如题，批量计算图像的psnr，ssim，mse，并将计算结果汇总写入文件import osimport numpy as npimport mathfrom PIL import Imageimport timestart = time.clock()def psnr(img1, img2):mse = np.mean((img1 / 1. - img2 / 1.) ** 2)if mse &lt

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、nohup命令二、screen命令三、tmux命令四、总结前言当我们在Linux服务器直接运行程序，程序运行的时间较长时，程序经常会因为网络连接问题异常终止，这样我们运行的程序经常会半途而废。如果一直盯着程序运行又费时费力，所以，让程序自己在后台运行，就完美的解决了这个问题。下面介绍三个方法：一、nohup命令运行：n

import tensorflow as tfimport numpy as npimport timestart = time.clock()def read_img(path):return tf.image.decode_image(tf.read_file(path))def psnr(tf_img1, tf_img2):return tf.image.psnr(tf_img1, tf_i

RGB有亮度吗？常用公式：Y(亮度)=(0.299R)+(0.587G)+(0.114*B)

用matplotlib画图时，生成的图像边缘会有空白而且用pycharm生成的图像，全是640*480其实，只是在保存图像时设置参数，就可以去掉边缘空白# 设置参数 bbox_inches='tight', pad_inches=0fig.savefig('images/dark_10/dark_%d.png' % i, bbox_inches='tight', pad_inches=0)大功告成

验证tensorflow-GPU，cuda，cudnn配置是否成功import tensorflow as tftensorflow_version = tf.__version__gpu_available = tf.test.is_gpu_available()print('tensorflow version:',tensorflow_version, '\tGPU available:',

如题，首先给出结论：分辨率，图像深度，存储格式如图 同样一部手机上的截图 最小的只有60多kb 最大的在1mb以上 这跟哪些因素有关？（图片为网上随便找的）有时，人肉眼认为没有区别的两张照片，但是存储的大小差别会很大（例如一个200kb,一个2000kb）分辨率分辨率是指一张图像在每英寸内有多少像素点，相同尺寸的两张图片，分辨率越高，图像文件越大，分辨率相同的两张图片，图像尺寸越大，图像文件越大，

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、visdom是什么？二、使用步骤1.在服务器上安装visdom2.启动visdom2.1可能出现问题：2.2解决办法：2.2.1.找到visdom的位置2.2.2修改server.py文件2.2.3下载visdom的包2.2.4再次启动visdom额外问题最后前言感觉我把在本地使用服务器上visdom的坑都踩了一遍，写

前言说来惭愧，VAE接触很久了，一直想把VAE好好的总结一下，一直拖到现在。闲话少说，关于VAE的文章网上也有不少，解释的最好最清楚的还是苏剑林老师的这篇文章文章链接，还有B站白板推导系列中关于变分推断跟变分自编码器链接。大家可以多看看这两个资料，或者直接看我这次的总结肯定也不错的。一、理解VAE前需要了解的知识点1.极大似然估计关于极大似然估计可以看我这篇文章，理解极大似然估计的原理，因为VAE