小编Ale*_*sev的帖子

我正在尝试tensorflow-gpu==2.0.0-beta1在我的 Windows 10 机器上安装并收到此错误：

导入错误：找不到“cudart64_100.dll”。TensorFlow 要求将此 DLL 安装在 %PATH% 环境变量中命名的目录中。从此 URL 下载并安装 CUDA 10.0：https : //developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

我做了所有的东西：

• 官方文档：https : //www.tensorflow.org/install/gpu
• 从这里：https : //medium.com/@teavanist/install-tensorflow-gpu-on-windows-10-5a23c46bdbc7
• 检查PATH变量：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
• 也有CUDA_PATH：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0在变量中
• 文件C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin\cudart64_100.dll存在
• 系统重启了吗

但是还是会出现错误

我怎样才能解决这个问题？

UseMvc()用于添加全局路由前缀的旧版 .net 核心框架。如何做到asp.net core 3没有UseMvc()？

我理解为什么EF有- ToListAsync或SaveChangesAsync因为它等待db操作执行.但AddAsync只是返回Task.FromResult- 所以为什么有AddAsync方法呢？我为什么要用呢？

旧版asp.net核心应用程序的json序列化程序设置是通过添加设置的AddMvc().AddJsonOptions()，但我没有AddMvc()在中使用asp.net core 3。那么如何设置全局json序列化设置呢？

Arrayclass实现IList具有Add成员的接口.Array.Add调用抛出NotSupportedException.这是违反Liskov替代原则还是接口隔离原则或两者兼而有之？

为开发和生产环境配置 .net core 应用程序时，使用什么更好：环境变量或构建配置？即我可以appsettings.*environment*.json通过这两种方式绑定

是否有任何方法使用FluentAPI(不应更改数据模型)仅使用外键(没有引用类型的虚拟属性)定义实体框架关系？

CardDataModel

public class CardDataModel
{
    public int CardId { get; set; }

}

CheckItemDataModel

public class CheckItemDataModel
{
    public int CheckItemId { get; set; }
    public int CardId { get; set; }
}

我正在开发能够预测 10 秒音频文件中有趣时刻的应用程序。我将音频分成 50 毫秒的块并提取音符，因此每个示例有 200 个音符。当我添加卷积层时，它返回一个错误：

ValueError：层 conv1d_1 的输入 0 与该层不兼容：预期 ndim=3，发现 ndim=2。收到完整形状：[无，200]

这是我的代码：

def get_dataset(file_path):
  dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
      file_path,
      batch_size=12,
      label_name='label',
      na_value='?',
      num_epochs=1,
      ignore_errors=False)
  return dataset

train = get_dataset('/content/gdrive/My Drive/MyProject/train.csv')
test = get_dataset('/content/gdrive/My Drive/MyProject/TestData/manual.csv')
feature_columns = []

for number in range(200):
  feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column('note' + str(number + 1) ))

preprocessing_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns)

model = tf.keras.Sequential([
    preprocessing_layer,
    tf.keras.layers.Conv1D(32, 3, padding='same', activation=tf.nn.relu, input_shape=[None, 200]),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(50, activation=tf.nn.relu),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid)
])
model.compile(
    loss='binary_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy'])
model.fit(train, epochs=20)

是什么原因导致此问题以及如何解决？

我使用 AWS Lambda（.NET Core 2.1 环境）+ SQS 作为触发器

问题是我的 lambda 无法解析我的 SQS 消息。

将 Lambda 事件 JSON 负载转换为字符串时出错。必须引用 JSON 字符串，例如“Hello World”才能转换为字符串：解析值时遇到意外字符：{。路径 ''，第 1 行，位置 1。：JsonSerializerException

这是我的处理程序的声明：

public async Task<string> FunctionHandler(DummyMessage message, ILambdaContext context)

模型：

public class DummyMessage {
  public string Label { get; set; }
}

我尝试过的来自 AWS 控制台的 SQS 输入：{"Label":"qwerty"}, "{"Label":"qwerty"}", "{\"Label\":\"qwerty\"}"，但发生了同样的错误。

你能帮忙解决这个问题吗？

我注意到，那HttpResponseMessage.Content是有ReadAsStringAsync()方法的。当此操作需要 cpu 并且任务反应会增加更多 CPU 工作时，使其异步有何意义？