一厘米专栏

在CNN的forward中可能的原因是在 out += residual中out和residual的维度不一致。一长串的这个：/opt/conda/conda-bld/pytorch_1607370156314/work/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:84: operator(): block: [1698,0,0], thread: [30,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] &...

众所周知，神经网络预测类别是以概率的形式给出。像这样:用一个CNN来预测图像6个类别：香蕉，苹果，大鸭梨，草莓，葡萄，大西瓜。假设一个batch中有两条数据，batch_1和batch_2,（也就是有两张图像）。它们的label值为2（大鸭梨）和5（大西瓜）。预测的概率值如下表所示类别 香蕉 苹果 大鸭梨 草莓 葡萄 大西瓜 label batch_1 0.05 0.2 0.3 0.2 0.2 0.15

一、Matlab版本：2020a二、启动 ImageLabelermatlab命令行输入imageLabeler，回车，打开界面三、图像像素级标注1、Load选择一张图像设置ROILabels2、标注结束，保存文件ExportLables -->to files,3、保存文件说明保存路径下有两个文件，在文件夹中打开Label_1.png会是一张黑色的图像，要在matlab中打开。4、标注保存为csv文件双击Labe...

作为一名曾经研究过人工神经网络的菜鸟，前两天刚听说有岭回归估计和LASSO估计，统计学老师也布置了作业，然，在不甚理解的情况下，用Python写了一下，也不知是否正确。不合适的地方请不吝赐教。作业如下：x，y已知，分别用岭估计和LASSO估计，估计的值，并使用MSE评估估计结果。个人理解：在完全没有数据的情况下，很显然，需要随机生成一些数据。在年少的时候就知道，若已知和值，给定一个x就会有个y生成。所以第一步：肯定是要生成一批y，将作为真实值，用来与接下来估计出的值进行比较。

最近两天在跟着莫烦大神修炼TensorFlow，今天学到的是TensorFlow 可视化，是Tensorboard下显示的。现附上莫烦大神的代码，和本机运行的可视化结果和操作。学习视频：Tensorflow 搭建自己的神经网络 (莫烦 Python 教程)https://www.bilibili.com/video/av16001891系统环境：Win7 64位 ...

定义一个超简单的Keras函数，并调用，输出return值from keras import backend as Ka=K.constant([1,2,3],dtype="int32")b=K.constant([2,3,4],dtype="int32")def lala(aa,bb): return aa,bb如果输出写成print(K.eval(lala...

import tensorflow as tffrom tensorflow.python import debug as tf_debuginputs=tf.constant([[[1,2,3,4],[1,0,1,5],[0,1,7,1]], [[1,8,1,0],[4,1,1,2],[0,5,1,2]]],dtype="float32")s...

对K.reshape 和K.permute_dimensions 进行简单的测试和理解代码顺序如下：定义一个shape=(1, 3, 4)的变量qw qw reshape 为 shape=(-1, 3, 1, 4) 的变量 将qw 进行装置 将qw 还原到reshape后from keras import backend as K qw=K.constant([ [...

from keras.layers import Input,Layer,LSTMCellfrom keras.layers import LSTM,Bidirectional,RNNfrom numpy import arrayfrom keras.models import Modelfrom keras import initializerskernel_initializer...

请阅读下面两篇文章 理解LSTM在keras API中参数return_sequences和return_state LSTM在keras中参数return_sequences、return_state的超详细区别

one-hotone_hot(indices, nb_classes)输入为n维的整数张量，形如(batch_size, dim1, dim2, ... dim(n-1))，输出为(n+1)维的one-hot编码，形如(batch_size, dim1, dim2, ... dim(n-1), nb_classes)sumsum(x, axis=None, keepdims=...

expand_dimsexpand_dims(x, dim=-1)在下标为dim的轴上增加一维例子：from keras import backend as Kimport numpy as npx=np.array([[2,3],[2,3],[2,3]])print("x shape:",x.shape)y1=K.expand_dims(x, 0)y2=K.ex...

import tensorflow as tffrom keras.layers import *import keras.backend as Kfrom tensorflow.python.ops import control_flow_opsfrom tensorflow.python.ops import tensor_array_opsdef cosine2(input_t,...