我正在尝试对属于10个类的一些图片数据训练一个简单的模型。图像是黑白格式(不是灰度),我使用image_dataset_from_directory将数据导入到python中,并将其拆分成验证/训练集。我的代码如下: 我的导入 import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.m
我想知道为什么resnet50的MaxPool2d层在张力板上可视化时会输出2个张量?resnet50和代码的可视化如下图所示。谢谢!
代码:
import torchvision
import torch
from tensorboardX import SummaryWriter
import torch.nn as nn
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=False)
dummy_input=torch.rand((10, 3, 224, 224))
with SummaryWriter(comment='Net1
我在上计算机视觉课。我不理解内核半径的概念。
// Convolve the kernel at each pixel
for(I =-radius;i<=radius;i++)
for(j=-radius;j<=radius;j++)
radius在这里做什么?
假设上面的图片是一个内核,那么半径在哪里?
这是一个不完整的Python代码片段,它使用FFT进行卷积。
我想修改它,使它支持,1)有效卷积2)和完全卷积。
import numpy as np
from numpy.fft import fft2, ifft2
image = np.array([[3,2,5,6,7,8],
[5,4,2,10,8,1]])
kernel = np.array([[4,5],
[1,2]])
fft_size = # what size should I put here for,
# 1) va
因此,我将一个数组存储在一个维数为(251,240)的矩阵中。接下来,我创建了一个ricker小波,并将其与每一列(时间序列)进行卷积。这似乎工作得很好。在我的过程中的下一步将是用相同的ricker小波去卷积卷积的结果。我希望重建我的原始信号,但事实并非如此。我做错了什么?我如何正确地对ricker小波进行去卷积? 我将我的一些代码附加在下面 # the array 'time' and and 'seismic_data' with dimensions (251,) and (251,240) respectively, where created in
我正在尝试在图形处理器上的tensorflow中实现一个3DCVN,但我的大多数变量都是complex64。当我所有的变量都为float32时,一切都能正常工作。
我已经整理了一些相关的问题,但我被这个错误卡住了:
tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: No OpKernel
was registered to support Op 'Conv3D' with these attrs. Registered kernels:
device='CPU'; T