一.flask写的接口1.manage.py启动服务这里要注意的是用docker的话,记得端口映射#coding:utf-8import base64import ioimport loggingimport picklefrom flask import Flask, jsonify, requestfrom PIL import Imagefrom sklearn...

一.首先下载谷歌浏览器 http://www.ubuntuchrome.com/sudo dpkg -i google-chrome-stable_current_amd64.deb就安装好了，search谷歌浏览器就可以啦。二,安装typora# optional, but recommendedsudo apt-key adv --keyserver keys...

一，用10层神经网络，每一层的参数都是随机正态分布，均值为0，标准差为0.01#10层神经网络data = tf.constant(np.random.randn(2000, 800).astype('float32'))layer_sizes = [800 - 50 * i for i in range(0, 10)]num_layers = len(layer_sizes)fc...

数据集链接：https://download.csdn.net/download/fanzonghao/10551018提供数据集代码放在cnn_utils.py里。import mathimport numpy as npimport h5pyimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tffrom tensorfl...

首先生成3×3×3的黑色图片"""生成3×3×3黑色图像"""def produce_image():size = 3x, y = ogrid[:size, :size]# 第一部分产生多行一列 第二部分产生一行多列z = x + yz = z[:, :, newaxis]# 增加第三维# print(z)img = r...

一，直接指定GPU:tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...) #tf.ConfigProto()的参数log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志allow_soft_placement=Tru...

最近看transformer用于CV比较热门，特意去进行了解，这里用分类的一篇文章进行讲解。NLP中的transformer和代码讲解参考我另一篇文章。论文链接：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS :TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE一.思想其实核心问题就是考虑如何把图像数据H*W*C,序列化成一个一个词那种结构，自然就想

1.安装opencv出现以下错误：pip install opencv-contrib-pythonapt-get install -y python-qt4apt-get install tk-dev python-tk例如linux.zip.001, linux.zip.002, linux.zip.003...首先 cat linux.zip* > linux...

cs231n链接：http://cs231n.github.io/linear-classify/，训练集链接：https://download.csdn.net/download/fanzonghao/10592049KNN缺点：每个测试样本都要循环一遍训练样本。该数据集由5个data_batch和一个test_batch构成，测试代码import pickleimpor...