深度学习中,我们经常要使用的技术之一,连接连个通道作为下一个网络层的输入,那么在tensorflow怎么来实现呢? 我查看了tensorflow的API,找到了这个函数: tf.concat(concat_dim, values, name='concat') concat_dim是tensor连接的方向(维度),values是要连接的tensor链表,name是操作名.cancat_dim维度可以不一样,其他维度的尺寸必须一样.下面举两个例子:两个二维tensor连接,两个三维tensor连接

原文链接: http://blog.sina.com.cn/s/blog_65c0cae801016e5u.html   批量制作32位带Alpha通道的bmp图片,可以制作一个动作,内容可以如下: 1)合并图层 2) ctrl+单击图层选中图形 3)copy 4)在channel中新建alpha通道 5)paste 6) save as            

一直以来都不太熟悉BMP格式,今天保存图片的时候发现bmp是可以保存透明通道的,突然想起来以前下载的一些游戏素材贴图里面就有一些bmp格式的贴图.记录一下.

随着互联网的发展,动画效果也在一直更新,从刚开始的flsh动画,cocos骨骼动画,到YY开源的svga动画.最近1年来,带有透明通道的mp4动画被使用的极为广泛,对于app端.github上有开源的AlphaPlayer可以使用,但是对于web端,相关的资料很少.为了解决这个问题想了很多办法,提出了使用webm格式.但是最终还是要实现播放mp4格式. 播放mp4格式的透明动画,需要什么呢.首先,对于web前端来说,webgl应该大家都很少介绍到,更不要说着色器了(shader)和OpenGL

实验要求:建立一条以太通道,并划分vlan,让同一vlan的主机能够通信,不同vlan的主机则不能通信 拓扑如下: 涉及内容有: 1.以太通道的建立和配置 2.vlan的创建和划分 配置如下: A enable 进入特权模式 configure terminal  进入全局模式 interface port-channel 5 创建以太通道 switchport trunk encapsulation 将通道进行封装 switchport mode trunk 将通道修改为trunk模式 exi

转自:http://blog.163.com/wmk_2000_ren/blog/static/138846192201019114117466/ 实现呢,Aras大神已经给出了, http://forum.unity3d.com/threads/shadow-volumes-in-unity-on-the-wiki.9452/ http://wiki.unity3d.com/index.php/Shadow_Volumes_in_Alpha 原理也有现成的论文解释清楚了.不能上谷歌,链接后面补

1.服务端: web.config文件中: <system.webServer> <httpProtocol> <customHeaders> <add name="Access-Control-Allow-Origin" value="http://nmcs.lemon95.com:8089" /> <add name="Access-Control-Allow-Credentials" v

主要方法: 加载图像及读取参数 FreeImage_Load FreeImage_GetWidth FreeImage_GetHeight FreeImage_Allocate FreeImage_GetPixelColor FreeImage_SetPixelColor 保存GIF FreeImage_OpenMultiBitmap FreeImage_SetMetadata FreeImage_SetTagXX FreeImage_AppendPage GIF 透明模板 FreeImage_

我们将以上面的拓扑图来做实验,建立以太通道,并设置好vlan,将pc1和pc3放在同一vlan,将pc2和pc4放在同一vlan,同一vlan能跨交换机通信 在一切还没布置之前,四台pc机都在同一网段,都是可以互相通信的 先给pc机都配置好ip地址 配置switch1 enable 进入特权模式 configure terminal 进入全局配置模式 interface port-channel 2 设置并创建以太通道,二层交换机的组号为1-6,三层为1-48 switchport mode d

一.实验目的:建立以太通道使相同VLAN下主机互通 二.拓扑图如下 三.具体步骤如下 (1)S1三层交换机配置 Switch>enableSwitch#config terminalEnter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z.Switch(config)#hostname S1S1(config)#interface port-channel 5S1(config-if)#switchport trunk encapsu

前提:ubuntu+tensorflow-gpu+python3.6 各种环境提前配好 1.下载工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models 下载时会遇到速度过慢或中间因为网络错误停止,可以换移动网络或者用迅雷下载. 2.测试环境 先添加slim路径,每次打开terminal都要加载路径 # From tensorflow/models/research/ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim 运

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

我们看到,利用TensorFlow 和训练好的Googlenet 可以生成多尺度的pattern,那些pattern看起来比起单一通道的pattern你要更好,但是有一个问题就是多尺度的pattern里高频分量太多,显得图像的噪点很多,为了解决这个问题,可以进一步的引入一个先验平滑函数,这样每次迭代的时候可以对图像进行模糊,去除高频分量,这样一般来说需要更多的迭代次数,另一种方式就是每次迭代中增强低频分量的梯度,这种技术被称为: 拉普拉斯金字塔分解,这里我们就要用到这种技术,我们称为:Lapla

在前面一篇博客里,我们介绍了利用TensorFlow 和训练好的 Googlenet 来生成简单的单一通道的pattern,接下来,我们要进一步生成更为有趣的一些pattern,之前的简单的pattern都是基于单一通道,单一尺度的,现在我们来试试多尺度下生成的pattern # 这部分代码和之前单一通道的一样 # boilerplate code from __future__ import print_function import os from io import BytesIO imp

一.前言 验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人. 本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz验证码的模型. 自动生成验证码接口关闭,原因如下: 接口是用来方便大家获取验证码图片的,已经声明至少加200ms延时,但是有些人就是不管不顾,个人网站带宽不大,直接被占满(自己写代码让别人爬自己网站真是找罪受),服务器被蹂躏十多分钟.这种情

在TensorFlow中,使用tr.nn.conv2d来实现卷积操作,使用tf.nn.max_pool进行最大池化操作.通过闯传入不同的参数,来实现各种不同类型的卷积与池化操作. 卷积函数tf.nn.conv2d TensorFlow里使用tf.nn.conv2d函数来实现卷积,其格式如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None),参数的含义如下: input:需要进行卷积操作

GoogLeNet是谷歌(Google)研究出来的深度网络结构,为什么不叫“GoogleNet”,而叫“GoogLeNet”,据说是为了向“LeNet”致敬,因此取名为“GoogLeNet”,所以我们这里题目就叫GoogLeNet.后面我们为了方便就叫inception Net. Google Inception Net 首次出现在 ILSVRC 2014的比赛中(和VGGNet 同年),就以较大优势取得了第一名.那一届比赛中的 Inception Net 通常被称为inception V1,它

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制  tf.G

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist

本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张.这种情况下没有必要用队列机制. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_fil

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法 池化层 池化层(平均池化层.最大池化层),卷积  平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers