报错问题: ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'conv2d_1/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,28,28], [5,5,28,32]. 问题分析: 定位:x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],1, 28,28).astype('float32') 分析:input_s…

在深度学习中,数据短缺是我们经常面临的一个问题,虽然现在有不少公开数据集,但跟大公司掌握的海量数据集相比,数量上仍然偏少,而某些特定领域的数据采集更是非常困难.根据之前的学习可知,数据量少带来的最直接影响就是过拟合.那有没有办法在现有少量数据基础上,降低或解决过拟合问题呢? 答案是有的,就是数据增强技术.我们可以对现有的数据,如图片数据进行平移.翻转.旋转.缩放.亮度增强等操作,以生成新的图片来参与训练或测试.这种操作可以将图片数量提升数倍,由此大大降低了过拟合的可能.本文将详解图像增强技术在K…

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

0802_转载-nn 模块中的网络层介绍 目录 一.写在前面 二.卷积运算与卷积层 2.1 1d 2d 3d 卷积示意 2.2 nn.Conv2d 2.3 转置卷积 三.池化层 四.线性层 五.激活函数层 六.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.写在前面 疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理…

keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16.Xception.ResNet50.InceptionV3 4个. VGG19在keras中的定义: def VGG19(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000) include_top: 是否包含最后的3个全连接层 weights: 定…

用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串 使用标识符,如keras.losses,keras.optimizers,metrics包下面的函数 例如: sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', opt…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap…

Opencv中图像的遍历与像素操作 OpenCV中表示图像的数据结构是cv::Mat,Mat对象本质上是一个由数值组成的矩阵.矩阵的每一个元素代表一个像素,对于灰度图像,像素是由8位无符号数来表示(0代表黑,255代表白):对于彩色图像,每个像素是一个三元向量,即由三个8位无符号数来表示三个颜色通道(Opencv中顺次为蓝.绿.红). 我们先来介绍下cv::Mat类的获取像素的成员函数at(),其函数原型如下: template<typename _Tp> _Tp& at(int i0…

 Halcon的HWindowControl控件在WinForm程序中的使用介绍(重点解决图片缩放的问题) 2016-12-04 20:11 362人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: Halcon 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   HWindowControl控件初步使用 最近在学习新的视觉处理工具–Halcon软件包,本人学习的主要是HDevelop.Halcon与C#混编以及Halcon与C++混编.这里再多缀一句:11版本后C++编程,包…

1. 图像的BGR格式说明 OpenCV中图像读入的数据格式是numpy的ndarray数据格式.是BGR格式,取值范围是[0,255]. 如下图所示,分为三个维度: 第一维度:Height 高度,对应图片的 nRow 行数 第二维度:Width 宽度,对应图片的 nCol 列数 第三维度:Value  代表BGR三通道的值 BGR分别代表蓝色,绿色和红色 2.Image 对象的属性 image.shape 返回图像的宽度,长度和通道数,如果是灰度图,返回值仅有行数和列数. image.size…

在keras中,数据是以张量的形式表示的,张量的形状称之为shape,表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程.“维”的也叫“阶”,形状指的是维度数和每维的大小.比如,一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,); 一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1) input_shape就是指输入张量的shape.例如,input_dim=784,dim是指…

说明 本文内容均出自函数式 Swift一书, 此处整理仅仅是为了自己日后方便查看, 需要深入研究的话, 可以点进去购买, 支持原作者 本书由 王巍–新浪微博大神翻译 OneV's Den 喵神博客 接受其它函数作为参数的函数有时被称为高阶函数. 本篇中, 将在一些来自Swift标准库中作用于数组的高阶函数中漫游. 伴随这个过程, 我们将介绍Swift的泛型, 以及展示如何将复杂计算运用于数组中. 泛型介绍 假如我们需要写一个函数, 它接受一个给定的整型数组, 通过计算得到并返回一个新数组, 新数…

作者|Praneet Bomma 编译|VK 来源|https://towardsdatascience.com/visualising-lstm-activations-in-keras-b50206da96ff 你是否想知道LSTM层学到了什么?有没有想过是否有可能看到每个单元如何对最终输出做出贡献.我很好奇,试图将其可视化.在满足我好奇的神经元的同时,我偶然发现了Andrej Karpathy的博客,名为"循环神经网络的不合理有效性".如果你想获得更深入的解释,建议你浏览他的博客…

使用背景 最常见的一种情况, 在NLP问题的句子补全方法中, 按照一定的长度, 对句子进行填补和截取操作. 一般使用keras.preprocessing.sequence包中的pad_sequences方法, 在句子前面或者后面补0. 但是这些零是我们不需要的, 只是为了组成可以计算的结构才填补的. 因此计算过程中, 我们希望用mask的思想, 在计算中, 屏蔽这些填补0值得作用. keras中提供了mask相关的操作方法. 原理 在keras中, Tensor在各层之间传递, Layer对象…

最近在研究ABP项目,昨天写了Castle Windsor常用介绍以及其在ABP项目的应用介绍 欢迎各位拍砖,有关ABP的介绍请看阳光铭睿 博客 AutoMapper只要用来数据转换,在园里已经有很多这方面文章了,本文主要介绍其在实际项目常用总结,以及在ABP项目中的应用介绍.AutoMapper应用非常简单,大家稍微看下文档就可以上手,但是性能不好啊,所以一般用在后台项目,对外的项目千万不要用.就那NOP来说吧,它也是把AutoMapper放在后台项目使用,商城前台的项目是不敢用的. 有关性能…

iOS开发UI篇—iPad开发中得modal介绍 一.简单介绍 说明1: 在iPhone开发中,Modal是一种常见的切换控制器的方式 默认是从屏幕底部往上弹出,直到完全盖住后面的内容为止 说明2: 在iPad开发中,Modal的使用频率也是非常高的 对比iPhone开发,Modal在iPad开发中多了一些用法 二.呈现样式 (一)什么叫呈现样式 Modal出来的控制器,最终显示出来的样子 (二)Modal常见有4种呈现样式 (1)UIModalPresentationFullScreen :全…

objective-c 中的关联介绍 转载请注明CSDN博客上的出处: http://blog.csdn.net/daiyibo123/article/details/46471993 如何设置关联 我们可以使用下面的方法来关联属性: objc_setAssociatedObject(id object, const void *key, id value, objc_AssociationPolicy policy) 被关联的对象,下面举的例子中关联到了UIAlertView 要关联的对象的键…

ORACLE 中的 锁 介绍 Oracle数据库支持多个用户同时与数据库进行交互,每个用户都可以同时运行自己的事务,从而也需要对并发访问进行控制.Oracle也是用“锁”的机制来防止各个事务之间的相互影响,对并发访问进行控制的,保证数据的一致性和完整性.当一个事务或操作企图防止另一个事务对其操作的对象产生影响时,该事务或操作就对该对象进行锁定,其他事务就只能在该事务释放锁之后才能操作该对象. 在大多数情况下,锁对于开发人员来说是透明的,不用显式地加锁,即不用指定锁的分类.级别.类型或模式.如,当…

Android中Snackbar的介绍以及使用 介绍 Snackbar可以说是Toast的升级版,不仅有显示信息的功能,还可以添加一个Action,实现点击功能,可以右滑删除. 效果图 Snackbar是Android Support Design Library库支持的一个控件,使用的时候需要一个控件容器用来容纳Snackbar.官方推荐使用CoordinatorLayout这个另一个Android Support Design Library库支持的控件容纳.因为使用这个控件,可以保证Sna…

 1 PersonTestMapper.xml中的内容如下: <?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPEmapper PUBLIC"-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> <!-- namespace:命名空间,用来唯一…

目录 Mock 在 Python 中的使用介绍 原文链接与说明 恐惧系统调用 一个简单的删除函数 使用 Mock 重构 潜在陷阱 向 'rm' 中加入验证 将文件删除作为服务 方法 1:模拟实例的方法 陷阱:装饰顺序 方法 2:创建 Mock 实例 陷阱:mock.Mock 和 mock.MagicMock 类 现实例子:模拟 Facebook API 调用 Python Mock 总结 Mock 在 Python 中的使用介绍 原文链接与说明 https://www.toptal.com/py…

Cache(缓存)是优化web应用的常用方法,缓存存放在服务端的内存中,被所有用户共享.由于Cache存放在服务器的内存中,所以用户获取缓存资源的速度远比从服务器硬盘中获取快,但是从资源占有的角度考虑缓存也不是越多越好.经常要用到且不会频繁改变且被用户共享的数据很适合放在缓存中.在介绍netcore的缓存前我们先回顾下net framework中的缓存技术. net framework中常用的缓存有两种: System.Runtime.Caching 和 System.Web.Caching 1…

opencv中图像的格式Mat 有图像的定义,图像深度.类型格式等,其中Mat的参数depth为深度,深度反应出图像颜色像素值: 关于数据的储存:(转) Mat_<uchar>对应的是CV_8U,Mat_<char>对应的是CV_8S,Mat_<int>对应的是CV_32S,Mat_<float>对应的是CV_32F,Mat_<double>对应的是CV_64F,对应的数据深度如下: • CV_8U - 8-bit unsigned intege…

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 一. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 二. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能…

Scala进阶之路-Scala中的泛型介绍 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. 通俗的讲,比如需要定义一个函数,函数的参数可以接受任意类型.我们不可能一一列举所有的参数类型重载函数.那么程序引入了一个称之为泛型的东西,这个类型可以代表任意的数据类型.说白了泛型就是对数据类型的约束,例如 List,在创建 List 时,可以传入整形.字符串.浮点数等等任意类型.那是因为 List 在类定义时引用了泛型. 一.Scala中的泛型 /* @author :yinzheng…

Qt可显示基本的图像类型,利用QImage.QPxmap类可以实现图像的显示,并且利用类中的方法可以实现图像的基本操作(缩放.旋转). 参考:Qt中图像的显示与基本操作 - ykm0722的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/ykm0722/article/details/7447632 1. Qt可显示的图像类型 参考Qt的帮助文档,可支持的类型,即可以直接读取并显示的格式有BMP.GIF.JPG.JPEG.PNG.TIFF.PBM.PGM.P…

ExtJs 中Viewport的介绍与使用 VeiwPort 代表整个浏览器显示区域,该对象渲染到页面的body 区域,并会随着浏览器显示区域的大小自动改变,一个页面中只能有一个ViewPort 实例.Viewport 不需要再指定renderTo,而我们也看到Viewport 确实填充了整个浏览器显示区域,并会随着浏览器显示区域大小的改变而改改.Viewport 主要用于应用程序的主界面,可以通过使用不同的布局来搭建出不同风格的应用程序主界面.在Viewport 上常用的布局有fit.bord…

tensorflow中的模型常常是protobuf格式,这种格式既可以是二进制也可以是文本.keras模型保存和加载与tensorflow不同,keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式. keras的模型保存分为多种情况. 一.不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构,但是仅仅是打印到控制台. keras.utils.plot_model() 使用graphviz中的dot.exe生成网络结构拓扑图 二.保存模型结构 keras.models.…

Linux中 /boot 目录介绍 转自:点击打开链接 一./boot/目录中的文件和目录 Linux系统在本地启动时,目录/boot/非常重要,其中的文件和目录有: (1)系统Kernel的配置文件: (2)启动管理程序GRUB的目录,里面存放的都是GRUB在启动时所需要的画面.配置及各阶段(stage1, stage1.5, stage 2)的文件.见下图. (3)Initrd文件,是系统启动时的模块供应的主要来源: (4)System.map文件时系统Kernel中的变量对应表: (5)v…

在BundleConfig.cs中,指定CSS和JS,主要用来压缩JS和CSS   在ASP.NET MVC4中(在WebForm中应该也有),有一个叫做Bundle的东西,它用来将js和css进行压缩(多个文件可以打包成一个文件),并且可以区分调试和非调试,在调试时不进行压缩,以原始方式显示出来,以方便查找问题. 具体优势可自行百度或参看官方介绍:http://www.asp.net/mvc/tutorials/mvc-4/bundling-and-minification 这里仅简单记录下如…