import numpy as npfrom PIL import Imageim = Image.open('test.jpg')im2 = np.array(im)

对于小规模的数据集我们可以将其一次性读入内存（CPU）中然后再分batch让GPU去训练，只要简单地使用fit函数即可；然而当数据集规模超大时，一次性读入所有数据会使得内存溢出（与GPU无关，GPU是显存，batch_size过大才会导致显存爆炸），我们需要使用fit_generator来训练如下，fit_generator(generator, steps_per_epoch=None,...

IDEA设置python解释器

用conda或者pip直接安装如果出问题，可以考虑使用以下方法，从代码仓库中安装下载代码库git clone https://github.com/skoch9/meshplot.git安装cd meshplotpython setup.py install

创建conda环境conda create -n mink python=3.8source activate mink安装torch1.9.0 + torchvision可到此处下载whl文件（也可以直接pip安装）pip install torch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl然后安装torchvisionpip install torchvis

from keras import layersfrom keras import Modelfrom keras.optimizers import Adamimport tensorflow as tfimport numpyclass mymodel:def build(self, num_classes=3, dim=4):x = layers.In...

Rectangle（（左上角x，左上角y），宽，高）import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(1,1,1)rect = plt.Rectangle((top_left_x, top_left_y), width, height, fill=False, edgecolor = 'red',li...

问题定义现有矩阵A∈RN×C,B∈RM×CA\in R^{N\times C}, B\in R^{M\times C}A∈RN×C,B∈RM×C，需要计算矩阵AAA和BBB的相似度（欧式距离）矩阵S∈RN×MS\in R^{N\times M}S∈RN×M，NNN和MMM很大。可以使用pytorch提供的torch.cdist方法，记得使用GPU计算。import torchN, M, C = 2

from keras import layersfrom keras import Modelfrom keras.optimizers import Adamimport tensorflow as tfimport numpyclass mymodel:def build(self, num_classes=3, dim=4):x = layers.In...

Pytorch提供了自适应池化层torch.nn.AdaptiveMaxPool，这种层和一般的池化层一样，都没有参数，都是对特征进行降采样，自适应的意思是在使用池化层时不需要指定核的大小步长等参数，只需要告诉池化层我们所需要的输出大小即可，池化层会自动计算核的大小以及步长，因此称为自适应。举个栗子使用torch.nn.AdaptiveMaxPool1d举例，首先创建一个一维张量import to