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RSS订阅原创 在Keras中实现自定义全连接层
在TensorFlow2.0中，任何一个自定义层都继承自tf.keras.layers.Layer，我们将其称为“父层” 自定义层中主要用到三个函数，build、call和__init__函数 首先是__init__函数，用来初始化参数，主要是输入的维度信息 class MyLayer(tf.keras.layers.Layer): #继承自Layer层 def __init__(self,output_dim): #self是必须的，后面加上要初始化的参数 self.output_
2021-07-23 13:24:58
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原创 用Keras实现鸢尾花的分类
import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_iris #无需下载，直接从sklearn数据库中导入Iris数据集 #Iris数据集以字典的形式存储，dict_key(['data','target','target_name',DESCR','feature_name'] #这里只用到data和target data=load_iris() iris_target=data.target iris
2021-07-22 16:03:57
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原创 用OpenCV对图像进行简单操作
import numpy as np import cv2 import random # #图像伸缩 # dst=cv2.imread("lena.png") # img=cv2.resize(dst,(0,0),fx=2,fy=2) # cv2.imshow("test",img) # cv2.waitKey() #图像裁剪 # dst=cv2.imread("lena.png") # img=cv2.resize(dst,(0,0),fx=2,fy=2) # patch_tree=img[1:10
2021-07-14 19:12:31
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原创 用KNN（K近邻算法）和ANN（人工神经网络）建立预测模型
数据 输入 32 维的向量 输出一个值 有151组这样的数据 目的 用这样一组数据建立一个预测模型 输入32维的向量就能预测一个值 代码部分 1 导入工具包 在import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.utils import shuffle from sklearn.metrics import r2_score from tensorflow.keras.layers i
2021-06-03 11:34:08
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空空如也
空空如也
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