https://github.com/shaofengzeng/

tensorflow中tf.contrib.image.transform函数可对图像做透视变换，用法如下#读取图像img=cv2.imread('/home/xp1/Pictures/004545.jpg')input=tf.placeholder(dtype=np.uint8,shape=[375,500,3]) #高，宽，通道src_points = np.array([[165., 270.], [400., 270.], [360., 125.], [400., 125.]], d

Tensorflow中可调用函数tf.truncated_normal来进行截断高斯分布的采样，具体如下import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltc = tf.truncated_normal(shape=[10000, ], mean=0, stddev=0.05)with tf.Session() as sess: sess.run(c) data = c.eval()plt.hist(x=data, b

yacs在我理解是一种读写配置文件的python包。在机器学习领域，很多模型需要设置超参数，当超参数过多时，不方便管理，于是出现了很多类似yaml，yacs的包。关于yacs的使用，网上有一些文档，类似这篇。这些方法都需要先加载定义了一些CfgNode的文档，然后通过merge_from_file函数加载yaml. 本文要介绍的是如何直接加载yaml文件。如有文件test.yaml，内容如...