emotions_的博客

W10的处理方式：1、21年4月更新（win10） 去https://graphviz.gitlab.io/download/ 下载最新版本Graphviz。安装的时候选定all user 安装完之后将Graphviz的bin文件添加系统环境变量中。2、在你配置的那个环境中，需要导入两个包，代码如下：conda install graphvizconda install pydotplus3、成功案例展示：tf.keras.utils.plot_model(model)...

ReLU相关的激活函数：ReLULReLUPReLUCReLUELUSELU这个我就当一个搬运工吧，哈哈哈 _ !!转载链接

其实这边网上已经很多关于这个相关的了。我就做一个在conda的虚拟环境下跑成功的案例，算是给自己记录了。第一种情况：快速生成requirement.txt的安装文件pip freeze > requirements.txt安装所需要的文件pip install -r requirement.txtP.S.：不过这种情况，其实不是我们最想要的情况，因为我们会把conda的这个环境中的所有package都会导入这个requirement.txt文件中，当我们导入这个文件的时候，我们就会将一

本次经验的分享主要以一个二分类的垃圾分类的例子展开的。首先值得一提的就是图像分类不像图像检测和实例分割，不需要花费很长时间在数据集的处理上【图像分类不需要对图片进行打标签的处理】一、数据集的预处理 - 图像数据的处理（图像数据归一化的操作） - 图像标签数据的处理（标签值实行one-hot编码） - 数据集的划分（训练集和验证集比例） - 图像增强（作用）下面我们将从上面几点对数据集的预处理进行阐述。（1）图像数据的处理中最重要的部分就是对图像数据进行归一化的操作。那么归一化后有什么好处呢