半监督生成对抗网络 一.SGAN简介 半监督学习(semi-supervised learning)是GAN在实际应用中最有前途的领域之一,与监督学习(数据集中的每个样本有一个标签)和无监督学习(不使用任何标签)不同,半监督学习只为训练数据集的一小部分提供类别标签.通过内化数据中的隐藏结构,半监督学习努力从标注数据点的小子集中归纳,以有效地对从未见过的新样本进行分类,要使半监督学习有效,标签数据和无标签数据必须来自相同的基本分布. 缺少标签数据集是机器学习研究和实际应用中的主要瓶颈之一,尽管无标

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): """ Save the samples images The best size number is int(max(sqrt(image.shape[0]),sqrt(image.shape[

from:https://www.sohu.com/a/159976204_717210 GAN 从 2014 年诞生以来发展的是相当火热,比较著名的 GAN 的应用有 Pix2Pix.CycleGAN 等.本篇文章主要是让初学者通过代码了解 GAN 的结构和运作机制,对理论细节不做过多介绍.我们还是采用 MNIST 手写数据集(不得不说这个数据集对于新手来说非常好用)来作为我们的训练数据,我们将构建一个简单的 GAN 来进行手写数字图像的生成. 认识 GAN GAN 主要包括了两个部分,即生成

Python的迭代器. 生成器和修饰器 1. 迭代器是访问集合元素的一种方式,从第一个到最后,只许前进不许后退. 优点:不要求事先准备好整个迭代过程中的所有元素,仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或者之后,元素可以不存在或被销毁. 特点: 访问者是不需要关心迭代器内部的结构,仅需要通过next()方法不断去取下一个内容. 不能随机访问集合中的某个值,只能从头到尾依次访问. 访问到一半时不能往回退 便于循环比较大的数据集合,节省内存 names = iter(['alex','jack

迭代器.生成器.装饰器 在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 知识点 迭代器 生成器 生成器表达式 闭包 装饰器 实验步骤 1. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法. __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(object): def __i

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

1. is 比较的是两个实例对象是不是完全相同,它们是不是同一个对象,占用的内存地址是否相同 == 比较的是两个对象的内容是否相等 2. with语句时用于对try except finally 的优化,让代码更加美观, 例如常用的开发文件的操作,用try except finally 实现: f=open('file_name','r') try: r=f.read() except: pass finally: f.close() 打开文件的时候,为了能正常释放文件的句柄,都要加个try,然

在这个实验里我们学习迭代器.生成器.装饰器有关知识. 这几个概念是 Python 中不容易理解透彻的概念,务必把所有的实验代码都完整的输入并理解清楚其中每一行的意思. 迭代器 Python 迭代器(Iterators)对象在遵守迭代器协议时需要支持如下两种方法: __iter__(),返回迭代器对象自身.这用在 for 和 in 语句中. __next__(),返回迭代器的下一个值.如果没有下一个值可以返回,那么应该抛出 StopIteration 异常. class Counter(objec

本节内容: 1.深浅拷贝 2.三目运算 3.迭代器和生成器 4.装饰器 1.深浅拷贝 拷贝意味着对数据重新复制一份,深浅拷贝的含义就是:对于修改复制的数据是否会影响到源数据,拷贝操作对于基本数据结构需要分两类进行考虑,一类是字符串和数字,另一类是列表.字典等.如果要进行拷贝的操作话,要import copy. 1.数字和字符串 对于数字和字符串而言,深拷贝,浅拷贝没有什么区别,因为对于数字数字和字符串一旦创建便不能被修改,假如对于字符串进行替代操作,只会在内存中重新生产一个字符串,而对于原字符串

Python 闭包.迭代器.生成器.装饰器 一.闭包 闭包:闭包就是内层函数对外层函数局部变量的引用. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() func() 我们可以使用__closure__来查看是否是闭包. def func(): a = "哈哈" def func2(): print(a) # 引用了外层函数的局部变量a,闭包 func2() print(fun

迭代器 1.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容

迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法不断去取下一个内容 不能随机访问

目录 1.迭代器&生成器 2.装饰器 a.基本装饰器 b.多参数装饰器 3.递归 4.算法基础:二分查找.二维数组转换 5.正则表达式 6.常用模块学习 #作业:计算器开发 a.实现加减成熟及括号优先级解析 b.用户输入1-2*((60-30+(-40/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 1.迭代器&

装饰器 器即函数,装饰即修饰,意指为其他函数添加新功能 装饰器定义:本质就是函数,功能是为其他函数添加新功能 装饰器涉及的知识点= 高阶函数+函数嵌套+闭包 在遵循下面两个原则的前提下为被装饰者新功能 必须遵循的原则: 1)一定不能修改源代码 2)不能修改调用方式 语法糖(格式符号):@ @timer #@timer就等同于cal=timer(cal) def cal(array): res=0 for i in array: res+=i return res cal(range(10)) #

1.迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件 特点: 1).访问者不需要关心迭代器内部的结果,仅需要通过next()方法不断去取下一个内容

1>迭代器原理及使用: 1>原理: 迭代器是访问集合元素的一种方式,迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束:迭代器只能往前不会后退,不过这也没什            么,人们很少在迭代途中往后退,另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素:迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,          而在这之前或之后元素可以不存在或被销毁:这个特点使得它特别适合用于遍历些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件: 特点: (1)访问者不需要关系迭

列表推导式.赋值.切片(替换.插入).字符串处理与判断.enumerate().格式化字符串.读写文件.global 关键字.字符串startswith().类与对象.生成器.装饰器.Self.*args 与 **kwargs.生命游戏

生成列表的方式 data = [1,2,3]  需求   每个数字加上1 # data = ( x*2 for x in range(5)) print(data)   列表生成式 后面的I赋予加1操作,i+q只能放在前面   加上三元运算可以   生成器 (惰性运算,算到哪个值就到哪个值,往后就不算了)就是一个推到行算法 中括号叫做列表生成式,小括号叫做生成器 从左到右执行  当我访问到后面的数时候,前面的就没了 这样也是可以取值的,从左到右   斐波拉契数列 ### ###     转为生成

迭代器iteration 是访问集合元素的一种方式,只能往前不能往后迭代器的特点:1,访问者不需要关注迭代器内部结构,只需通过next()不断取下一个内容2,访问不能回退3,循环较大数据集合时,省内存4,不能随机访问集合中的某一个值 iter()生成迭代器__next__()访问迭代器,可以迭代生成器 生成器(genertion) yield有yield的函数叫生成器,不能直接调用必须要用__next__()等迭代器来访问,迭代器可以迭代一个集合,也可以迭代一个yield函数yield可以传出消

一.迭代器 二.生成器 http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2011/07/14/2106863.html def func(): #定义生成器,和普通函数的区别是有yield关键字 print(111) yield 1 print(222) yield 2 print(333) yield 3 ret=func() #正常函数会执行,但这里并未执行,而是返回了生成器 print(ret) r1=ret.__next__() #执行生成器函数,直到遇到yiel

笔者QQ 360212316 迭代器&生成器 生成器: 一个函数调用返回一个迭代器,那这个函数叫做生成器,如果函数中包含yield语法,那么这个函数就会变成生成器 生成器的特点: 1.生成器必须从前往后一次访问,不能跳着取 2.生成器只记录访问的数据,其他数据释放 3.生成器的作用就是预想可能用到那么多的数据 生成器的两种方式: 方式一: data = (x * 2 for x in range(5)) # 获取结果的两种方式 print(data.__next__()) print(next(