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摘要: > //20201127 > 写在前面:今天在做个人博客的时候,需要对标签排个序,就想着创建一个sort对象然后配合PageRequest对象使用,但是发现创建Sort对象语句爆红,点进源码一看,发现Sort构造已经被私有化,所以改变反案使用其内部方法来返回对象 - 爆红如图 - 改用静态方法Sor 阅读全文
posted @ 2020-11-27 10:31 醉生梦死_0423 阅读(107) 评论(0) 推荐(0)
摘要: //20201109 > 写在前面:今天实现了一个自动解码器,后面有一个除噪的应用,在这里做个summary > 核心思想:设置对等网络(入口和出口size一样),然后训练对等图片 #### 零、导包 - 代码如下: import tensorflow as tf from tensorflow i 阅读全文
posted @ 2020-11-09 21:46 醉生梦死_0423 阅读(665) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ### //20201106 > 写在前面:昨天跑数据可视化的时候,出现了最后生成的子图尺寸过小导致图像看不清的问题,今早就开始搜集相关让子图变大的方法,但是搜索了蛮多帖子,只是在教使用网格布局来让单元格合并从而达到不同大小的子图的效果,这不是我想要的,所以经过自己多次尝试,发现把初始的画布调大,然 阅读全文
posted @ 2020-11-06 11:22 醉生梦死_0423 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0)
摘要: //20201106 写在前面:昨天装了个虚拟机,然后ssh就用不了了(一直提示连接被对等方重置),flashFXP也用不了,不知道咋回事儿,搞了一天还以为是网卡的问题,今早起来打开防火墙高级设置,发现最前边儿的两个东西是灰色的,遂把他打开,然后就能用了……所以说电脑这个东西还是很玄学的,在这里po 阅读全文
posted @ 2020-11-06 07:59 醉生梦死_0423 阅读(294) 评论(0) 推荐(0)
摘要: > //20201104 > 写在前面:最近在练手keras的相关项目,今天做了一个使用预训练模型训练小数据集的项目,在此记录总结一下 > ps:本门采用markdown语法,可用markdown文档编辑器打开 ### 首先解释一下名词: - 预训练模型(pre-trained model):在网络 阅读全文
posted @ 2020-11-04 22:04 醉生梦死_0423 阅读(756) 评论(0) 推荐(0)
摘要: > //20201101 > 写在前面:最近在过tensorflow和keras的基础,今天学到了keras两种创建网络模型的区别,在此记录一下 ### 1.sequential序列创建网络模型 - 使用sequential创建网络模型,只能顺序创建,也就是说,网络是线性传播的,不能有共享输入或者共 阅读全文
posted @ 2020-11-01 19:50 醉生梦死_0423 阅读(354) 评论(0) 推荐(0)
摘要: //20201030 写在前面:最近几天在在学习Tensorflow v2框架搭建网络,今天在这里做一下summary,主要简述一下搭建的大致流程以及需要的要素,最后就是如何存储以及读取存储恢复网络 1.导包 (此处因为做了可视化以及使用mnist当做数据集,所以使用了matplotlib和kera 阅读全文
posted @ 2020-10-30 15:28 醉生梦死_0423 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)
摘要: //20201018 update 写在前面: 前几天上完了NG的卷积神经网络第二章,并完成了相应的作业,在这里总结一下,作业是用Tensorflow2实现ResNet残差网络,本文主要说一下残差网络的架构以及实现方法(本人初学者,如若有写的不对的地方还请大家指出/拜托/拜托) 1.ResNets残 阅读全文
posted @ 2020-10-18 12:24 醉生梦死_0423 阅读(1747) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首先,这三个方法都可以将多维数组变为一维数组 区别: - ravel():如果没有必要,不会产生源数据的副本 - flatten():返回源数据的副本 - squeeze():只能对维数为一的维度降维 另外,reshape(-1)也有拉平数组的功效 代码演示如下: import numpy as n 阅读全文
posted @ 2020-09-25 10:42 醉生梦死_0423 阅读(432) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 如图所示: 经过实验证明,python没有方法重载机制 以上 希望对大家有所帮助 阅读全文
posted @ 2020-09-21 08:58 醉生梦死_0423 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)
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