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TypeError: load_weights() got an unexpected keyword argument ‘skip_mismatch‘

在运行Yolov4的时候,出现错误:TypeError: load_weights() got an unexpected keyword argument 'skip_mismatch'在网上找答案,可能是keras版本不对,旧版本的keras没有这一定义,在新的版本中有这一关键字的定义,因此,更新keras版本至2.1.5可解决,但是,我试了一下,并不能解决我的问题。最后我想会不会与tensorflow版本有关,然后pip uninstall tensorflow-gpu卸载tensorf

2020-09-18 09:23:39

conda创建虚拟环境

创建环境conda create -n 环境名 python=3.7激活环境source activate 环境名安装依赖pip install -r requirements.txt退出环境source deactivate删除环境conda remove -n 环境名 --all删除环境内某个包conda remove --name 环境名 包名在pycharm中设置该虚拟路径,依次打开:-> preferences->Project: 项目名-&g

2020-09-17 11:28:30

深度学习笔记---机器学习基础

无监督学习算法:训练含有很多特征的数据集,然后学习出这个数据集上有用的结构性质。如聚类。监督学习:训练含有很多特征的数据集,不过数据集中的样本都有一个标签或样本。线性回归线性回归解决回归问题。目标是建立一个系统,将向量 x ∈ Rn 作为输入,预测标量 y ∈ R 作为输出。其中 w ∈ Rn 是 参数(parameter)向量,可以将 w 看作是一组决定每个特征如何影响预测的 权重(weight)。测试集上的均方误差为了构建一个机器学习算法,我们需要设计一个算法,通过观察训练集(X(train

2020-09-09 16:25:18

深度学习笔记---数值计算

上溢和下溢下溢:接近0的数被四舍五入为0时发生。(要避免0被除等)上溢:大两级的数被近似为∞时发生。(导致无限值变为非数字)必须对上溢和下溢进行数值稳定。病态条件条件数表征函数相对于输入的微小变化而变化的快慢程度。输入被轻微扰动而迅速改变的函数对于科学计算来说可能是有问题的,因为输入中的舍入误差可能导致输出的巨大变化。基于梯度的优化方法x∗ =arg min f(x)f(x + ϵ) ≈ f(x) + ϵf′(x)因此导数对于最小化一个函数很有用,因为它告诉我们如何更改 x 来略微地改善 y

2020-09-08 21:56:04

深度学习笔记---线性代数与概率信息论

1. 标量、向量、矩阵和张量标量:单独的数(通常小写的变量名称)向量:一列数(通常粗体小写的变量名称)矩阵:二维数组(通常粗体大写的变量名称)张量:一个数组中的元素分布在若干维坐标的规则网络中,称之为张量矩阵和向量相乘:C=AB A的列=B的行点积:两个维度相同的向量相乘,可以看成A的列和B的行相乘,与矩阵相乘不同,点积满足交换律,点积结果是标量元素对应乘积(element-wise product)是对应元素相乘。单位矩阵:主对角线全是1,其他位置都是0。矩阵的逆:AA-1

2020-09-08 15:31:42

深度可分离卷积(depthwise separable convolution)

今天看到深度可分离卷积,我记得之前看过一篇文章MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,这篇文章首次提出可分离卷积,减少参数,减少计算。深度可分离卷积提出了一种新的思路:它将普通的卷积操作分解为两个过程:Depthwise过程和Pointwise过程。假设有一个12x12x3像素的输入图像,即一个大小为12x12的RGB图像,用5×5×3的卷积核进行卷积,并想要获得通道数为256

2020-09-06 22:50:12

batchsize、iter、epoch的联系与区别

epoch 将所有训练数据集跑一次iter 将batchsize跑一次batchsize是批量大小,就比如在训练物体检测模型(有2700张图像)时设置batchsize=16,即每次训练的样本量是16,将所有图像训练一遍epoch=1,此时的iter=2700/16=168次,...

2020-09-06 21:05:44

DLL load failed: 找不到指定模块\Failed to load the native TensorFlow runtime解决方法

一开始忘记自己安装过CUDA

2020-09-06 12:33:34

卸载CUDA10.1,安装CUDA10.0

ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。Failed to load the native TensorFlow runtime.See https://www.tensorflow.org/install/errorsfor some common reasons and solutions. Include the entire stack traceabove this error message when asking for help.下

2020-09-06 12:31:12

残差网络:为什么残差网络效果比较好?

模型越深,就会出现梯度消失,梯度爆炸的现象,导致深模型难训练。Residual Networks 网络很深,但是效果很好,这是怎么做到的呢?------参考吴恩达老师的讲解resnet的突破:加入skip connections残差块:残差块具体操作位置:一般网络计算:残差网络计算:模型越深,w,b可能会消失到0,继续训练,很难更新参数,很难再训练。而resnets采用了short cut,增加了a[l],可以将residual block看成是identity function:f

2020-08-30 22:17:43

反向传播加入数值演示----学习笔记

带入数值演示反向传播法的过程:下图是带数据的网络层,以此为例前向传播:输入层------>隐含层:(1)隐含层(h1,h2)的输入:(2)隐含层(h1,h2)的输出(使用sigmoid激活函数为例)2.隐含层------>输出层:(1)输出层(o1,o2)的输入:(2)输出层(o1,o2)的输出:反向传播:计算总误差:此例子有o1和o2两个输出,所以总误差是这两个输出误差之和:隐含层---->输出层的权值(w5,w6,w7,w8)更新:想知道w

2020-08-28 21:13:13

keras中SSD的tensorboard可视化

在训练SSD模型的过程中,会生成logs文件,里面存放的文件,如:使用tensorflow进行可视化过程:win+R输入cmd打开命令提示符,输入activate tensorflow-gpuC:\Users\Bpbim-01>activate tensorflow-gpucd+存放上述文件的位置(上一级位置)(tensorflow-gpu) C:\Users\Bpbim-01>cd C:\Users\Bpbim-01\Downloads\ssd-keras-master

2020-08-26 17:35:43

三、先验框详解

import numpy as npimport pickleimport matplotlib.pyplot as pltdef decode_boxes(mbox_loc, mbox_priorbox, variances): mbox_priorbox = mbox_priorbox/300 # 获得先验框的宽与高 prior_width = mbox_priorbox[:, 2] - mbox_priorbox[:, 0] prior_height = mbo

2020-08-24 21:22:13

二、提取的特征进行处理——SSD

通过特征提取,总共获得六个有效特征层,在每一个有效特征层上进行一次num_priors x 4(通道数)的卷积和一次num_priors x num_classes(通道数)的卷积,然后需要计算每一个有效特征层对应的先验框(该特征层上每一个网格点上预先设定好的多个框。)。其中num_priors指的是该特征层每个网格所拥有的先验框数量。其中:(1)num_priors x 4的卷积, 用于预测该特征层上每一个网格点上每一个先验框位置(包括四个参数x,y,w,h)的变化情况。(为什么说是变化情况呢,这是

2020-08-24 21:04:31

np.linspace用法与SSD中心点的生成

np.linspace是为了生成等差数列# linx = np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None, axis=0)# start:返回样本数据开始点# stop:返回样本数据结束点# num:生成的样本数据量,默认为50# endpoint:True则包含stop;False则不包含stop# retstep:If True, return (samples, step), where s

2020-08-23 16:05:37

一、SSD特征提取网络代码详解

import keras.backend as Kfrom keras.layers import Activationfrom keras.layers import Conv2Dfrom keras.layers import Densefrom keras.layers import Flattenfrom keras.layers import GlobalAveragePooling2Dfrom keras.layers import Inputfrom keras.layers i

2020-08-22 22:28:16

padding=“valid“和“same“的区别以及输出尺寸计算

padding=valid表示without padding,padding=same表示with zero padding设输入图像尺寸为W,卷积核尺寸为F,步幅为S,Padding使用P,则经过卷积层或池化层之后的图像尺寸为(W-F+2P)/S+1。(1)如果参数是‘’SAME’’,那么计算只与步长有关,直接除以步长 W / S(除不尽,向上取整)(2)如果参数是‘VALID’,那么计算公式如上:(W – F + 1) / S (结果向上取整)...

2020-08-22 22:03:55

深度学习笔记之SSD(Single Shot MultiBox Detector)框架

目标检测是以画框框的形式将图片的位置,类别检测出来,如下图所示:目前最有流行最有效的目标检测方法有三种,分别是Faster Rcnn,YOLO和SSD。下面我们了解一下作为目标检测三大方法之一的SSD(Single Shot MultiBox Detector),我们都知道两点(x1,y1)和(x2,y2)确定框框,但是目标检测框框是由中心点坐标(x,y)和框的长宽(h,w)来确定的,方便生成长宽比为(1,2,1/2)的锚框。基本思路:生成一系列尺寸不同的默认框default box寻找和gro

2020-08-22 16:06:08

解决:from . import ft2font ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块

这是matplotlib出现的错误。 win+R打开命令提示符;pip install matplotlib不行的话,打开anaconda prompt, 激活你要应用的环境(activate “环境”),如activate tensorflow-gpupip install matplotlib还不行,就到IDE那里的terminal那里,pip install matplotlib# 还不行,就在terminal里conda install matplotlib...

2020-08-16 20:33:11
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    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
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