研究小组里初学习深度学习的同学我都布置写过 HybridSN 的代码：https://github.com/OUCTheoryGroup/colab_demo/blob/master/202003_models/HybridSN_GRSL2020.ipynb 最近做SRDP的同学反映，跑 Pavia 数据集的时候内存会爆，主要原因是 createImageCubes 这个函数有个地方： patchesData
书中代码1： def binSplitDataSet(dataSet, feature, value): mat0 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] > value)[0],:][0] mat1 = dataSet[nonzero(dataSet[:,feature] <= value)[0],:][0] return mat0,mat1 改成： def binSplitDataSet(dataSet, feature, valu
深层神经网络 内容概述深层神经网络概述前向传播和反向传播（Forward and backward propagation）前向传播反向传播 搭建神经网络块超参数代码作业——helper function初始化对于一个2层的神经网络初始化一个L层的神经网络 向前传播模块线性Forward带有激活函数的线性ForwardL
最近在一个项目上用switch控件时，甲方UI没给切图，然后我就直接用shape画了一个，然后设置到thumb里去之后发现大小时和滑轨的宽度一样大的，我设的大小明明小了好几个dp的，然后再shape里设置padding还是没用。 解决办法就是 <layer-list xmlns:android="http://schemas.android.com/apk
1、图像的90度旋转： def rota90(inputimage, isclockwise=False): """ 图像旋转90度： isclockwise=True,顺时针 isclockwise=False,逆时针 """ if type(inputimage)==type(np.array([])): if len(inputimage.shape)==3:
有别于numpy中size的用法（用来计算数组和矩阵中所有元素的个数），pytorch的size具有和shape一样计算矩阵维度大小的作用。 上代码~ import torch import numpy as np torch.manual_seed(1) a=torch.randn(3,4) b=np.arange(1,5) b=b.reshape([2,2]) # print(a) print(b) pri
文章目录 PyTorch 基础0. 概述1. 导入 PyTorch2. 张量（Tensor）2.1 张量初始化 (Tensor Initialization)2.2 张量的属性 (Attributes)2.3 高维张量 3. 张量的基本运算3.1 Reshape 操作3.2 元素间操作 (Element-Wise Operations)3.3 访问操作 (Access Operations)3.4 归约操作
当类之间存在层次结构，并且类之间是通过继承关联时，就会用到多态。C++ 多态意味着调用成员函数时，会根据调用函数的对象的类型来执行不同的函数。下面的实例中，基类 Shape 被派生为两个类，如下所示： #include <iostream> using namespace std; class Shape { protected: in
文章目录 1 维度变换1.1 tf.reshape()1.2 tf.transpose()一个小实例1.3 tf.expand_dims()1.4 tf.squeeze_dim 写在前面：本次实验是在Pycharm里面的console写的，方便交互。 1 维度变换 1.1 tf.reshape() tf.reshape(a, [4,-1, 3]).shape 这里的shape表示的是，直接去计算金
第一种用法代码如下： import scipy.sparse as sp a=[[1,0,0], [0,0,1], [0,1,0]] a_coo_matrix=sp.coo_matrix(a) print('a_coo_matric:\n',a_coo_matrix) 输出： 第二种用法，也是比较常用的 row=np.array([0, 3, 1, 0]) col = np.array([0, 3, 1, 2]) data = np.array
套路： （1）读取图片 （2）Blob分析/直接ROI抠图 （3）创建模板 create_scaled_shape_model（） （4）匹配模板 find_scaled_shape_model（） （5）清除模板 clear_shape_model（） *此示例程序显示如何查找缩放和旋转的形状模型。 dev_update_pc ('off') dev_update_window ('off') dev_update_var ('off')
Minima \[f(x,y)=(x^2+y-11)^2+(x+y^2-7)^2 \] \[f(3.0, 2.0)=0.0\\ f(-2.8505118, 3.131312)=0.0\\ f(-3.779310, -3.283186)=0.0\\ f(3.584428, -1.84126)=0.0\\ \]%matplotlib inline import numpy as np, torch, torch.nn.functional as F from matplotlib im
练习 神经网络与深度学习神经网络基础Numpy基础1-使用numpy构建基本函数 神经网络与深度学习 神经网络基础 Numpy基础 学习目标： 使用numpy，包括函数调用及向量矩阵运算广播向量化代码 1-使用numpy构建基本函数 1.1- sigmoid function和np.exp（） 在使用np.exp（）之前，你将使
原代码 variavles = [convc_net.trainable_variables + fc_net.trainable_variables] for epoch in range(30): for step, (x, y), in enumerate(db_train): with tf.GradientTape() as tape: out = convc_net(x) o
以下内容根据cs231n课程材料总结。 文章目录 0. 参考资料1. 全连接层前向传播反向传播 2. ReLU前向传播反向传播 0. 参考资料 https://cs231n.github.io/optimization-2/ http://cs231n.stanford.edu/handouts/derivatives.pdf http://cs231n.stanford.edu/slides/2021/
basic data structure Python Pytorch int intTensor float floatTensor int array intTensor[d1, d2, ...] float array floatTensor [d1, d2, ...] string -- how to denote string One-hot [0, 1, 0, 0, ...] eg: [1, 0] dog [0, 1] cat Embedding Word
来自股票价格预测bilibili课程。 源自jupyter notebook文件main.ipynb。 代码用tf1书写，使用tf2会因为版本不对应而报错，tf2版本的代码后续再研究。 股票价格预测 1、数据初步处理- 导入库- 导入数据库- 一些数据处理的指令- 数据集分割- 归一化处理数据 2、同步预测-回归-
看一下我们前面学习过的工具 棕色框的不常用，这节学习Linear Layers（线性激活函数） 线性激活函数 这是一个神经网络，这一节的工具就是将1×1×4096变成1×1×1000，但是一张图片是二维的，所以还需要方法将7×7×512变为1×1×4096 直接代码演示 import torch import torchvision f
NumPy目录 NumPy 的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有类型都相同，由非负整数元组索引。 在 NumPy 中，维度称为轴。 例如，3D 空间中一个点的坐标 [1,2,1] 只有一个轴。该轴有 3 个元素，因此我们说它的长度为 3。在下图中的示例中，数组有 2 个轴。
本文记录了在学习BP的过程中，借由吴恩达Deep Learning第一课第二周为模板写的猫识别算法。（其实相当于是课后作业hh） 1.加载库，用matplot作图，里面的lr_utils是吴恩达打包好的一个用来加载数据的包，如果是直接运行的话可能会报错，最后面给出一个别的大佬写的代码也可以用。 import n
根据PPO中的算法，经过测试，发现 obs_batch = self.obs[:-1].view(-1, *self.obs.size()[2:])[indices]其中， self.obs.size()[2:].shape = （4,84,84）self.obs[:-1].shape = (128, 8 , 4, 84, 84)（128是buffer的length,8是process_num， 4*84*84是数据的大小）经测试，发现 self.obs[:-1].view(
看过许多方法，还是这种简单省事，欢迎大家点击收藏！ 1.代码示例： （1） <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"> //只要在原本的颜色进制位前面加上85，就可以得到透明度为85的窗口 <solid android:color="
文章目录 前言一、序列模型二、改为函数模型1.错误代码 总结 前言 想在keras模型上加上注意力机制，于是把keras的序列模型转化为函数模型，结果发现参数维度不一致的问题，结果也变差了。跟踪问题后续发现是转为函数模型后，网络共享层出现了问题。 一、序列模型 该部分采用
Numpy基础 s =1/(1+math.exp(-x)) #不能用作向量 import numpy as np # numpy可以用作向量 # example of np.exp x = np.array([1, 2, 3]) print(np.exp(x)) # result is (exp(1), exp(2), exp(3)) 实现一个sigmod import numpy as np # this means you can access numpy funct
#2021SC@SDUSC class BaseConv2DLayer： 2D 卷积层的基类。支持可选的批量标准化、激活和序列填充。 首先界定参数： filter_shape’, (0, 0, 0, 0) 过滤器形状：必须是长度为4的序列。 元素的顺序是height（时间）、width（频率）、in_channel、out_channel。 当 causal_convolution
