然而,他们经常在快速人工智能,其理由是,它使学生的生活更简单。下面是的摘录这可能是这样的,只要它只是一个简单的问题,进口一切都好,我想。但是,下面我们将看到,它所做的不仅仅是一个简单的导入,而且在从cnn_learner运行时,一个没有fine_tune方法的实例最终会有一个。numpy as np
from fastai.vision.learner import cnn_learnerdb=DataBlock(bl
我是tensoflow.js的新手,我在创建CNN模型时遇到了问题,因为尺寸不匹配。我有一个使用tf.browser.fromPixels(image);的3d数组。但是当我尝试训练我的人工智能时,它不会启动,我得到了这样的信息:Uncaught (in promise) Error: Error when checking target: expected dense_Dense2