04 2020 档案
摘要：https://blog.csdn.net/zhangpeterx/article/details/89175991 二、解决方法 因为我一开始是直接在Pycharm里安装的tensorflow-gpu库，个人感觉应该是缺少了相关的库安装导致的。故我使用conda再次安装一下tensorflow-g
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摘要：这里有几个重要参数需要注意： axis的值取决于按照input的哪一个维度进行BN，例如输入为channel_last format，即[batch_size, height, width, channel]，则axis应该设定为4，如果为channel_first format，则axis应该设定
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摘要：keras.backend.int_shape(x) 返回张量或变量的尺寸，作为 int 或 None 项的元组。 参数 x: 张量或变量。 返回 整数元组（或 None 项）。 例子 >>> from keras import backend as K >>> inputs = K.placeho
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摘要：关于bn和relu的相对顺序网上的见解不一致，但在resnet、mobilenetv2、detectron2、maskrcnn_benchmark见到的都是conv+bn+relu的顺序，没见过conv+relu+bn的顺序，遂感到很疑惑，于是上网上查了一下。 从数据饱和区的角度讲有比较好的讨论，即
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摘要：运行Pytorch tutorial代码报错：BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe 源代码地址： Training a classifier (CIFAR10) 该问题的产生是由于windows下多线程的问题，和DataLoader类有关，具体细节点这里Fi
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摘要：https://blog.csdn.net/a593651986/article/details/81079790
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摘要：原因： torchvision 版本太高 解决方案： https://blog.csdn.net/Lee_lg/article/details/103901632 在Anaconda中使用命令行conda install torchvision 安装了torchvision模块。安装成功 在spyd
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摘要：https://blog.csdn.net/yuejisuo1948/article/details/81043823 anaconda各个版本下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_41936559/article/details/102699082
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摘要：原创起个名字好难.JPG 最后发布于2018-09-18 22:20:34 阅读数 2118 收藏展开1.4 padding 在深度学习中，需要学会的一个基本卷积操作就是padding，padding是什么意思呢？ 之前未使用padding时，假设我们的图片是6*6的，在使用3*3的filter之后
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摘要：数组新的shape属性应该要与原来的配套，如果等于-1的话，那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。 举个例子： x = np.array([[2, 0], [1, 1], [2, 3]]) 指定新数组行为3，列为,2，则： y = x.reshape(3,2) y Ou
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摘要：1.对一个一维向量 import numpy as npa = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1])b=np.argmax(a)#取出a中元素最大值所对应的索引，此时最大值位6，其对应的位置索引值为4，（索引值默认从0开始）print(b)#42.对2维向量（通常意义下的矩阵）a
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摘要：keras.layers.convolutional.Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initialize
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摘要：np_utils.to_categorical用于将标签转化为形如(nb_samples, nb_classes)的二值序列。假设num_classes = 10。如将[1,2,3,……4]转化成：[[0,1,0,0,0,0,0,0][0,0,1,0,0,0,0,0][0,0,0,1,0,0,0,0
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摘要：官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.h
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摘要：一、StratifiedKFold及KFold主要区别及函数参数KFold交叉采样：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次只用其中一个子集当做测试集，剩下的（n_splits-1）作为训练集，进行n_splits次实验并得到n_splits个结果。注：对于不能均等分的数据集，前n_s
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_41635352/article/details/79963345
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摘要：1. 关闭坐标刻度（plt 与 AxesSubplot） plt plt.xticks([]) plt.yticks([]) 关闭坐标轴： plt.axis('off') 注意，类似的这些操作若想起作用，需要将其置于 plt.show() 之前，plt.imshow() 之后。 对于 ax（matp
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摘要：python可视化——matplotlib画图颜色控制 https://blog.csdn.net/CD_Don/article/details/88070453 https://blog.csdn.net/weixin_42638388/article/details/104439779
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摘要：https://blog.csdn.net/CD_Don/article/details/88070453?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distr
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摘要：t-SNE实践——sklearn教程 t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术，它是基于SNE可视化的改进，解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点，是目前最好的降维可视化手段。 关于t-SNE的历史和原理详见从SNE到t-SNE再到LargeVis。 代码见下面例一 TSNE的参数
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摘要：注意：新建键值选32位！ 答案： 先公布答案，要让PPT导出的图片分辨率达到300dpi，其实可以不用PS，直接修改系统注册表就可以了。更改完之后，以后再使用PPT导出图片时，不需要重复设置，就可以达到300dpi了. 具体操作如下： 第一步：打开电脑的命令提示符（即cmd工具），然后输入reged
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摘要：keras从入门到放弃(十四）模型的保存原创润森 最后发布于2019-04-03 22:30:20 阅读数 241 收藏展开 零基础学Python零基础学Python润森¥9.90去订阅今天来探讨模型的保存 Keras使用HDF5文件系统来保存模型。模型保存的方法很容易，只需要使用save()方法即
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摘要：keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 目标函数，或称损失函数，是网络中的性能函数，也是编译一个模型必须的两个参数之一。由于损失函数种类众多，下面以keras官网手册的为例。 在官方keras
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摘要：× 广告 XDTY17_LK 关注 1.6 2017.11.16 15:43 字数 1331 阅读 32030评论 3喜欢 19 姓名：芦凯 学号：17011210546 转载自：公众号“习悦智能”，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tEOvxPRPAPndNk3thT
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posted @ 2020-04-10 12:50
月夜_1
摘要：MunCN关注 12019.05.19 17:41:50字数 1,374阅读 1,450 博客搬家至 Mun： https://kiddie92.github.io 简书同步更新 前几天听室友给我讲算法岗的面经，其中面试官就问了一个小问题，“给出CNN网络的参数（可学习的）个数如何计算”，今天就来计
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摘要：有一张直观的图： https://blog.csdn.net/qq_21033779/article/details/78211091 https://www.cnblogs.com/Yu-FeiFei/p/6800519.html
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摘要：keras中Convolution1D的使用 转载weixin_34132768 最后发布于2017-03-07 20:22:00 阅读数 348 收藏 展开 这篇文章主要说明两个东西，一个是Convolution1D的介绍，另一个是model.summary()的使用。 首先我先说下model.s
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摘要：卷积神经网络的卷积核大小、个数，卷积层数如何确定呢？ 转载TonySure 最后发布于2019-07-08 09:47:19 阅读数 7521 收藏 https://yq.aliyun.com/articles/610509 卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢？看
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摘要：38 Its a rather simple calculation with basic concept.And by looking at your code and model summary this were my steps. Step 1: Formula to calculate p
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摘要：转自 https://blog.csdn.net/sscc_learning/article/details/79814146
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摘要：https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/85217688
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摘要：1. 卷积层1.1. Convolution1D层一维卷积层，用以在一维输入信号上进行邻域滤波。当使用该层作为首层时，需要提供关键字参数 input_dim 或 input_shape 。keras.layers.convolutional.Convolution1D(nb_filter, filt
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