我刚刚注意到TensorFlow中出现了意外(至少对我而言)的行为。我以为tf.argmax(-argmin)在Tensor的行列上从外到内运行，但显然不是？!例子:importnumpyasnpimporttensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()arr=np.array([[31,23,4,24,27,34],[18,3,25,0,6,35],[28,14,33,22,20,8],[13,30,21,19,7,9],[16,1,26,32,2,29],[17,12,5,11,10,15]])#arrhasrank2andshape(6,6)

我刚刚注意到TensorFlow中出现了意外(至少对我而言)的行为。我以为tf.argmax(-argmin)在Tensor的行列上从外到内运行，但显然不是？!例子:importnumpyasnpimporttensorflowastfsess=tf.InteractiveSession()arr=np.array([[31,23,4,24,27,34],[18,3,25,0,6,35],[28,14,33,22,20,8],[13,30,21,19,7,9],[16,1,26,32,2,29],[17,12,5,11,10,15]])#arrhasrank2andshape(6,6)

一，详细报错信息强制删除某个名称空间后，再创建提示报错如下： Errorfromserver(InternalError):Internalerroroccurred:failedcallingwebhook"rancher.cattle.io.namespaces.create-non-kubesystem":failedtocallwebhook:Post"https://rancher-webhook.cattle-system.svc:443/v1/webhook/validation/namespaces?timeout=10s":service"rancher-webhook"no

构建Kotlin项目时报错如下：Executionfailedfortask':app:kaptDebugKotlin'.>Afailureoccurredwhileexecutingorg.jetbrains.kotlin.gradle.internal.KaptWithoutKotlincTask$KaptExecutionWorkAction>java.lang.reflect.InvocationTargetException(noerrormessage)先检查是否有其他报错信息：例如：错误:cannotgenerateviewbindersjava.lang.NullPointer

就在昨天，因为项目需要，所以就升级了整体的依赖版本，也包括了Springboot、Lombok、MapStruct版本(没错，主要就是因为这三个依赖和Idea版本的原因)。这一升级就出问题了，我用的是Idea2022.1版本，一启动就编译不通过，但是我同事他们都可以正常的启动项目。于是就各种百度找问题，但奈何都不解决我这个问题。 Maven没什么问题，就是一直编译有问题，buildproject也不行，构建不通过。解决办法：Setting-->Build,Execution,Deployment-->Compiler-->User-localbuild加上参数：-Djps.track.ap.d

Win11笔记本电脑RTX4080显卡安装Tensorflow-GPU方法步骤1.准备工作1.1版本查询1.2查看版本对应关系2.安装Anaconda3.安装CUDA和cuDNN4.安装GPU版TensorflowTensorflow是当前主流的深度学习框架，是深度学习方向从业者和研究生的生产力工具，我在本科参加学科竞赛期间曾经安装过tensorflow1.12版本和对应的keras2.2版本，相对来说，keras提供了较多调用tensorflow的API，这极大地减轻了工作量，而新版的tensorflow2.0及以上版本自带keras，无需再另外安装。近期考取了计算机科学与技术专业的学硕，打

这是机器未来的第1篇文章原文首发地址:https://blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/124745966CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：https://marketing.csdn.net/p/bb5081d88a77db8d6ef45bb7b6ef3d7f参赛话题：自动驾驶技术学习记录话题描述：自动驾驶是当前最火热的技术之一，吸引了无数的开发者与学习者融入其中。然而，自动驾驶技术是系统硬件平台与人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术深度融合的产物，具有知识新、内容杂、难度深、缺少系统教程等特点，让许多开发者眼花缭乱。本话题

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前情提要最近换了新电脑，显卡是4060，就觉得跑深度学习没什么问题，结果tensoflow配置好后用不了GPU加速，让我头疼了很久。因为现在tensorflow新版已经取消了gpu和cpu版本的区别，所以网上关于统合版tensorflow(>2.0)的教程很少，一般都是tensorflow_gpu版本。今天终于解决了，如果有遇到以下问题的同学们可以参考一下：测试代码用来测试自己能否使用GPUimporttensorflowastfprint(tf.test.is_built_with_cuda())print("NumGPUsAvailable:",len(tf.config.list_phy

目录CUDA下载:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN下载：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper1.NVIDIA驱动和CUDA版本对应 2.CUDA和cuDNN版本对应 3.Tensorflow和CUDA、cuDNN版本对应(经过官方测试的构建配置)3.1GPU 3.2CPU4.pytorch和CUDA对应CUDA下载:CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercuDNN下载：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper1.NVIDIA驱动和CUDA版本对应网址：CUDA12.1Update1R