使用mean、min、max和stddev创建2D数据集 - 腾讯云开发者社区

我们的模型使用了一个小的、快速的ResNet-18 作为 backbone，并在WIDER FACE 训练集上使用弱监督和人工注释的ground-truth姿态标签进行训练。...5、代码试跑使用官方提供的模型和数据集测试姿态估计和对齐效果 import sys sys.path.append('../../') import numpy as np import torch...= 1400 MIN_SIZE = 600 POSE_MEAN = "models/WIDER_train_pose_mean_v1.npy" POSE_STDDEV = "models/WIDER_train_pose_stddev_v1...) img2pose_model = img2poseModel( DEPTH, MIN_SIZE, MAX_SIZE, pose_mean=pose_mean, pose_stddev...= min(w, h) max_size = max(w, h) # run on the original image size img2pose_model.fpn_model.module.set_max_min_size

1.6K1 0

人工智能|TensorFlow前向传播实例

问题描述举一个mnist手写数据集的识别的例子，这个数据集在机器学习中是非常经典的数据集，由60k个训练样本和10k个测试样本组成，每个样本都是一张28*28像素的灰度手写数字图片。...下面，就通过方法介绍和代码示例来完成这个实例。方法介绍：由于线性模型无法满足，需要实现的数据集识别的需求，因此需要引入激活函数（Relu函数），其目的是用来加入非线性因素。...y = tf.convert_to_tensor(y,dtype=tf.int32) print(tf.reduce_min(x),tf.reduce_max(x)) #查看x最小值、最大值...print(tf.reduce_min(y),tf.reduce_max(y)) #查看y最小值、最大值 3.创建数据集通过batch一次获取128个数据，使数据变为可迭代对象后，不停调用next...:scalar loss = tf.reduce_mean(loss) 6.传入损失函数传入loss函数和参数，并通过梯度下降方法对数据进行更新。

6883 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

数据分析EPHS(6)-使用Spark计算数列统计值

数据分析EPHS(4)-使用Excel和Python计算数列统计值数据分析EPHS(5)-使用Hive SQL计算数列统计值先来回顾一下数据和对应的统计结果：本文使用的是iris分类数据集，数据下载地址为...随后，直接使用max和min函数就可以，想要输出多个结果的话，中间用逗号分开，而使用as给聚合后的结果赋予一个列名，相当于sql中的as： import spark.implicits._ df.agg..."min_feature2") .show() 2.2 平均值平均值的计算使用mean函数： df.agg(mean($"feature1") as "mean_feature1",...2.3 样本标准差&总体标准差样本标准差的计算有两个函数可以使用，分别是stddev函数和stddev_samp函数，而总体标准差使用stddev_pop方法。...使用lit方法创建了一个全为0或者全为1的列，使得减号左右两边类型匹配。

1.4K1 0

【TensorFlow篇】--Tensorflow框架可视化之Tensorboard

，我们计算出变量的mean、stddev、max、min # 对这些标量数据使用tf.summary.scalar进行记录和汇总 # 使用tf.summary.histogram直接记录变量var的直方图数据...tf.summary.scalar('mean', mean) with tf.name_scope('stddev'): stddev = tf.sqrt...(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean))) tf.summary.scalar('stddev', stddev) tf.summary.scalar...('max', tf.reduce_max(var)) tf.summary.scalar('min', tf.reduce_min(var)) tf.summary.histogram...() for i in range(max_steps):#max_steps迭代次数 if i % 10 == 0:#每执行10次的时候汇总一次信息然后计算测试集的一次准确率因为传的是Flase

6252 0

GEE错误——Dictionary does not contain key: VV_stdDev.

可以使用字典的方法（如keys()）来查看字典中的键。 2. 如果字典是从外部数据源（如文件）加载的，确保数据源中包含键"VV_stdDev"的正确数据。 3....如果字典是在代码中手动创建的，确保在创建字典时正确设置了键"VV_stdDev"的值。如果以上解决方案无效，可能需要重新考虑如何获取或设置键"VV_stdDev"的值。...(crisisVV,{min:-30,max:0},'crisisVV',1,1) // Defining reference dataset var refVVmedian=S1.filterDate...(ref_start,ref_end).median().clip(aoi).rename('VV') Map.addLayer(refVVmedian,{min:-30,max:0},'refVVmedian...) var oilspill=refVVmedian.subtract(crisisVV).gt(6) Map.addLayer(oilspill,{min:0,max:1},'oilspill',1,0

821 0

tensorboard快速上手教程

tensorboard可对网络和各种参数进行可视化，可以方便的进行网络结构调整和调参，尤其是应对复杂网路，下面用一个例子介绍tensorboard在Linux中的使用方法。...tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector#载入数据集...= tf.reduce_mean(var) tf.summary.scalar('mean', mean)#平均值 with tf.name_scope('stddev')...: stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean))) tf.summary.scalar('stddev...', stddev)#标准差 tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var))#最大值 tf.summary.scalar('min'

1.8K3 0

Python【statistics】 — 统计学计算（总结一）

$ python3 statistics_mean.py 5.33 使用 mode() 计算数据集中出现最多的数据点。...前三个是常用算法的直接版本，使用不同的解决方案来处理具有偶数元素的数据集。...median_low() 始终从输入数据集返回一个值，使用具有偶数项的数据集的两个中间项中的较低者。median_high() 同样地返回两个中间项中的较高者。...: {:6.2f}'.format(min(lengths))) print(' max : {:6.2f}'.format(max(lengths))) print('...这个例子使用 wc 来计算所有示例程序的输入文件中的行数，然后使用 pvariance() 和 pstdev() 计算整个总体的方差和标准差，然后再使用 variance() 和 stddev() 用于计算通过使用找到的每个第二个文件的长度创建的子集的样本方差和标准差

1K1 0

HBase 性能测试之读写P999延时压测实践

=186.42, min=0.00, max=594880.00, stdDev=6981.60, 50th=1.00, 75th=2.00, 95th=28.00, 99th=1020.00, 99.9th...= 186.42 Min = 0.00 Max = 594880.00 StdDev = 6981.60 50th = 1.00 75th...= 220.51 Min = 0.00 Max = 1440185.00 StdDev = 10022.38 50th = 1.00 75th...=748.70, min=74.00, max=2161876.00, stdDev=5055.01, 50th=289.00, 75th=364.00, 95th=2665.00, 99th=4579.00...=593.44, min=86.00, max=183676.00, stdDev=4299.28, 50th=302.00, 75th=398.00, 95th=633.00, 99th=932.00

3.6K4 0

深度学习-TensorFlow张量和常用函数

创建张量Tensor 创建张量的一般方式： tf.constant(张量内容, dtype=数据类型[可选]) 直接生成 import tensorflow as tf import numpy as...tf.reduct_mean/sum：求和或均值 tf.reduce_max/min：求最值 tf.Variable：标记变量四则运算 tf.data.Dataset.from_tensor_slices...x2 Out[3]: tf.reduce_max/min 计算张量维度上的最值...In [4]: print(tf.reduce_max(x2)) tf.Tensor(3, shape=(), dtype=int64) In [5]: print(tf.reduce_min(x2)...，构建数据集：特征和标签配对 Numpy和Tensor格式都可以使用该语句读入数据 data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((输入特征,标签)) In [14

3052 0

Tensorboard入门 | TensorFlow深度学习笔记

/' + name, mean) with tf.name_scope('stddev'): stddev = tf.sqrt(tf.reduce_sum...(tf.square(var - mean))) tf.scalar_summary('sttdev/' + name, stddev) tf.scalar_summary...('max/' + name, tf.reduce_max(var)) tf.scalar_summary('min/' + name, tf.reduce_min(var))...tf.histogram_summary(name, var) 只有这样记录国max和min的Tensor才会出现在Event里面 Graph的最后要写一句这个，给session回调 merged =...tf.merge_all_summaries() 04 Session中调用构造两个writer，分别在train和valid的时候写数据： train_writer = tf.train.SummaryWriter

1K5 0

TensorFlow深度学习笔记 Tensorboard入门

+ name, mean) with tf.name_scope('stddev'): stddev = tf.sqrt(tf.reduce_sum(tf.square...(var - mean))) tf.scalar_summary('sttdev/' + name, stddev) tf.scalar_summary('max/' +...name, tf.reduce_max(var)) tf.scalar_summary('min/' + name, tf.reduce_min(var)) tf.histogram_summary...(name, var) 只有这样记录国max和min的Tensor才会出现在Event里面 Graph的最后要写一句这个，给session回调 merged = tf.merge_all_summaries...() Session 中调用构造两个writer，分别在train和valid的时候写数据： train_writer = tf.train.SummaryWriter(summary_dir + '

8898 0

八种 WebSocket 框架的性能比较

测试结果分析 ---- 前一篇文章使用四种框架分别实现百万websocket常连接的服务器介绍了四种websocket框架的测试方法和基本数据。...= 0 max = 18301 mean = 2446.09 stddev = 3082.11 median = 1214.00 75% <= 3625.00...= 49 max = 18949 mean = 10427.00 stddev = 5182.72 median = 10856.00 75% <...= 0 max = 18 mean = 1.27 stddev = 3.08 median = 1.00 75% <= 1.00 95%...= 0 max = 35 mean = 1.89 stddev = 1.83 median = 1.00 75% <= 1.00 95%

10K1 1

Kafka常用JMX监控指标整理【实战笔记】

":"48.0","mean":"1.2344934279957787","min":"0.0","stdDev":"1.1783192073287214"} 20.Consumer fetch total...":"535.0","mean":"499.83123469744663","min":"0.0","stdDev":"17.138716708632025"} 21.Follower fetch total...":"532.0","mean":"437.79763502359117","min":"0.0","stdDev":"148.25999023472986"} 22.Time the follower...":"28.0","mean":"0.0010260336092459982","min":"0.0","stdDev":"0.1282889653905258"} 23.Time the Consumer...":"24.0","mean":"0.0018124582657636174","min":"0.0","stdDev":"0.18122860552537737"} 24.Time the Produce

7.1K3 1

使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN

dropout和标准化创建一个CNN模型 # # CIFAR is composed ot 50k train and 10k test # CIFAR数据集包含5W训练图片,和1W测试图片。...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...This op computes `(x - mean) / adjusted_stddev`, where `mean` is the average of all values in...image, and `adjusted_stddev = max(stddev, 1.0/sqrt(image.NumElements()))`....# 从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=True): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集

1.2K2 0

实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类（对比均方根误差与softmax交叉熵误差区别）

[TensorFlow深度学习入门]实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类问题描述数据集鸢尾花数据集下载地址鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签。...(temp,axis = 0))/(np.max(temp,axis = 0)-np.min(temp,axis = 0)) return(temp) def convert2onehot(data...5200 steps loss is 0.019560 5600 steps loss is 0.019088 6000 steps loss is 0.018654 0.9933333333333333 使用...(temp,axis = 0))/(np.max(temp,axis = 0)-np.min(temp,axis = 0)) return(temp) def convert2onehot(data...=1)) w2 = tf.get_variable("w2",initializer=tf.random_normal([64,3],stddev=1)) b1 = tf.get_variable("b1

1.6K2 0

利用GEE（Google Earth Engine）在线处理NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数归一化教程！

2.数据的选择 //这是我自己的行政矢量边界，这回用的是山西省界 var hh= ee.FeatureCollection("users/bqt2000204051/shanxijie"); //这部分代码是进行数据的选择和...=ee.Number(mean_std.get(name.cat('_mean'))); var std=ee.Number(mean_std.get(name.cat('_stdDev')))...; var max=mean.add(std.multiply(3)); var min=mean.subtract(std.multiply(3)); var band1=ee.Image...(min).multiply(band.lt(min)).add(ee.Image(max).multiply(band.gt(max))) .add(band.multiply...以上是归一化前的统计量，为了和EVI波段明显对比，我使用了一个B4波段作为参照！这是归一化后的统计量分布图！

5271 0

扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则

1 Keras卷积层 Keras的卷积层和PyTorch的卷积层，都包括1D、2D和3D的版本，1D就是一维的，2D是图像，3D是立体图像。...这里就用最常见的2D图像来做讲解，1D和3D和2D基本相同，不多赘述。..., stddev): self.mean = mean self.stddev = stddev def __call__(self, shape, dtype=None)`: return...): # To support serialization return {'mean': self.mean, 'stddev': self.stddev} 关键就是在__call__中返回一个和输入参数...其中的get_config是用来保存模型数据的，不要的话也没事，只是不能序列化的保存模型（不用使用config或者json来存储模型）。 - END -

1.7K3 1

Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...This op computes `(x - mean) / adjusted_stddev`, where `mean` is the average of all values in image..., and `adjusted_stddev = max(stddev, 1.0/sqrt(image.NumElements()))`....从阅读器中构造CIFAR图片管道 def input_pipeline(batch_size, train_logical=False): # train_logical标志用于区分读取训练和测试数据集...print('Getting/Transforming Data.') # 初始化数据管道获取训练数据和对应标签 images, targets = input_pipeline(batch_size

1.1K1 0

TensorFlow-6-TensorBoard 可视化学习

而 variable_summaries 里面有计算 mean，max，min，stddev 的 tf.summary.scalar 操作。...with tf.name_scope('summaries'): mean = tf.reduce_mean(var) tf.summary.scalar('mean', mean...) with tf.name_scope('stddev'): stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean)))...tf.summary.scalar('stddev', stddev) tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var)) tf.summary.scalar...('min', tf.reduce_min(var)) tf.summary.histogram('histogram', var) 执行后，就可以看到下图： ?

6315 0

TensorFlow指南（三）——深度神经网络（初级）

1], stddev=1, seed=1)) """ 这里的 placeholder 可以看成一个入口，我们不希望把如此巨大的数据量全都一下子装进TensorFlow里，这极大的增加了开销。...最后我们再使用tf.reduce_mean对其求一个平均值，并取负数，便得到了损失函数。...input_data.read_data_sets会自动帮你下载MNIST数字数据集，返回数据集mnist。...该数据集用28×28（=784）的像素矩阵来存储图片数字，所以我们会设置参数INPUT_NODE = 784，矩阵元素取值范围在[0,1],0代表白色，1代表黑色。...同时使用:R(w)=∑iα|wi|+(1−α)w2i\large L1和L2同时使用: \color{blue}{ R(w) = \sum_i \alpha |w_i| +(1-\alpha)w_i^2

3692 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

无需人脸检测，即可实时，6自由度3维人脸姿态估计方法 | 代码刚开源

人工智能|TensorFlow前向传播实例

数据分析EPHS(6)-使用Spark计算数列统计值

【TensorFlow篇】--Tensorflow框架可视化之Tensorboard

GEE错误——Dictionary does not contain key: VV_stdDev.

tensorboard快速上手教程

Python【statistics】 — 统计学计算（总结一）

HBase 性能测试之读写P999延时压测实践

深度学习-TensorFlow张量和常用函数

Tensorboard入门 | TensorFlow深度学习笔记

TensorFlow深度学习笔记 Tensorboard入门

八种 WebSocket 框架的性能比较

Kafka常用JMX监控指标整理【实战笔记】

使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN

实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类（对比均方根误差与softmax交叉熵误差区别）

利用GEE（Google Earth Engine）在线处理NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数归一化教程！

扩展之Tensorflow2.0 | 21 Keras的API详解（上）卷积、激活、初始化、正则

Tensorflow 读取 CIFAR-10 数据集

TensorFlow-6-TensorBoard 可视化学习

TensorFlow指南（三）——深度神经网络（初级）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐