envi app store 联网异常

如果Envi App Store在连接网络时出现异常，可以尝试以下解决方案：

1. 检查设备的网络连接是否正常。可以尝试连接其他应用程序或网站，确保设备已连接到互联网。
2. 确保Envi App Store已更新至最新版本。在应用商店中查找更新，并确保安装最新版本的应用程序。
3. 尝试关闭并重新打开Envi App Store应用程序。这可以帮助清除任何潜在的应用程序错误或问题。
4. 如果问题仍然存在，请联系Envi App Store的支持团队，寻求进一步的帮助和支持。

相关问题

ENVI app store

如果Envi App Store在连接网络时出现异常，可以尝试以下解决方案：

1. 检查设备的网络连接是否正常。可以尝试连接其他应用程序或网站，确保设备已连接到互联网。
2. 确保Envi App Store已更新至最新版本。在应用商店中查找更新，并确保安装最新版本的应用程序。
3. 尝试关闭并重新打开Envi App Store应用程序。这可以帮助清除任何潜在的应用程序错误或问题。
4. 如果问题仍然存在，请联系Envi App Store的支持团队，寻求进一步的帮助和支持。

ENVI卷积神经网络分类

ENVI（Environment for Visualizing Images）是一种用于处理和分析遥感图像的软件平台。虽然ENVI本身并不直接支持卷积神经网络（CNN）的训练和分类，但你可以使用其他深度学习框架来创建和训练CNN模型，然后将这些模型应用于ENVI中进行图像分类。

常用的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch和Keras等。你可以使用这些框架来构建CNN模型，并使用现有的数据集对其进行训练。训练完成后，你可以将训练好的模型保存，并在ENVI中加载模型进行图像分类。

具体步骤包括：
1. 使用深度学习框架创建并训练CNN模型，确保模型能够对图像进行准确分类。
2. 保存训练好的模型，通常以文件形式保存为模型权重文件或模型配置文件。
3. 在ENVI中加载CNN模型，并使用ENVI提供的图像处理功能对待分类图像进行预处理。
4. 将预处理后的图像输入到已加载的CNN模型中，利用模型进行分类。
5. 根据模型输出的分类结果，在ENVI中显示或保存分类结果。

需要注意的是，具体实施过程可能因使用的深度学习框架和ENVI版本而有所不同。建议查阅相关框架和ENVI的文档以获取详细的操作步骤和示例代码。