08 2019 档案
摘要：训练keras时遇到了一个问题，就是内存不足，将 .fit 改成 .fit_generator以后还是放不下一张图（我的图片是8192×8192的大图==64M）。于是解决方法是将大图切成小图，把小图扔去训练，跑出来的图再拼成一个大图 实验发现我的keras（win10 - 16G内存）只放得下最多
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摘要：训练模型需要的数据文件有： MNIST_data文件夹下的mnist_train、mnist_test、noisy_train、noisy_test。train文件夹下60000个图片，test下10000个图片 noisy_train、noisy_test下的图片加了椒盐噪声与原图序号对应 离线测
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摘要：使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型，需要的时候直接调用，不再重新训练 一、保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例。添加： 这里的tensorboard和checkpoint分别是 1、启用tensorboard可视化工具，新建终端使用tensorboar
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摘要：第一种方法： Keras官方给的图片去噪示例要自动下载mnist数据集并处理，不能修改和加入自己的数据集。 以上代码实现了把mnist数据集读到x_train 和x_test 中并且丢弃标签，全过程是封闭的 现需要将本地的mnist数据集，解压成图片格式，然后通过文件操作把图片一个一个读进去同样存在
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摘要：一、先安装codeblocks wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/e/epel-release-7-12.noarch.rpm wget http://rpm.jenslody.de/centos-jenslody
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