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

torch.stack() 和 torch.cat() 都可以按照指定的维度进行拼接,但是两者也有区别,torch.satck() 是增加新的维度进行堆叠,即其维度拼接后会增加一个维度:而torch.cat() 是在原维度上进行堆叠,即其维度拼接后的维度个数和原来一致.具体说明如下: torch.stack(input,dim) input: 待拼接的张量序列组(list or tuple),拼接的tensor的维度必须要相等,即tensor1.shape = tensor2.shape dim

风格迁移: 在内容上尽量与基准图像保持一致,在风格上尽量与风格图像保持一致. 1. 使用预训练的VGG19网络提取特征 2. 损失函数之一是"内容损失"(content loss),代表合成的图像的特征与基准图像的特征之间的L2距离,保证生成的图像内容和基准图像保持一致. 3. 损失函数之二是"风格损失"(style loss),代表合成图像的特征与风格图像的特征之间的Gram矩阵之间的差异,保证生成图像的风格和风格图像保持一致. 4. 损失函数之三是"差

broadcasting是tensorflow中tensor维度扩张的最常用的手段,指对某一个维度上重复N多次,虽然它呈现数据已被扩张,但不会复制数据. 可以这样理解,对 [b,784]@[784,10]+[10]这样一个操作([10]可以理解为偏置项),那么原式可以化为[b,10]+[10],但是[b,10]和[10]这两个tensor是不能直接相加的,两者必须化为相一致维度的单元才能相加,即,把[10]扩张为[b,10],两者才能相加,而broadcasting做的就是这样一件事. 如果上面

这个不是卷积中的步长stride 是另外一个含义, stride = 每个像素所占字节数 * width input stride为我们正常进行卷积时候设置的stride值,output stride为该矩阵经过多次卷积pooling操作后,尺寸缩小的值, 又叫做输入图片的分辨率与输出图片的分辨率的比值: 例如:input image为224 * 224,经过多次卷积pooling操作后,feature map为7*7,那么output stride为224/7 = 32. output_str

相关参数描述:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/preprocessing/image/其中validation_split参数(官方上使用方法未描述):设置训练集与验证集的比例. 要与flow_from_directory或flow函数配合.在函数中subset参数中设置为'training' 或者 'validation',生成对应的数据集. from keras.models import Sequential from keras.laye

[keras]http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/concepts/,[tensorflow] http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8777094 tensoflow 官方:https://www.tensorflow.org/tutorials/ [AI学习http://www.studyai.cn/index.html FQ使用:lantern 蓝灯 [kera

卷积data的四个维度: batch, input channel, height, width Conv2d的四个维度: input channel, output channel, kernel, stride 时间序列data(输入)的三个维度: sequential-length(近似于NLP中一句话里几个单词), batch, input-size(一个单词几个字母) LSTM的三个维度: input-size, output-size, layers h0的三个维度: layers,

int_shape(y_true)[0] int_shape(y_true)[1]

target.permute([0, 3, 1, 2]) 一定要使用permute以及中括号 一些在我这里没起到作用的网上的例子: 1. https://blog.csdn.net/zouxiaolv/article/details/80936725 preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2] preds = preds.transpose(2, 1, 0)#preds[2x16x2985] 2. https://www.jb51.net/article/

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp

tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算. 张量具有静态维度和动态维度. 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor的维度是[None,10],表示这个tensor的第一个维度是不确定的,可以是任意的,None 表示具体维度值要在图运行过程中确定.在图运行的时候,张量在图中各个节点之间流动,此时张量具有的维度是动态维度,依据操作的需要,动态

维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一. 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View(视图)的概念.所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识.举个例子,一个[ b,28,28,1 ]的tensor(可以理解为mnist数据集的一组图片),对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: (1)按照物理设备储存结构,即一整行的方式(28*28)储存,这一行有连续的784个数据,这

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2

所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

TensorFlow 高级接口使用简介(estimator, keras, data, experiment) TensorFlow 1.4正式添加了keras和data作为其核心代码(从contrib中毕业),加上之前的estimator API,现在已经可以利用Tensorflow像keras一样方便的搭建网络进行训练.data可以方便从多种来源的数据输入到搭建的网络中(利用tf.features可以方便的对结构化的数据进行读取和处理,比如存在csv中的数据,具体操作可以参考这篇文档):ke

引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape

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

CSharpGL(24)用ComputeShader实现一个简单的图像边缘检测功能 效果图 这是红宝书里的例子,在这个例子中,下述功能全部登场,因此这个例子可作为使用Compute Shader的典型示例. ★用imageLoad从纹理中读取数据.★ ★用imageStore将数据写入纹理.★ ★用vertex/fragment shader显示出compute shader的计算结果.★ 下面是3个测试用例. 下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(ht