Fwuyi的博客

GlobalAveragePooling2D降低维度。GlobalAveragePooling2D就是求四维数据（图片）的每个通道值c的平均，最后结果没有了宽（w）高（h）维度，只剩下batchsize与average两个维度。从形状上看：[B,H,W,C] → [B,C]。下面有1张图片,shape为[1,2,2,3]，经过GlobalAveragePooling2D得到shape[1,3]。.........

round(x,n)x：待处理的数据n：保留小数点后n位返回值：数据x的四舍五入值print(round(3.6273639,4))#Out：3.6274需要注意的，在机器语言中浮点数不一定能精确表达，因为数据换算成一串1和0后可能是无限位数的，机器会做出截断处理。比如说在机器中保留的2.355可能要比实际数字大一点点，因此实际数据保留三位就成为了2.35。print(round(2.355,2))#Out：2.35...

1 常见参数model.add(LSTM(units, #输出的大小（神经元个数） activation=None, #激活函数 use_bias=True, #是否添加偏置 kernel_initializer='glorot_uniform', #权重矩阵初始化 bias_initializer='zeros', #偏置初始化 kernel

1 创建ndarrayNumpy的核心是ndarray，即n-dimensional array object，它是存储单一数据类型的多维数组。1.1 通常用np.array( ) 函数来创建ndarray。np.array( )函数的参数一般是list结构，通过该函数将list结构的数据转变为ndarray结构的数据。import numpy as npa=np.array(1,2,3) #错的b=array([1,2,3],[2,3,4],[1,2,3]) #错的print(a)p

索引：通过索引index的方法来访问对应位置的值，一般索引值从0开始，例如索引0表示第1个元素。但是Python还有负索引值的用法，即从后向前开始计数，例如索引-1表示倒数第1个元素。切片：从序列中提取出子序列，用法为 变量名[lower:upper]，左到右不到。......

创建dictdict（字典）是一个无序、可变、有索引的集合。字典用花括号编写，拥有键和值，其中键一定是字符串，值可以是数字、字符串。a = {"class": "3", "name": "fry", "grade": 1}print(a)# {'class': '3', 'name': 'fry', 'grade': 1}查看dict中的值通过方括号内引用键的方式，查看该键对应的值（仅查看数值）a = { "class": "3", "name":

Input_shape参数使用情况：在Keras的suquential中增加LSTM层时作为输入层时，需要输入input_shape函数，表明输入数据的形状。Input_shape参数设置：input_shape=(n_steps,n_features)n_steps是时间步，一个时间步代表一组样本中的一个观察点。n_features是特征，一个特征是由一个时间步长的观察得到的。举例：X=[[10 20 30] y=[40 50 60 70 80 90]， [20.....

Fully connected dence layers(全连接密集层 )model.add(Dense(units=256, input_dim=784, kernel_initializer='normal', activation='relu'))