<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[qq_40638921的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_40638921</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_40638921]]></copyright><item><title><![CDATA[python 数据类型list与ndarray类型的相互转换；  numpy 数据3*3窗口分割]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_40638921/article/details/115639428</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_40638921/article/details/115639428</guid><author>qq_40638921</author><pubDate>Mon, 12 Apr 2021 21:24:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[1，如何手动创建一个四维张量？

2，Conv2d卷积操作的数值类型是什么？

3，网络训练中卷积核的数据是什么？


# 如何创建一个4维张量 ,进行卷积操作的数值类型是float32 或者float64

x = tf.constant([[[[1], [0], [1]], [[1], [0], [1]], [[1], [0], [1]]]], dtype=tf.float32)  # [1,3,3,1] 逗号很重要

a1 = layers.Conv2D(1, kernel_size=[3, 3], ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TensorFlow 加载数据及预处理的几种方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_40638921/article/details/115504634</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_40638921/article/details/115504634</guid><author>qq_40638921</author><pubDate>Thu, 08 Apr 2021 11:14:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[方式一：

通过代码直接加载压缩文件获取，这里以cifar10为例。首先压缩文件应放在相应的位置，然后通过代码实现加载并获取数据。注意两点：

这种加载方式看不到图片
	正如代码中所提示的那样，你所加载出的数据格式为&lt;class 'numpy.ndarray'&gt;




方式二：

通过本地加载图片数据，并对图片进行预处理来实现数据的输入。所需要解决的问题如下：

如何将压缩包中的文件转换成图片
	拿到真正的图片后如何对图片进行预处理（主要是实现图片与标签的绑定，成为可用的训练数据）
首先压缩.]]></description><category></category></item></channel></rss>