11 2021 档案

Python shape+size详解
摘要：import cv2 from PIL import Image # pic.JPG 图片的路径 img = cv2.imread("pic.JPG",-1) print("图像形状:",img.shape) print("图像高度:",img.shape[0]) print("图像宽度:",img 阅读全文
posted @ 2021-11-28 21:25 我太想努力了 阅读(403) 评论(0) 推荐(0)
python - view() + UpsamplingBilinear2d()
摘要：import torch from torch import nn # view函数的-1参数的作用在于基于另一参数，自动计算该维度的大小 # view的第一个参数：2 代表的是batch 后面的2,2应该是几行几列的意思，这两个必须一致 # arange(1,9) => 1,2,3,4,5,6,7 阅读全文
posted @ 2021-11-25 09:30 我太想努力了 阅读(201) 评论(0) 推荐(0)
torch.nn.ReLU(inplace=True)的具体含义：
摘要：首先根据源文档中的ReLU(x)=max(0,x)，得出结论。大于0的数值不变，小于0的数据变成0。 补充:这里需要注意的是 ReLU并没有限制数据的大小。 这是对应的文档链接：https://pytorch.org/docs/1.2.0/nn.html#torch.nn.ReLU Ps:需要自取。 阅读全文
posted @ 2021-11-24 16:59 我太想努力了 阅读(2038) 评论(0) 推荐(0)
Batch Normalization 批量归一化的运算过程
摘要：Batch Normalization 批量归一化 具体的运算过程： 假设经过卷积计算过后得到的feature map的尺寸为 2*3*2*2。 其中2代表的是batch的大小，3代表的是通道channel的个数，2*2代表的是feature map的长和宽。 对应图片如下所示： 过程：我们要对ba 阅读全文
posted @ 2021-11-24 16:40 我太想努力了 阅读(344) 评论(0) 推荐(1)
一个简单的C4.5算法，采用Python语言
摘要：Test1.py 主要是用来运行的 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- from math import log import operator import treePlotter def calcShannonEnt(dataSet): """ 输入：数据集 输出：数据集 阅读全文
posted @ 2021-11-12 14:55 我太想努力了 阅读(638) 评论(0) 推荐(0)
Python+Softmax+MNIST
摘要：# -*- coding: utf-8 -*- """ 用神经网络搭建的softmax线性分离器 Softmax是用于分类过程，用来实现多分类的，简单来说，它把一些输出的神经元映射到（0-1）之间的实数，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。 Softmax可以分为soft和ma 阅读全文
posted @ 2021-11-11 21:34 我太想努力了 阅读(88) 评论(0) 推荐(0)
Python+SVM
摘要：# !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 # SVM算法 支持向量机 from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotli 阅读全文
posted @ 2021-11-11 19:17 我太想努力了 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)
基于Python语言的KNN算法
摘要：import operator import numpy as np # 鸢尾花的数据集 load_iris from sklearn.datasets import load_iris ''' 对测试集中的每个对象 X，依次执行以下操作： （1）计算训练集中的所有对象与 X 之间的距离； （2）按 阅读全文
posted @ 2021-11-10 12:55 我太想努力了 阅读(143) 评论(0) 推荐(0)