keras 3D UnetCNN训练时出现的segmentation fault的问题

        最近做3D UnetCNN 医学图像的分割。按照GitHub中的 >

代码model = kerasSequential(layersDense(32,activation='sigmoid',input_shape=(1,)),layersDense(32, activation='sigmoid')) 写错了，

keras的Sequential 里面添加的是一个列表，应该是model = kerasSequential([])

你造的数据y 送进网络使用 其实是单个标签，所以网络最后一层的神经元个数应该是1；

解决方法：

修改这句

model = kerasSequential([layersDense(32,activation='sigmoid',input_shape=(1,)),layersDense(1, activation='sigmoid')])

就可以运行了

此前，微软研究院和剑桥大学研究人员开发出一套可自己写程序的人工智能“DeepCoder”。按照官方说法，DeepCoder可以基于搜索功能快速全面地搜索合适的代码，并且给出多种组合方案。在一次次写程序的过程中，DeepCoder也会不断进行自我提升和学习，让未来写出的代码更加的成熟可行。在未来，当DeepCoder成熟之后，就算用户不会写程序，也可以通过它在非常短的时间内写出符合自己需求的程序。

另外，也有一个叫做“Screenshot-to-code-in-Keras”的项目。在这个项目中，基于深度学习，人工智能神经网络可以自动把设计稿变成HTML和CSS代码

当前，人工智能已经在客服、流水新工人等岗位取代了人类，在越来越多“人工智能会编程”的消息传出后，也有不少人开始担心“程序员”是否也会被取代。

说实话，这是人工智能技术的一种极大的进步，也是社会智能化趋势的一种体现。不过，在短时间之内，这并不意味着程序员就会被取代，更多的只是降低了程序员的入门门槛。

讲真，人工智能真的可以取代程序员吗？其实不尽然。如同工业机器人也需要维护修理人员一样，人工智能编程程序也是需要不断改进与提升的，而在短时间之内，若是想要完美的成果，其所最终编写的程序极有可能还需要人类的修改与完善。这些工作谁来做？当然是程序员。

从短期来看，在智能化还处于初期发展的阶段，人工智能取代程序员还是一件不现实的事情。在更多意义上，会编写程序的人工智能系统只是进一步降低了程序员的门槛，以及帮助程序工作提升效率。

在发布逾一周年之际，TensorFlow 终于将迎来史上最重大更新：TensorFlow 10。

对于不熟悉开源框架的读者，TensorFlow 是谷歌 2015 年底推出的深度学习框架，在开发者社区享有盛誉。去年，它已成为 GitHub 最受欢迎的机器学习开源项目。因其高度普及率，尤其是在 Python 生态圈中，TensorFlow 的功能变化会对全世界的机器学习开发者造成重大影响。

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