如何查看tensorflow-gpu是否安装好了
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Python RAG知识库实战项目:本地检索评估与报告生成工具包
内容概要:本资源包含纯 Python 标准库实现的 RAG 知识库工具包,可完成 Markdown 文档切片、轻量 TF-IDF 检索、问题集评测、引用片段输出和 Markdown/JSON/JSONL 报告生成。 适合人群:适合学习 RAG 私有知识库、检索评测、文档切片和离线原型验证的 Python 开发者、课程实验和团队内训使用。 使用场景及目标:用于快速搭建本地知识库检索基线,比较 Top-K 命中、关键词覆盖率和失败问题,辅助后续替换为向量库或大模型服务。 运行方式:在项目根目录执行 README 中的 conda run 命令即可生成示例索引、切片和评测报告。 验证说明:已在 csdn_resource_py312 环境运行主命令和 tests/smoke_test.py,示例问题 5 条,命中率 1.000。
Python轴承振动样本熵 随机森林四分类
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Python峰峰值特征 液压机状态随机森林分类
Python峰峰值特征 液压机状态随机森林分类 提取峰峰值与峰值因子,用随机森林区分正常/泄漏/卡滞/冲击。输出波形对照、峰峰值柱状和混淆矩阵。 功能: · 四类液压机状态 · 峰峰值+峰值因子 · 波形对照 · 随机森林 · 混淆矩阵 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python ExtraTrees 成绩分档混淆矩阵
Python ExtraTrees 成绩分档混淆矩阵 用极端随机树对作业出勤测验实验分档,输出特征重要性与混淆矩阵。 功能: · 作业出勤测验实验 · ExtraTrees · 特征重要性 · 混淆矩阵 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python ShuffleNetV2 小图四分类混淆矩阵
Python ShuffleNetV2 小图四分类混淆矩阵 ShuffleNetV2 x0.5 做小图四分类,训练后输出样本拼图、损失曲线与混淆矩阵。 功能: · ShuffleNetV2 x0.5 · 通道混洗 · 小图四分类 · CUDA 训练 · 样本与混淆矩阵 · 打包时 GPU 预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python脉冲因子 钻头状态随机森林分类
Python脉冲因子 钻头状态随机森林分类 提取脉冲因子等时域特征,用随机森林区分正常/磨损/断刃/偏摆。输出波形对照、脉冲因子柱状和混淆矩阵。 功能: · 四类钻头状态 · 脉冲因子 · 波形对照 · 随机森林 · 混淆矩阵 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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TensorFlow2.0 GPU版安装
ensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief [1] 。 Tensorflow拥有多层级结构,可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算,被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究
tensorflow2.0-gpu版本安装教程
本人电脑配置RTX2070,支持CUDA10 下载gpu版本要注意cuda的版本是否与电脑的相匹配,至于能匹配什么版本请自行百度 但是要注意!tf2.0只能与CUDA10进行匹配,所以不支持的小伙伴就可以不用继续往下看了:) 感谢本链接https://blog.csdn.net/wangbowj123/article/details/89381562,其中有些地方详细说明了一下。有些图直接转载了。 下面开始安装tf2.0-gpu 首先打开anaconda prompt 输入conda create --name tensorflow2-g1 python=3.7 这样就创建了一个名为tenso
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