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
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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
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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
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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，
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摘要：图像转数组 from keras.preprocessing import image img_path = target_img_paths[9] img = image.load_img(img_path) x = image.img_to_array(img) x.shape # (448,
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摘要：参考：inception模型和卷积层的残差连接的keras实现 参考：Keras Implementation of ResNet-50 (Residual Networks) Architecture from Scratch 参考：一文读懂残差网络ResNet 参考：ResNet Keras实现
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摘要：参考：Keras API reference 参考：Keras: 基于 Python 的深度学习库 tf.keras.Input：用于添加输入张量 tf.keras.layers.Conv2D：二维卷积 tf.keras.layers.MaxPooling2D：二维最大池化 tf.keras.lay
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摘要：参考：反卷积和上采样+卷积的区别 —— zhihu回复 上采样：就是将小图片变成大图片，因此可以通过插值的方式填充下没有值的像素点，主要方法如下： 插值方法 近邻插值（nearest interpolation）：按照附近像素的值来设置，一样的 单线性插值（linear interpolation）
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摘要：参考：How to check which version of Keras is installed? 本文以 keras 为例 1. 通过 Python 获取 import keras keras.__version__ 2. 通过 Terminal 获取 python -c 'import k
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摘要：目前在做计算机视觉，需要自己打标，被安利 labelme，但是目前此网站以及不支持注册了，只能本地安装来实现。可以按照网站说明一步步操作。 按照 https://github.com/wkentaro/labelme 操作完成的 不同操作系统按照不同的方式安装，本文是 MacOS 需要安装 Anac
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摘要：参考：如何保存 Keras 模型？ 参考：ModelCheckpoint 参考：Keras 如何保存训练模型 可以使用 keras.models.load_model(filepath) 重新实例化模型。load_model 还将负责使用保存的训练配置项来编译模型（除非模型从未编译过）。 举例： f
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摘要：参考："sample", "batch", "epoch" 分别是什么？ Sample: 样本，数据集中的一个元素，一条数据。 例1: 在卷积神经网络中，一张图像是一个样本。 例2: 在语音识别模型中，一段音频是一个样本。 Batch: 批，含有 N 个样本的集合。每一个 batch 的样本都是独立
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摘要：参考：pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample 参考：PyTorch Upsample() 函数实现上采样 参考：Official - Docs > torch.nn > Upsample 举例 >>> input = torch.arange(1, 5, dtype=
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摘要：参考：PyTorch 神经网络 参考：PyTorch 图像分类器 参考：深度学习框架Keras与Pytorch对比 参考：最浅显易懂的 PyTorch 深度学习入门 —— Bilibili 实现下面这个网络： 第一层：卷积 5*5*6、ReLU、Max Pooling 第二层：卷积 5*5*16、R
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摘要：0. 参考： 【逆卷积】ConvTranspose2d原理，深度网络如何进行上采样？ 相当于插值，把小图片变成大的，插入 0 值 【Keras实现】Keras U-Net starter - LB 0.277 通过 Keras 来实现 U-Net 网络 【pytorch】憨批的语义分割重制版6——P
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摘要：参考：CNN中的多通道卷积（RGB等） 参考：【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel 对于连续的卷积层，filter 的维度是跟输入图像的维度一致 model = Sequential([ Conv2D(8, 3, input_shape=(28, 28, 1), use_bias=Fa
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摘要：Apriori 算法 参考：B站视频讲解 参考：文本讲解-刘建平 参考：文本讲解-简书 参考：【十大经典数据挖掘算法】系列之 Apriori 算法 Geohash 算法 参考：Geohash算法原理及实现 参考：Geohash精度和原理 参考：GeoHash核心原理解析 geohash9: 大约 4
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摘要：参考：python如何保存变量 参考：numpy的文件存储.npy .npz 文件详解 写论文的时候，自己处理了一组数据，已经完美的各种处理好了，但是在 jupyter notebook 中想要新建一个文件再另外一个 model 上面处理的时候就会遇到这个问题，如何将数据存储，否则还要从头读取处理，
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摘要：参考：深度学习-超参数调整总结 参考：训练神经网络一般调参步骤
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摘要：参考：Tutorial: Quickstart - TextBlob （sentiment analysis） 参考：An overview of sentiment analysis python library: TextBlob 参考：How does TextBlob calculate s
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