如下错误,由于问题已经解决,当时的出现的问题又没有截图保存,错误又不好复现,所以只能在网上找一张截图下来. 经过查找相关资料,都是说CTC在计算loss时要求输入序列长度不小于标签长度,但是不太懂这句话啥意思. 最终在https://github.com/YCG09/chinese_ocr/issues/15这个链接下和…

W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations. W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:] The Tens…

-- ::] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA Traceback (most recent call last): 在文件开始加入 import os os.environ['…

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

Tensorflow的核心代码在core模块中,56w行的代码量让人望而生畏,熟悉了bazel工具之后,发现BUILD文件是理清代码结构的很好的资源,但使用bazel query语法提取出来//tensorflow/core:tensorflow目标包含了9k多个依赖关系,即便画出了依赖关系图,可读性也非常差.由于目前仅关心核心实现,平台依赖和测试相关的目标暂时不用理会,这样剩余的依赖关系就会大量减少,笔者整理了一份,并用graphviz进行可视化,结果如下. 请注意,我做出了以下取舍,第一,舍…

遇到了这个问题,意思是你的 CPU 支持AVX AVX2 (可以加速CPU计算),但你安装的 TensorFlow 版本不支持 解决:1. 如果是初学者 或者 没有太大计算速度的需求,在开头加上这两行忽略这个提示即可import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'12说明: os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = '1' # 默认,显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_L…

tensorflow版本与cudnn版本不对应,如tensorflow-gpu==1.1.0,cudnn==6.0 升级tensorflow-gpu到更高版本…

问题: 安装TensorFlow(CPU版本),使用pip install tensorflow安装,安装一切顺利,但是在跑一个简单的程序时,遇到如下情况: 大概意思是:你的CPU支持AVX扩展,但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用. 原因: 除了通常的算术和逻辑,现代CPU提供了许多低级指令,称为扩展,例如, SSE2,SSE4,AVX等来自维基百科: 高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy…

只需要加载如下代码: import os os.environ['…

临时解决版本进入python后只需下面命令 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'…