【代码】使用深度学习模型对视频进行聚类分析-Pytorch、Skleran、Matplotlib。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport os, cv2%matplotlib inlineLABELS = ['aeroplane','bicycle', 'bird','boat','bottle','bus','car','cat','chair','cow','diningtable','dog','ho.

from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_functionfrom __future__ import unicode_literalsimport osimport sysimport numpy as npfrom .coco_eval im

#MarkJhon#2019/10/04#homework#????四层卷积神经网络，前两个卷积层由covonlution-relu-maxpool操作组成#1，加载必要的编程库，开始计算图绘画import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.contrib...

激活函数指的是，我们在应用于神经网络中的函数，(通常)应用于在输入特征结合权重和输入特征应用仿射变换操作之后。激活函数是典型的非线性函数。ReLU是过去十年中最流行的一种。激活函数的选择与网络结构有关，而且近年来出现了许多替代方案。1、...

激活函数指的是，我们在应用于神经网络中的函数，(通常)应用于在输入特征结合权重和输入特征应用仿射变换操作之后。激活函数是典型的非线性函数。ReLU是过去十年中最流行的一种。激活函数的选择与网络结构有关，而且近年来出现了许多替代方案。1、...

激活函数指的是，我们在应用于神经网络中的函数，(通常)应用于在输入特征结合权重和输入特征应用仿射变换操作之后。激活函数是典型的非线性函数。ReLU是过去十年中最流行的一种。激活函数的选择与网络结构有关，而且近年来出现了许多替代方案。1、...

def iou(boxA, boxB):#计算重合部分的上下左右4个边的值，注意最大最小函数的使用left_max = max(boxA[0], boxB[0])top_max = max(boxA[1], boxB[1])right_min = min(boxA[2], boxB[2])bottom_min = min(boxA[3], boxB[3])#计算重合部分面积inter = max(

def iou(boxA, boxB):#计算重合部分的上下左右4个边的值，注意最大最小函数的使用left_max = max(boxA[0], boxB[0])top_max = max(boxA[1], boxB[1])right_min = min(boxA[2], boxB[2])bottom_min = min(boxA[3], boxB[3])#计算重合部分面积inter = max(

Tensorflow和tf.keras 模型可以在单个GPU上透明运行，而无需更改。注意：（1）需要使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')确认使用的tensorflow可以使用GPU。（2）在一台机器上运行多个GPU，或者在多台机器上运行，最简单的方法是使用分布策略。确保你的机器已经安装TensorflowGPU版。import