alex_bn_lee

摘要： 再看 Attention U-Net 源码的时候，注意到了有 keras.layers 里面有 Multiply 和 multiply 两个方法 它们可以实现相同的效果，但是语法稍有不同 # 按照图层的模式处理 Multiply()([m1, m2]) # 相当于一个函数操作 multiply([m 阅读全文

摘要： 参考：Keras模型保存与加载的问题 【问题描述】 正常来说，model.save("model.h5")，然后通过 load_model("model.h5") 就可以使用了，但是在具体操作的过程中报错，有博客说明只有 Sequential 构建的模型可以通过这个方法直接加载，目前没有证实。 【解 阅读全文

摘要： 参考：Tensorflow回调（callbacks）函数的使用方法 参考：Keras中的回调函数Callbacks详解 参考：keras保存模型中的save()和save_weights() 参考：关于 keras.callbacks设置模型保存策略 实例化一个 myCallback 对象 call 阅读全文

摘要： 参考1：【推荐】怎么显示Keras的网络结构和其中的参数 参考2：【推荐】Mac BigSur：安装homebrew(国内源)+Graphviz 参考3：mac下的Graphviz安装及使用 参考4：Mac 安装 Graphviz-python 也可以在线实现，https://netron.app， 阅读全文

摘要： 参考：列表、元组、字典、相加操作 简单总结就是，列表与元组的相加，就是相当于 concatenation，就是变长了，而不是类似 numpy 的相关操作 列表相加： a=[1,2,3] b=[4,5,6] print(a+b) # [1, 2, 3, 4, 5, 6] 元组相加： a=(1,2,3) 阅读全文