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为openEuler操作系统添加软件源

为openEuler操作系统添加软件源官方提供的openEuler镜像(20.03版本)竟然是没有自带软件源的,实在是不方便,只好自己添加一个了。安装完openEuler后,打开/etc/openEuler_x86_64.repo文件。step1:cd /etcstep2:sudo vi openEuler_x86_64.repostep3:在最下方添加如下代码[base]name=basebaseurl=https://repo.openeuler.org/openEuler-20.03-

2020-05-25 15:11:30

有关TensorFlow中矩阵维度扩展的一种方法

有关TensorFlow中矩阵维度扩展的一种方法一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。进来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。用法很简单,在要扩展的维度上加上tf.newaxis就行了。foo = tf.constant([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])print(foo[tf.newaxis, :, :]....

2020-01-12 17:12:34

“Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize”错误的解决办法

最近在使用TF2.0。运行程序出现以下错误。Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize一开始怀疑是CUDA和CuDNN配置错误(要求版本匹配)。反复试验后,还是有这个错误。最后发现可能是GPU内存不足造成的。需要在程序前加以下一段代码:from tenso...

2019-11-06 16:51:10

OpenCV调用cv2.imshow显示错误 “The function is not implemented. Rebuild the library with Windows”的解决办法

在Windows环境下,已经安装了opencv-python。读取图片,处理都没有问题,唯独显示就会出错。说The function is not implemented. Rebuild the library with Windows解决方法很简单,安装opencv-contrib-python模块即可pip install opencv-contrib-python 完。参考...

2019-11-05 14:52:47

Pycharm无法对TensorFlow2.0中的Keras模块进行自动补全的解决办法

TensorFlow2.0之后,Keras作为其主要模块被官方推荐使用。但是在pycharm中使用tensorflow.keras总是无法弹出自动补全,导致编码效率过慢。其实原因很简单,这就是Pycharm的一个bug。下载使用Pycharm2019.3之后的版本就能解决。当前(2019年11月5日)2019.3版本还没有正式发布,可以使用Pycharm EAP版本,也就是测试版,链接在此:ht...

2019-11-05 11:00:39

numpy如何获取多维矩阵中最大值的坐标

利用argmax和unravel_index函数即可。任何维度的矩阵都可以。importnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[3,2,1]])pos=np.unravel_index(np.argmax(a),a.shape)print(pos)---------------(1,2)参考:https://stackoverf...

2019-07-28 08:15:50

抽丝剥茧,带你理解转置卷积(反卷积)

这里写自定义目录标题转置卷积普通卷积(直接卷积)转置卷积形象化的转置卷积欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML 图表FL...

2019-02-18 14:12:18

Python使用open读取文件时,如何不带换行符(\n)

在读入一些用文本文档存储的数据时,一般都会在每一行存储一个数据。当我们用python自带的open和readlines读取每行的数据时,是会将每一行结尾的换行符(\n)读入的。如下:'''test_text.txt内容dataAdataBdataC'''f=open("test_text.txt")data = f.readlines()print(data)输出:['da...

2019-01-06 11:17:26

在python中使用opencv自带函数转换转换RBG和BGR

在python中使用opencv自带函数转换图像的R通道和B通道RGB -> BGRimg_bgr = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR)BGR->RGBimg_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)

2019-01-05 16:41:49

直观的理解tensorflow中的tf.tile()函数

tensorflow中的tile()函数是用来对张量(Tensor)进行扩展的,其特点是对当前张量内的数据进行一定规则的复制。最终的输出张量维度不变。函数定义:tf.tile( input, multiples, name=None)input是待扩展的张量,multiples是扩展方法。 假如input是一个3维的张量。那么mutiples就必须是一个...

2018-09-06 13:28:23

微信聊天记录导出工具WeChatExporter开源啦!

之前曾经写过一个导出微信聊天记录的工具,偶尔自己用一下,现在免费开源出来,希望大家喜欢。WeChatExporter微信聊天记录导出工具。无需越狱手机,即可导出备份微信聊天记录。目前支持文字、语音、图片、视频的查看。项目基于nodejs实现,框架采用angularjs目前支持导出iOS系统导出,软件运行仅限MacOS系统。(其实安卓和Windows系统也能用,只是现在懒得适配多...

2018-08-07 17:57:53

关于tensorflow中的softmax_cross_entropy_with_logits_v2函数的区别

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(记为f1) 和 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(记为f3),以及 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(记为f2) 之间的区别。f1和f3对于参数logits的要求都是一样的,即未...

2018-07-16 18:08:29

Python 小技巧

1 文件拷贝from shutil import copyfilecopyfile(src, dst)2 文件、文件夹删除判断文件是否存在,存在则删除myfile="/tmp/foo.txt"if os.path.isfile(myfile): os.remove(myfile)else: ## Show an error ## print("Error: %...

2018-03-14 10:28:38

Mac下如何建立双击可执行的脚本

第一步: 新建一个空的command文件,比如 build.command 第二步: 文件的第一行写#!/bin/bash第三步:下面正常写平常在终端内写的代码,比如cd some_dirpython script.py第四步:打开终端,给command文件增加权限chmod +x path/to/build.command完成 此时再双击command文...

2018-02-07 13:58:01

一文搞懂交叉熵在机器学习中的使用,透彻理解交叉熵背后的直觉

关于交叉熵在loss函数中使用的理解交叉熵(cross entropy)是深度学习中常用的一个概念,一般用来求目标与预测值之间的差距。以前做一些分类问题的时候,没有过多的注意,直接调用现成的库,用起来也比较方便。最近开始研究起对抗生成网络(GANs),用到了交叉熵,发现自己对交叉熵的理解有些模糊,不够深入。遂花了几天的时间从头梳理了一下相关知识点,才算透彻的理解了,特地记录下来,以便日后查阅。

2018-01-25 16:45:50

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Keras入门课6:使用InceptionV3模型进行迁移学习keras请使用2.1.2版深度学习可以说是一门数据驱动的学科,各种有名的CNN模型,无一不是在大型的数据库上进行的训练。像ImageNet这种规模的数据库,动辄上百万张图片。对于普通的机器学习工作者、学习者来说,面对的任务各不相同,很难拿到如此大规模的数据集。同时也没有谷歌,Facebook那种大公司惊人的算力支...

2017-12-25 10:21:34

Keras入门课5 -- 网络可视化及训练监控

Keras入门课5:网络可视化及训练监控本节专注于Keras中神经网络的可视化,包括网络结构可视化以及如何使用TensorBoard来监控训练过程。 这里我们借用第2课的代码内容来进行示例和讲解。网络前面的定义、数据初始化都一样,主要是fit函数启用TensorBoard在model的fit函数中加入TensorBoard的回调函数即可,训练数据就会自动保存在log_dir指定的目录内,然后在命令

2017-12-21 20:45:12

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环境:Mac使用Keras绘图需要用到plot_model函数,正确用法如下:from keras.utils import plot_modelplot_model(model,to_file='model.png')但是却报错keras ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `p

2017-12-21 19:33:37

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Keras 入门课0 – 目录网络上Keras入门的课程或教程都有很多,基本上都是一些最简单的例子,而自己真正去使用的时候,发现需要学习的内容还有很多,看官方文档的时候,效率也是比较低下的。所以才有了这个系列的课程。通过一些例子,逐渐深入的去学习Keras,每节课一个例子,遇到的新的知识点都会拿出来进行分析。这样就会形成一个知识点目录,之后想使用某个知识点的时候,可以很方便的根据知识点进行回看,查询

2017-12-21 17:41:31

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Keras入门课4:使用ResNet识别cifar10数据集前面几节课都是用一些简单的网络来做图像识别,这节课我们要使用经典的ResNet网络对cifar10进行分类。

2017-12-21 16:25:57

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