thunder_k的博客

tf.where的函数调用为tf.where(condition, x = None, y = None, name = None)根据condition判定返回, condition是True，选择x；condition是False，选择y。换句话说condition中元素为True的元素替换为x中的元素，为False的元素替换为y中对应元素, x只负责对应替换True的元素，y只负责对...

loss函数的选择是个很大的命题，最近在做3D医学图像分割，我这里只是记录一下我用过的loss函数。Binary Cross Entropy Loss交叉熵损失比较常用，代码实现：from keras import backend as Kdef binary_crossentropy(y_true, y_pred): return K.mean(K.binary_cross...

tensorflow模型选择采用ckpt文件格式进行保存的时候，会有四个文件：checkpoint3D_unet18001.ckpt.meta3D_unet18001.ckpt.index3D_unet18001.ckpt.data-00000-of-00001把这四个看做一个整体即可，不用单独处理。aim_shape = (128,128,96)def prediction(m...

最近想要往网络里面加一些注意力机制的模块，从网上整理了一些资料，了解一下attention mechanism.什么是Attention机制？没有找到attention的准确定义，但是我理解的注意力机制是这样的：当我们在看一个东西时，我们会把我们的注意力集中在某些部位，忽略其他部位，比如我们看见一个人的脸的时候，我们最关注的可能是他的眼睛，其次是他的鼻子。所以说，我们对于目标物体不同的部分分...