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原博客连接 : https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6959714.html CNN对于常见的分类任务,基本是一个鲁棒且有效的方法。例如,做物体分类的话,入门级别的做法就是利用caffe提供的alexnet的模型,然后把输出的全连接层稍稍修改成为自己想要的类别数, 阅读全文
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在终端输入如下命令:nvidia-smi 阅读全文
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椎骨图像 阅读全文
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https://blog.csdn.net/weixin_42111393/article/details/82940681 阅读全文
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https://blog.csdn.net/qq_39123369/article/details/85245512 阅读全文
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有时候一个教程的好坏直接关系到解决问题的效率。 我今天遇到了一个问题,就是用网络连接网络的时候,连上了,但是没有网络。 找到:控制面板\网络和 Internet\网络连接 右键你的网络,点击诊断。发现的问题是:以太网适配器的驱动程序出现问题。 (我猜测应该是我之前用VPN导致的问题)我百度了一下,找 阅读全文
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tf.image.crop_and_resize( image, boxes, box_ind, crop_size, method='bilinear', extrapolation_value=0, name=None ) 从输入图像张量中提取crop(裁剪),并双线调整它们的大小(可能高宽比变 阅读全文
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停止梯度计算。 在图形中执行时,此操作按原样输出其输入张量。 在构建计算梯度的操作时,这个操作会阻止将其输入的共享考虑在内。通常情况下,梯度生成器将操作添加到图形中,通过递归查找有助于其计算的输入来计算指定“损失”的导数。如果在图形中插入此操作,则它的输入将从梯度生成器中屏蔽。计算梯度时不考虑他们。 阅读全文
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tf.shape()这个方法就相当于numpy当中shape属性。 下面通过列子来了解: 具体而言,tf.shape是用来获取张量的维度(shape). 阅读全文
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官网的解释是:Randomly permute a sequence, or return a permuted range. 即随机排列序列,或返回随机范围。我的理解就是返回一个乱序的序列。下面通过例子来看。 很明显:np.arange(10)的输出是有序的,而经过np.random.permut 阅读全文