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Python报错解决——‘ffmpeg‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序

在调用ffmpeg包的时候发现这个乱码的报错:ffmpeg’ �����ڲ����ⲿ���Ҳ���ǿ����еij������������ļ���

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#python#开发语言
机器学习基础自学笔记——决策树(Decision Tree)

决策树基础知识:从信息熵决策熵到信息增益、信息增益率、基尼系数,到两种剪枝处理和随机森林,生动易懂配有自制插图

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#机器学习#决策树#学习
pytorch报错解决2——Only Tensors of floating point and complex dtype can require gradients

其实这个报错很好理解,就是只有float型或者complex型可以进行梯度计算。而问题也就出在我arange后面中用的是“4”,改成“4.0”变成小数即可。

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#pytorch#深度学习#python
机器学习报错解决2——ValueError: too many values to unpack (expected 3)

运行结果:该目录的文件夹内新增加了四张图片,但是除了‘A.jpg’是白色图片以外,另外三张图片都是灰色(我猜是灰度图,保存的时候只保存了一个数字值,然后系统默认为只有一个通道的灰度图)这里输出的是RGBA而不是RGB!大致意思是将一张RGB图片分成R、G、B三个通道,并分别将每个通道的图片保存下来。我查找了好久的博客,终于找到一篇博客问题描述与我的相符(就是参考资料后面给的链接)问题在于,'Ave

#机器学习#人工智能#python +2
深度学习之激活函数——PReLU

参数整流线性激活函数(PReLU),全称Parametric ReLU,在解决ReLU激活函数会出现的dead relu神经元死亡的现象的同时,引入一个新的可学习的参数对激活函数进行控制。

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#深度学习#人工智能#神经网络 +1
深度学习之激活函数——Tanh

双曲正切1函数(tanh),其图像与sigmoid函数十分相近,相当于sigmoid函数的放大版。在实际的使用中,tanh函数要优先于sigmoid函数。

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#深度学习#人工智能#神经网络 +2
深度学习之激活函数——ELU

指数线性单元(ELU),全称Exponential Linear Units,使用了指数作为激活函数的一部分。

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#深度学习#人工智能#pytorch +1
深度学习之激活函数——Leaky ReLU

Leaky ReLU激活函数是为了解决ReLU激活函数会出现的dead relu神经元死亡的现象,而这一现象的根本原因是ReLU函数在x0的范围内梯度恒为0,无法更新参数。所以Leaky ReLU将x0的部分换成一个斜率很小的一个线性函数来解决这一问题。

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#深度学习#人工智能#pytorch +2
深度学习之激活函数——RReLU

随机修正整流线性单元(RReLU),全称Randomized ReLU,是ReLU的延伸版,也是为了解决dead relu神经元坏死现象而提出的一种激活函数。

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#深度学习#人工智能#神经网络 +1
深度学习之激活函数——Sigmoid

Sigmoid函数,又称logistic函数,是最早使用的激活函数之一。但是由于其固有存在的一些缺点,如今很少将其作为激活函数,但是依然常用于二分类问题中的概率划分。

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#深度学习#人工智能#神经网络 +2
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