xinxiang7

在部署时，输出anchors_bv为np.float32型。命令如下： np.savetxt("/home/jiangcm/project/nutonomy_pointpillars/dataset_example/pytorch/pytorch_input/anchors_bv.txt", anchors_bv, fmt='%f', delimiter=' ') 可以看到精度上，np.float32为32位，有7位或者8位有效数字。取出两个有代表性的数据： line 85471: 8.580000 -8

来源于github上numpy-100，本人当做熟悉numpy 链接：numpy-100 1. Import the numpy package under the name np (★☆☆) import numpy as np 2. Print the numpy version and the configuration (★☆☆) print(np.__version__) np.sho...

1. os.getcwd() import os # 当前工作环境文件夹 file_path = os.getcwd() print("file_path = ", file_path) 2. os.path_join() import os # 获取文件夹log的路径 file = os.path.join(os.getcwd(),"log") print("file = ", file) ...

利用库progressbar，显示进度条 # 安装progressbar pip install progressbar 使用起来也非常方便，只要在循环之后加一个命令就行 import progressbar import time p = progressbar.ProgressBar() for i in p(range(100): time.sleep(0.1) 结果如下： ...

1. 问题 如下图所示： 2. 损失为nan的原因 1. 学习率过大，导致 当然还有其他原因，目前可以参考警惕！损失Loss为Nan或者超级大的原因 3. 解决方式 降低学习率 ...

tensorflow命令行参数 源码github上已经给出： https://github.com/abseil/abseil-py/blob/master/absl/flags/_defines.py#L319 以下是写的demo： import tensorflow as tf flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS # Settin...

Batch Normalization中有具体的算法，在求均值和方差时不易理解： 对于图像来说，使用图像数据进行计算时，计算每个通道的均值。具体如下： import tensorflow as tf # 变量 a_batch = tf.Variable([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[4,7,2]],[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[4,7,2]...

tf.nn.moments()是用于计算均值和方差。 参数(x, axes, shift=None, name=None, keep_dim=False) x: 输入 axes: 需要进行求均值/方差的维度，以列表的形式表示，如[0,1,2]表示求第0，1，2三个维度的均值/方差。 shift: 当前情况下不使用 name: 节点名称 keep_dim: 是否与输入保持一致 实例： ...

python注解 os.fork() Fork a child process. Return 0 in the child and the child’s process id in the parent. If an error occurs OSError is raised. 分叉一个子进程，并且在子进程中返回0，父进程中返回子进程的pid。出错时报OSError错误。 示例 代码片. /...