08 2018 档案
摘要：1、使用predict时，需设置batch_size 查看keras文档中，predict函数原型：predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)说明：只使用batch_size=32，也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU，然后
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摘要：1、从服务器下载文件 scp username@servername:/path/filename /local/path例如: scp ubuntu@117.50.20.56:/ygf/data/data.txt /desktop/ygf 把117.50.20.56上的/ygf/data/data
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摘要：numpy.argmax(a, axis=None, out=None) 返回沿轴axis最大值的索引 Parameters: a : array_like -数组axis : int, 可选 -默认情况下，索引的是平铺的数组，否则沿指定的轴。 out : array, 可选 -如果提供，结果以合适
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摘要：一、解决警告信息 两种解决方法： 1、python文件中： 在 from matplotlib import pylot 之前，添加代码： 如下： 2、在配置文件中： Linux中，创建文件 ~/.config/matplotlib/matplotlibrc， （其中，~/.config/matpl
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摘要：1.使用tensorboard可视化ACC，loss等曲线 然后新开一个终端 输入： 之后打开终端给出的网址即可。 2.直接使用matplotlib画出训练LOSS与ACC曲线 第一步： 第二步： 第三步：
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摘要：train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于
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摘要：训练好的模型，想要输入中间层的特征图，有两种方式： 1. 通过model.get_layer的方式。创建新的模型，输出为你要的层的名字。 创建模型，debug状态可以看到模型中，base_model/layers,图中红框即为layer名字，根据你想输出的层填写。最后网络feed数据后，输出的就是中
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摘要：predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组， 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率，并且每一行的概率和为1。
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摘要：一、ROC，AUC ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线和AUC常被用来评价一个二值分类器（binary classifier）的优劣 。 ROC曲线一般的横轴是FPR，纵轴是FPR。AUC为曲线下面的面积，作为评估指标，AUC值越大，说明模型越好。如下图
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