less自动化导入

首先需要建立一个saver，然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来。#之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘，sigmoid等)saver = tf.train.Saver() #生成saversess.run(tf.global_variables_initializer()) #先对模型初始化#然后将数据丢入模型进行训练blablabla#训练完以后，使用sav

MIoU是指平均交并比（Mean Intersection over Union），也称为平均IoU（Intersection over Union）。它是一种常用的评估指标，用于衡量语义分割任务。在语义分割任务中，每个像素都被赋予一个特定的类别标签，我们可以将预测结果和真实标签分别视为两个二值图像。交并比是通过计算预测结果和真实标签之间的重叠区域与它们的并集之间的比例来度量它们的相似程度。具体地

1．padding为VALID情况output_width=(in_width-filter_width + 1)/strides_ width（结果向上取整）output_height=(in_height-filter_height+1)/strides_height（结果向上取整）● 输入的尺寸中高和宽定义成in_height、in_width。● 卷积核的高和宽定义成filter_heig

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一：axios配置：①下载npm install axios②在main.js中引用并配置（项目过大时或频繁多处使用一个API时可以抽离一个js来引用）import axios from “axios”;Vue.prototype.KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: …ounted(){this.axios.get

Linux下python虚拟环境