conv1 = tf.nn.conv2d(input_tensor,conv1_weights,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 这是一个常见的卷积操作,其中strides=[1,1,1,1]表示滑动步长为1,padding=‘SAME’表示填0操作 当我们要设置步长为2时,strides=[1,2,2,1],很多同学可能不理解了,这四个参数分别代表了什么,查了官方函数说明一样不明不白,今天我来解释一下. strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量,…

CNN中最重要的就是参数了,包括W,b. 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值.参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始化呢? 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py 1.tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数,这个非常有用,通常偏置项就是用它初始化的. 由它衍生出的两个初始化方法…

感谢吴恩达老师的公开课,以下图片均来自于吴恩达老师的公开课课件 为什么要进行卷积操作? 我们通过前几天的实验已经做了64*64大小的猫图片的识别. 在普通的神经网络上我们在输入层上输入的数据X的维数为(64*64*3, m) 假设第二层的节点数为1000,在全连接网络下,则W的维数为(1000, 64*64*3). 这看起来是可以操作的,但是实际情况下的图片是更高清的,比如现在的手机已经动辄2400万像素. 在这种情况下让内存来处理很多W权重矩阵是不现实的,因此卷积神经网络就成为了计算机视觉领域…

import tensorflow as tf # 22 scope (name_scope/variable_scope) from __future__ import print_function class TrainConfig: batch_size = 20 time_steps = 20 input_size = 10 output_size = 2 cell_size = 11 learning_rate = 0.01 class TestConfig(TrainConfig):…

4.1卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4Padding 一张\(6*6\)大小的图片,使用\(3*3\)的卷积核设定步长为1,经过卷积操作后得到一个\(4*4\)的图像. 特征图大小公式 设定原始图像大小为\(n*n\),卷积核大小为\(f*f\),则经过卷积操作后特征图大小为\((n-f+1)*(n-f+1)\) 不使用Padding的缺点 经过卷积操作后图像会缩小. 如果你注意角落边的像素,则此像素点只会被卷积核触碰一次.即只会在第一次卷积操作时被卷…

Python入门篇-函数.参数及参数解构 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.函数概述 1>.函数的作用即分类 函数 数学定义:y=f(x) ,y是x的函数,x是自变量.y=f(x0, x1, ..., xn) Python函数 由若干语句组成的语句块.函数名称.参数列表构成,它是组织代码的最小单元 完成一定的功能 函数的作用 结构化编程对代码的最基本的封装,一般按照功能组织一段代码 封装的目的为了复用,减少冗余代码 代码更加简洁美观.可读易懂 函数的分类 内建…

卷积步长(Strided convolutions) 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作,让我向你展示一个例子. 如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像,和之前不同的是,我们把步幅设置成了2.你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积,再加起来,最后结果为91. 只是之前我们移动蓝框的步长是1,现在移动的步长是2,我们让过滤器跳过2个步长,注意一下左上角,这个点移动到其后两格的点,跳过了一个位置.然后你还是将每个元素相乘并求和,你将会得到的结果是100.   现在我们继续,…

Shmget 参数 0600的解释 0660 百位6 -- 本用户有读写权. 十位6 -- 同组用户有读写权,个位0 -- 其它用户无读写执行权.与chmod 设法一样.…

运放参数的详细解释和分析-part3,输入失调电压Vos及温漂 在运放的应用中,不可避免的会碰到运放的输入失调电压Vos问题,尤其对直流信号进行放大时,由于输入失调电压Vos的存在,放大电路的输出端总会叠加我们不期望的误差.举个简单,老套,而经典的例子,由于输入失调电压的存在,会让我们的电子秤在没经调校时,还没放东西,就会有重量显示.我们总不希望,买到的重量与实际重有差异吧,买苹果差点还没什么,要是买白金戒指时,差一克可是不少的money哦.下面介绍一下运放的失调电压,以及它的计算.最后再介绍一…

转自:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78004522 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 惯例先展示函数: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 1 2 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,…

转载自此大神 http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53453926 max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积…

目录: 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name='use_dropout')   # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(name, reuse=True)  # 设置函数的作用范围 4.tf.get_variable(name, shape)  # 设置函数变量 5.tf.nn.conv2d(i, k, […

之前一直以为卷积是二维的操作,而到今天才发现卷积其实是在volume上的卷积.比如输入的数据是channels*height*width(3*10*10),我们定义一个核函数大小为3*3,则输出是8*8.实际核函数的参数量是3*3*channels,在本例子中就是3*3*3. 举例: 假设输入的tensor是3*10*10,定义一个大小为3*3的kernel,如果进行一个conv2d操作,输出的feature map是5的话,那么这个conv2d涉及的参数数是3*3*3*5+5=140个,输出大…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

大纲摘要: 1.Springmvc介绍 2.入门程序 3.Springmvc架构讲解 a) 框架结构 b) 组件说明 4.Springmvc整合mybatis 5.参数绑定 乱码问题解决 a) Springmvc默认支持的类型 b) 简单数据类型 c) Pojo类型 d) Pojo包装类型 e) 自定义参数绑定 Springmvc和struts2的区别 一.springMVC介绍 springMVC是一个表现层框架 作用:从请求中获取传入的参数 将处理后的结果数据返回给页面显示 SpringMV…

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf…

参考链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79091941 tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True)config.gpu_o…

上一节课简单的讲了一下函数.那么今天来给大家讲一下函数参数.用案例说话哈.上一节课只是让大家有比较简单的了解,那么这节我们来细化一下哈.>>>def hello(x):        #这里的x就是参数return x * x>>>hello(2)               #自动将x=2带入x*x当中去计算了.故得四.4>>>#大家想一下,倘若是次方的该怎么办?比如x的n次方.>>> def wa(x,n):    #首先先定义两…

前面一篇通过简单的例子介绍了android中JNI的使用.这一篇从基础上了解一些Java参数类型与本地参数类型区别. 1)        java中的返回值void和JNI中的void是完全对应的哦!(仅仅一个而已). 2)        java中的基本数据类型(byte ,short ,int,long,float,double ,boolean,char-8种)在JNI中对应的数据类型只要在前面加上j就对应了(jbyte ,jshort ,jint,jlong,jfloat,jdouble…

一,参数类型 1.在参数的名称后面使用冒号来指定参数的类型,当赋值的不是指定类型数值时会报错. var myname: string = "zhang san"; 2.当你没有指定类型时,会默认你第一次赋值的数据类型为当前变量的数据类型,在TypeScript中称为(类型推断机制) var myname = "zhang san"; myname = 13;//(这时候就会报错) 3.any 类型,当定义为any 类型时,可以赋多种类型的数值. var myname…

1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0)  # under_x, under_y 表示输入数据, test_size表示切分的训练集和测试集的比例, random_state 随机种子 2. KFold(len(train_x), 5, shuffle=False)  # len(train_x) 第一个参数数据数据大小, 5表示切分的个数,即循环的次数, shuffle表示是否进行打乱数据 3. r…

一.参数的传递 1.简单的参数传递 /* @RequestParam用法:入参名字与方法名参数名不一致时使用{ * value:传入的参数名,required:是否必填,defaultValue:默认值 * } */ @RequestMapping("itemEdit") public ModelAndView itemEdit(@RequestParam(value="id",required=true,defaultValue="1")Int…

1.单个参数 传入单个参数时,mapper文件中 #{}里可以写任意值 /** * 传入单个参数 */ Employee getEmpById(Integer id); <!--单个参数 #{} 里可以写任意值--> <select id="getEmpById" resultType="org.maple.pojo.Employee"> SELECT id,last_name name,email,gender FROM tbl_emplo…

num_units:LSTM cell中的单元数量,即隐藏层神经元数量.use_peepholes:布尔类型,设置为True则能够使用peephole连接cell_clip:可选参数,float类型,如果提供,则在单元输出激活之前,通过该值裁剪单元状态.Initializer:可选参数,用于权重和投影矩阵的初始化器.num_proj:可选参数,int类型,投影矩阵的输出维数,如果为None,则不执行投影.pro_clip:可选参数,float型,如果提供了num_proj>0和proj_clip…

简介 从之前的介绍,已经可以使用springMVC完成完整的请求.返回数据的功能. 待解决的问题:如何将数据传入springMVC的控制器进行后续的处理,完成在原生servlet/jsp开发中HttpServletRequet的功能. 解决方案:springMVC参数绑定,即将客户端请求的数据绑定到处理器方法的形参上(也有特例,如Model.ModelMap.HttpServletResponse是返回) 默认的参数绑定 springMVC默认支持一下类型的参数绑定: HttpServletRe…

最近开始啃<代码审计企业级web代码安全架构>这本书,这一章内容看了2天很多内容都理解最主要的是对PHP不熟练所以现在理解了大概 然后进行实地环境搭建最主要的是源码百度真不好找 最后找到一篇也是读这本书的文章上有最后下载了搭建成功测试成功 最后把这篇跟着书上的节奏写下来吧,并附上源码.   代码审计思路 (1)   根据敏感关键字回溯参数传递过程. (2)   查找可控变量,正向追踪变量传递过程. (3)   寻找敏感功能点,通读功能点代码. (4)   直接通读全文代码 靶机环境 Phpst…

被迫转到MySQL数据库,发现读取数据库时,tinyint类型的值都被转化为boolean了,这样大于1的值都丢失,变成true了.查阅资料MySQL中无Boolean类型,都是存储为tinyint了,这也无妨,但是读回时不应该都变成boolean啊.网络检索没有解决方案,准备向官方报告bug,细想官方不应该有这样低级错误,先下载Connector/NET源码研究一下,发现其中有TreatTinyAsBoolean这个属性,检索百度无结果,google有几条英文的,看来大家都没有注意到这点,或者…