小峥嵘(〃'▽'〃)=>猪头代码

产生这个的主要原因是DataLoader无法处理GPU内的数据，只能使用CPU处理，故在Dataset中的__getitem__函数的返回值只能是cpu中的数据

简介图卷积网络就是学习一个函数G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E)输入设节点NiN_iNi​对应的特征向量为αi\alpha_iαi​则所有节点组成为：(α1,α2,...,αi)(\alpha_1,\alpha_2,...,\alpha_i)(α1​,α2​,...,αi​)作为一个输入图结构，即邻接矩阵AAA输入G=(V,E)输出输出得到新的特征向量组H=(α1′,α2′,...,αi′)H=(\alpha_1',\alpha_2',...,\alpha_i')H=(

太久没碰深度学习了，复习复习：关键参数：（参数英文名基于pytorch中的Conv2d()）输入大小（Hinput×Winput×CinputH_{input}×W_{input}×C_{input}Hinput​×Winput​×Cinput​）、卷积核大小（Houtput×Woutput×CoutputH_{output}×W_{output}×C_{output }Houtput​×Woutput​×Coutput​）、步长stride（SSS）、膨胀padding（PPP）、卷积核数量out_

# 读取图片，蒙版（黑色代表不选中，白色代表选中）img = cv2.imread(img_item)img = cv2.resize(img, (960, 1280), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)mask = cv2.imread(os.path.join(mask_file, mask_item), cv2.IMREAD_UNCHANGED)bg = cv2.imread(bg_path)bg = cv2.resize(bg, (img.shape[1],

以本例：二值图像取反为例 for i in range(binaryImg.shape[0]): for j in range(binaryImg.shape[1]): if binaryImg[i][j] == 1: binaryImg[i][j] = 0 else: binaryImg[i][j] = 1注意：不能直接

因为最近在做深度学习抠图，正好要用到蒙版进行抠图，所以我将抠图代码进行了封装注释，可以直接使用。可能走了弯路，若有高见请一定提出！主要代码import cv2from PIL import Imageimport numpy as npclass UnsupportedFormat(Exception): def __init__(self, input_type): self.t = input_type def __str__(self):

问题描述原因一 ：pytorch1.4版本问题解决办法：在import torch这里改成下面的代码：import torchimport ctypesctypes.cdll.LoadLibrary('caffe2_nvrtc.dll')a: torch.Tensor = torch.arange(9).view(3, 3).cuda()torch.cat([a, a])tor...

报错内容：ValueError: Failed to find data adapter that can handle input: <class ‘numpy.ndarray’>, (<class ‘list’> containing values of types {"<class ‘int’>"})原因：list类型是不能作为标签输入的，TensorFlow支持array输入解决办法把list转化为array：（这里举例要存入一个[0, 0, 0, 1,

最近在学习图像分割方面内容，做了个实例在这儿给大家分享。（不喜请一定喷，多多评论，互相学习）这个实例用到了kaggle的一个数据集，是来自Carvana Image Masking Challenge这个比赛，下面提供官网下载地址和百度网盘下载地址官网：https://www.kaggle.com/c/carvana-image-masking-challenge/data官网需要注册才能下载网盘：https://pan.baidu.com/s/1EHSt0ANwSI8x67j_h8ZYjw提取码

前言先感慨一下，硬是在这上面折腾了好几个小时好了正式开始：1.找到CUDA的安装目录（默认：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA）2.直接搜索：cudart643.右键属性，把它改成（如图）：cudart64_100.dll修改后就可以了。...