我正在使用预先训练好的模型对图像进行分类。我的问题是,在我的模型中使用预训练的模型结构后,我必须添加什么样的层。为什么这两个实现是不同的。具体地说: 考虑两个示例,一个使用猫和狗数据集: 可以在here中找到一个实现。关键的一点是基础模型: # Create the base model from the pre-trained model MobileNet V2
base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE,
我使用过ASP.NET,现在我正在开发Sinatra/MongoDB应用程序。在ASP.NET架构中,给定请求使用的数据库连接来自ADO.NET管理的连接池。连接在请求之间的池中保持活动状态,因此建立和拆除连接的成本不会为每个http请求支付。
Sinatra MongoDB应用程序中是否有类似的机制,或者我是否需要对每个请求进行连接/断开连接?如果有一种机制,那么代码是什么样子的?
EDIT1:以下内容不起作用。浏览器发送的每个HTTP请求都会命中new.db行,包括对css、js、jpeg文件的请求。
require 'mongo'
include Mongo
db =
我有一个PySpark作业,用于更新HBase中的一些对象(Sparkv1.6.0;OptimyBaseV0.9)。
如果我为每一行打开/关闭一个HBase连接,它就能正常工作:
def process_row(row):
conn = happybase.Connection(host=[hbase_master])
# update HBase record with data from row
conn.close()
my_dataframe.foreach(process_row)
在经历了几千次后,我们开始看到这样的错误:
TTransportExcep
将数据库初始化为全局变量是个好主意吗?它能工作吗?
我在想这样的事情:
func MustDB(d *sql.DB, err error) *sql.DB {
if err != nil {
log.Panic(err)
}
return d
}
// what I don't know - is how to call db.Close()
// username and password can also be read similar way
var db *DB = MustDB(db.Open(...))
func MustPrepare(db
我试图在vgg19网络中添加一个密集的层,但是它给了我下面的错误。有人能帮我吗?
import tensorflow
from tensorflow.keras.applications.vgg19 import VGG19
model = VGG19()
x = tensorflow.keras.layers.Dense(10,
activation="relu",name="",trainable=True)(model.layers[-1])
model = tensorflow.keras.Model(inputs = model.layers
在CNN传输学习中,在应用卷积和池后,是否需要平坦()层?
我看到了一个示例,在删除了vgg16的顶层之后,首先应用层是GlobalAveragePooling2D(),然后是GlobalAveragePooling2D()。
这是特殊的转移学习吗?
这是一个没有Flatten()的例子。
base_model=MobileNet(weights='imagenet',include_top=False) #imports the mobilenet model and discards the last 1000 neuron layer.
x=base_model.o
我正在使用多进程测试一些代码以尝试理解它,但我很难让.Value工作起来。我做错了什么,上面说p不存在?
这是我的密码:
from multiprocessing import Pool, Value
from ctypes import c_int
if __name__ =="__main__":
p=Value(c_int,1)
def addone(a):
print(a)
with p.get_lock():
print(p.value)
p.value += 1
if __name__ =="__
我在iPhone2.0中使用这行代码,它工作得很好
pool=[[NSAutoreleasePool alloc]init];
[pool release];
当我在iPhone3.0中运行这行代码时,它在日志屏幕中给出了一些泄漏消息。这条信息是
2009-10-13 03:26:31.841 Spectrum[3946:4c2b] *** _NSAutoreleaseNoPool(): Object 0xd819d0 of class NSCFString autoreleased with no pool in place - just leaking
Stack: (0x305a2e6
在下面的代码中,我原本期望输出为2,因为我在将函数分配给用于多处理的池之前更改了config的值,但结果却是5。我确信这是有充分理由的,但不确定如何解释它。 from multiprocessing import Pool
config = 5
class Test:
def __init__(self):
print("This is init")
@classmethod
def testPrint(cls, data):
print(config)
print("This is testPrint")