摘要： Tensorflow 1.4中，Keras作为作为核心模块可以直接通过 进行调用，但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦，而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API Estimator模型，然后就可以调用 "Dataset API" 进行对tfrecords 阅读全文

摘要： 问题 之前在调用class内的函数用multiprocessing模块的pool函数进行多线程处理的时候报了以下下错误信息: 查了下 "官方文档" 发现python默认只能pickle以下的类型: None, True, and False integers, floating point numb 阅读全文

摘要： 当脚本中需要进行的的相同的异常操作很多的时候，可以用修饰器来简化代码。比如我需要记录抛出的异常： 在log_exception.py文件中， 在test.py文件中： 在test.log文件中可以看到以下错误信息： 参考： 1. https://wiki.python.org/moin/Python 阅读全文

摘要： 检测图片是否模糊有很多方法（ "这篇文章" review了36种），比如FFT和variation of Laplacian等，前者在操作到时候需要定义高频的量有多低和多高来区分图片是模糊的，操作起来比较麻烦；而后者可以输出一个浮点数来代表图片的模糊程度。 这里我们用的方法为Pech Pacheco 阅读全文

摘要： Keras的模型是用hdf5存储的，如果想要查看模型，keras提供了 的函数可以查看： 而通过 模块也可以读取：hdf5的数据结构主要是File Group Dataset三级，具体操作API可以看 "官方文档" 。weights的tensor保存在Dataset的value中，而每一集都会有at 阅读全文

摘要： Python中的使用标准queue模块就可以建立多进程使用的队列，但是使用 "redis" 和 "redis queue(rq)" 模块使这一操作更加简单。 Part 1. 比如首先我们使用队列来简单的储存数据：我们选用 类型，其他类型的数据操作可以参考 "这个文章" 在 文件中： 在 文件中： 在 阅读全文

摘要： Tensorflow的slim框架可以写出像keras一样简单的代码来实现网络结构（虽然现在keras也已经集成在tf.contrib中了），而且models/slim提供了类似之前说过的 "object detection接口" 类似的image classification接口，可以很方便的进行 阅读全文

摘要： 在使用slim之类的tensorflow自带框架的时候一般默认的数据格式就是TFRecords，在训练的时候使用TFRecords中数据的流程如下：使用input pipeline读取tfrecords文件/其他支持的格式，然后随机乱序，生成文件序列，读取并解码数据，输入模型训练。 如果有一串jpg 阅读全文

摘要： 合并commit的做法一般用在pull request的时候，把开发同一功能时的所有琐碎的commit合并到一个（假装自己的代码是高质量代码（手动滑稽））。主要使用的命令是git rebase 或者git reset，这两个命令的区别可以看 "这里" ，一般推荐用git rebase，因为commi 阅读全文

摘要： 之前在转换数据集格式的时候需要将json转换到xml文件，用lxml包进行操作非常方便。 1. 写xml文件 a) 用etree和objectify VOC2014_instance/person test.jpg COCO COCO COCO http://test.jpg 800 600 3 0 阅读全文