11 2019 档案
摘要：有时候一个教程的好坏直接关系到解决问题的效率。 我今天遇到了一个问题，就是用网络连接网络的时候，连上了，但是没有网络。 找到：控制面板\网络和 Internet\网络连接 右键你的网络，点击诊断。发现的问题是：以太网适配器的驱动程序出现问题。 (我猜测应该是我之前用VPN导致的问题)我百度了一下，找
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摘要：tf.image.crop_and_resize( image, boxes, box_ind, crop_size, method='bilinear', extrapolation_value=0, name=None ) 从输入图像张量中提取crop(裁剪)，并双线调整它们的大小(可能高宽比变
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摘要：停止梯度计算。 在图形中执行时，此操作按原样输出其输入张量。 在构建计算梯度的操作时，这个操作会阻止将其输入的共享考虑在内。通常情况下，梯度生成器将操作添加到图形中，通过递归查找有助于其计算的输入来计算指定“损失”的导数。如果在图形中插入此操作，则它的输入将从梯度生成器中屏蔽。计算梯度时不考虑他们。
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摘要：tf.shape()这个方法就相当于numpy当中shape属性。 下面通过列子来了解： 具体而言，tf.shape是用来获取张量的维度(shape).
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摘要：官网的解释是：Randomly permute a sequence, or return a permuted range. 即随机排列序列，或返回随机范围。我的理解就是返回一个乱序的序列。下面通过例子来看。 很明显：np.arange(10)的输出是有序的，而经过np.random.permut
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摘要：关于lambda的用法： lambda的用法和def的用法基本相同。区别在于def可以用来定义简单和复杂的函数，而lambda主要用来定义简单的函数。下面通过两个例子来了解下： lambda 参数1， 参数2：表达式
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摘要：原文连接：https://www.jianshu.com/p/2ecadebe6d13 python中pkl用法 经常遇到在Python程序运行得到了一些字符串、列表、字典等数据，想要长久的保存下来，方便以后使用，而不是简单的放入内存中关机断点就丢失数据。 这个时候Pickle模块就派上用场了，它可
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摘要：Python编写类的时候，每个函数第一个参数都是self。后来对Python越来越熟悉，再回头看self的概念，慢慢就明白了。 谷歌上有一段解释很到位，贴出来给大家： self represents the instance of the class. By using the "self" key
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摘要：在conda虚拟环境中安装CUDAconda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/(上面两行是同一条语句的)在conda虚拟环境中安装cudnn con
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摘要：原文连接：https://www.runoob.com/python/file-readlines.html readlines()方法用于读取所有行(直到结束符EOF)并返回列表，该列表可以由python的for...in...结构进行处理。 如果碰到结束符EOF则返回空字符串。 实例： 文件ru
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摘要：Numpy的tile()函数，就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile是瓷砖的意思， 顾名思义，这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。 例1： 解释：b是一个数， 在同一个列表中把a横向铺展了21遍。 例2： 例3： 解释：相当于拓展至3行。
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摘要：easydict的作用：EasyDict可以使得以属性的方式去访问字典的值！ 1. 实例1：获取字典的值 2. 实例2： 设置属性 3. 在深度学习中往往利用easydict建立一个全局的变量
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摘要：原文连接：https://www.runoob.com/python/att-dictionary-update.html Python字典(dictionary)update()函数把字典dict2的键/值对更新到dict里面。 意思就是把一个字典的键值对更新到另一个字典里。 实例： dict =
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摘要：停止梯度计算。 当在一个图中执行时， 这个op按原样输出它的输入张量。 当构建ops来计算梯度时，该op会阻止将其输入贡献考虑在内。 参数： Input: 一个张量。 name: 操作的名称(可选) 返回值： 一个张量。具有与输入相同的类型。
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摘要：1. tf.to_float() # 将张量转换为float32类型 2. tf.to_int32() # 将张量转换为int32类型 等等， 就是将张量转换成某一种类型。
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摘要：tf.squeeze()函数的作用是从tensor中删除所有大小(szie)是1的维度。 给定丈量输入， 此操作返回的是相同类型的张量， 并删除所有尺寸为1的维度。如果不想删除所有尺寸为1的维度， 可以通过指定squeeze_dims来删除特定维度。 下面通过例子来理解： # 't' is a te
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摘要：原文连接：https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b tf.slice()到底要怎么切呢？下面通过列子来看看 方程的signature是这样的： def slice(input, begin, size, name=None): 其中“input"是你输入的tens
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摘要：tf.meshgrid()用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的，它也可以是更高维的。 用法:[A, B] = tf.meshgrid(a, b), 生成size(b) x size(a)大小的矩阵A和B。 它相当于a从一行重复增加到size(b)行，把b转置成一列再重复增加到s
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摘要：with arg_scope(): 1.允许我们设定一些共享参数，并将其进行保存，必要时还可以嵌套覆盖 2.在指定的函数调用时，可以将一些默认参数塞进去。 接下来看一个tensorflow自带的例子。 with arg_scope([layers.conv2d], padding='SAME', i
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摘要：tf.ConfigProto一般用在创建session的时候用来对session进行参数配置 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(...)...) tf.ConfigProto()的参数 1. log_device_placement = True # 是否打
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摘要：os.path.join()方法：将多个路径组合后返回(路径是字符串)
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摘要：本博客主要本人学习记录用。 内容来源 于博客：https://blog.csdn.net/the_time_runner/article/details/97941409 argparse模块官方文档： argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器 argparse模块可以
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摘要：注意：本文主要是学习用，发现了一个在faster rcnn训练流程写的比较详细的博客。 大部分内容来自以下博客连接：https://blog.csdn.net/weixin_37203756/article/details/79926543 以下为正文： 第一点：首先要明白faster rcnn目录
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摘要：这是linux中一个非常重要的命令，他的功能是为某一个文件在另一个位置建立一个同步的链接，这个命令最常用的参数是-s, 具体用法是: ln -s 源文件 目标文件 当我们需要在不同的目录，用到相同的文件时，我们不需要在每一个需要的目录都放一个必须相同的文件，我们只需要在某个固定的目录，放上该文件，然
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摘要：https://blog.csdn.net/Heldrecom/article/details/85040411
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