08 2021 档案
摘要：tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()官方文档如下： 1 tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( 2 featurewise_center=False, 3 samplewise_c
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摘要：问题描述：从kaggle下载数据集后，出错 解决办法： 1. 安装kaggle库 pip install kaggle --user 2. 安装成功后，在 C:\User\<用户名>下 会生成一个 .kaggle文件夹（如果没有，稍等几分钟刷新） 3. 登录kaggle网站，点击 右上角 个人账号
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摘要：最新更新： 新版tf中，model.fit()已经支持加载生成器对象了，故统一使用model.fit()即可 1.两者的语法如下： 2. 从上可以看出，fit()是将训练数据 x 和 y 完整的加载到内存中，如果数据量很大，不可能把所有数据一并加载到内存，必将导致内存泄漏； 而fit_generat
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摘要：转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/95293440 1. 背景 Accuracy（准确率）是机器学习中最简单的一种评价模型好坏的指标，每一个从事机器学习工作的人一定都使用过这个指标。没从事过机器学习的人大都也知道这个指标，比如你去向别人推销一款自己做出来的字符识别软件
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摘要：1.字符串前加u 举例：u'中国人' u表示后面字符串以 Unicode 格式 进行编码，一般用在中文字符串前面，防止因为源码储存格式问题，导致再次使用时出现乱码。 2.字符串前加r 举例：r'c:\user\bin...' r表示原生字符串，\不再转义 3.字符串前加b 举例：b'haha' b表
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摘要：对于二分类问题，损失函数用binary_crossentropy 对于多分类问题 如果label是one-hot编码，用categorical_crossentropy 如果label是整数编码，用sparse_categorical_crossentropy 备注： one-hot编码就是在标签向
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摘要：1.安装nbextensions插件 pip install jupyter_contrib_nbextensions --user 2.安装关联的Javascript和CSS插件 jupyter contrib nbextension install --user 3.完成此操作后，你会在 Jup
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摘要：问题描述：打开jupyter不会报错，但只要新建 .ipynb文件，立马就出现以下错误 问题分析： 当你安装jupyterlab 或者jupyter notebook的时候，会自动安装ipykernel, 然后自动安装了高版本的pyzmq，此问题是pyzmq版本问题 解决办法：卸载pyzmq高版本，
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摘要：默认情况下，pip install方式会将第三方库装在C盘，后期如果重装系统，这些库就都没有了，十分不便，最好的方式是修改 默认的安装路径 1、使用命令查看pip默认安装路径 python -m site 上图中的 USER_BASE 和 USER_SITE 其实就是默认的启用Python通过pip
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