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2023年2月25日

classification_report()评估报告

摘要: 1、使用数据生成器后获得标签映射 方法一: labels = [k for k in train_generator.class_indices] 方法二: 1 labels = [None] * len(test_generator.class_indices) 2 for k, v in tes 阅读全文

posted @ 2023-02-25 12:47 LR233 阅读(434) 评论(0) 推荐(0)

2023年2月24日

编译:model.compile()

摘要: 1、优化器的选择 1.1、Adam优化器 学习率一般设置很低,以便在微调期间学习的权重与预训练网络在Imagenet数据集上学习的强特征提取权重没有太大差异。 model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001)) 1.2、 2、损失函数的选择 2.1 阅读全文

posted @ 2023-02-24 16:57 LR233 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)

keras中的base_model

摘要: 1、导包 from tensorflow.keras.applications import VGG16 2、基本模型 1 img_size = 224 2 base_model = VGG16(include_top=False, # 是否保留顶层的3个全连接网络 3 weights='image 阅读全文

posted @ 2023-02-24 16:18 LR233 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

2023年2月14日

回调函数tensorflow.keras.callbacks

摘要: 一、ModelCheckpoint 1、ModelCheckpoint作用 该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath 2、使用 导包 from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint 使用 keras.callbacks.M 阅读全文

posted @ 2023-02-14 14:21 LR233 阅读(272) 评论(0) 推荐(0)

2023年2月10日

神经网络权重值

摘要: 下载地址:Releases · keras-team/keras-applications (github.com) 阅读全文

posted @ 2023-02-10 15:50 LR233 阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

2023年2月8日

代码中参数疑问

摘要: 1、batch_size 模型训练时候,每次送几个数据进行训练。 取值一般是2的幂指数,如:256、128、64、32、16、8、4、2 2、epochs 训练多少次 3、输出图像三维数组 学习opencv时,读取完一张彩色图像后,打印这张图像,结果出来一个三维数组。 每个最内层的数组有三个元素,代 阅读全文

posted @ 2023-02-08 20:59 LR233 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)

学习笔记(ResNet)

摘要: 1、介绍 ResNet, ResNetV2, ResNeXt 模型,权值由 ImageNet 训练而来。ImageNet数据是CV领域非常出名的数据集,ISLVRC竞赛使用的数据集是轻量版的ImageNet数据集。ISLVRC2012是非常出名的一个数据集,在很多CV领域的论文,都会使用这个数据集对 阅读全文

posted @ 2023-02-08 10:30 LR233 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)

2023年1月21日

!wget问题

摘要: 解决方案: (25条消息) Debug | ‘wget‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。_买猫咪的小鱼干的博客-CSDN博客_wget' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 阅读全文

posted @ 2023-01-21 01:14 LR233 阅读(141) 评论(0) 推荐(0)

2022年11月29日

os.walk()

摘要: 1、函数介绍 用来扫描某个指定目录下所包含的子目录和文件。 2、演示 文件夹内容: for dirname, _, filenames in os.walk('F:/jupyter/data/BrainTumor/no'): print(dirname) print(filenames) 结果显示: 阅读全文

posted @ 2022-11-29 21:44 LR233 阅读(35) 评论(0) 推荐(0)

2022年11月4日

SVC的核函数

摘要: 1、解释 分类模型。 2、导包 from sklearn.svm import SVC 3、核函数介绍 3.1、linear:线性核函数,是在数据线性可分的情况下使用的,运算速度快,效果好。不足在于它不能处理线性不可分的数据。3.2、poly:多项式核函数,多项式核函数可以将数据从低维空间映射到高维 阅读全文

posted @ 2022-11-04 15:54 LR233 阅读(393) 评论(0) 推荐(0)

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