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keras自带的监控变量就是mse，mae等，有时我们想自定义监控的变量，比如学习率，或者其它一些我们自定义的参数，keras自定义监控变量和自定义损失函数很类似，都是通过这个类似内部函数的方式，例如监控学习率。 # 监控学习率 def get_lr_metric(optimizer): def lr(y_true,y_pred): return optimizer.lr return lr optimizer = keras.optimizers.adam(lr=1

Keras默认的自定义损失函数参数形式固定，一个为y_true，另一个为y_pred 例如： def myloss(y_true,y_pred): pass # 自定义损失函数 def myloss(y_true,y_pred,neighbor_Y): lamb1 = 0.7 lamb2 = 0.3 loss1 = K.mean(K.square(y_pred - y_true)) neighbor_Y = Reshape((3,))(neigh.

最近因为自己的疏忽，出现了一个比较严重的问题，让我查了好几天，最后才发现问题，原来主要问题我用了random.shuffle,强力建议大家以后少用random.shuffle,尽量用numpy.random.shuffle。 我本来是想把训练样本打乱，然后划分测试集和训练集，我用了random.shuffle，结果杯具了，分类效果非常好，好的我无法相信，最后我反复排查，原来是用random.shuffle打散出了问题。我做了个实验： a = np.arange(1,10).reshape(-1,3)

# define model model.load_weights(modelname) weights = model.get_weights() for lay in model.layers: with open('./model_weights.txt','a+',encoding='utf-8') as f: f.write(lay.name + '\n') f.write('shape:' + str(lay.get_weights().shape) + '\n') f.write(str(l.

https://pjreddie.com/darknet/可以看到darknet优点，便于使用，封装性好，也提供了OPENCV,GPU的支持。 安装及其方便。 1.Github上下载代码。 2.make ( 暂时先不改Makefile,默认没有GPU加速) 3.执行./darknet detect ./cfg/yolov2-tiny.cfg ./yolov2-tiny.weights./data/dog.jpg 命令行上可以看到结果 同时也看到结果。 ...