大小(27900)必须与形状1,224,224,3的乘积匹配
这个问答内容涉及到深度学习中的图像处理，具体是关于输入图像的大小和形状的要求。下面是我对这个问题的完善且全面的答案：
在深度学习中，输入图像的大小和形状对于模型的训练和推理是非常重要的。大小(27900)必须与形状1,224,224,3的乘积匹配的意思是，图像的总像素数必须与1,224,224,3相乘的结果相等。
- 概念：输入图像的大小和形状指的是图像的像素数和通道数。像素数表示图像的总像素个数，通道数表示图像的颜色通道数，常见的是RGB三通道。
- 分类：输入图像的大小和形状可以分为两类，即固定大小和可变大小。固定大小指的是所有输入图像的大小和形状都是相同的，而可变大小指的是输入图像的大小和形状可以不同。
- 优势：确定输入图像的大小和形状可以提高模型的训练和推理效率，减少计算资源的浪费。同时，固定大小的输入图像可以简化模型的设计和实现。
- 应用场景：确定输入图像的大小和形状在图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务中广泛应用。例如，在图像分类任务中，常用的输入图像大小是224x224或者299x299。
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OCR使用入口在哪里？功能键在哪里？
官方文档、文字识别
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标题：文字识别（OCR） - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12399
浏览 451提问于2018-02-27
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如果我没有将默认的输入形状输入到预先训练的模型中，深度学习程序的准确性会下降吗？
python、keras、conv-neural-network、pre-trained-model、transfer-learning
正如标题所说，我想知道输入形状是否会影响深度学习模型的准确性。 此外，预先训练的模型(如Xception)是否可以用于灰度图像？ 附言:我最近开始学习深度学习，所以如果可能的话，请用简单的术语解释。
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有无接入的DEMO？
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浏览 212提问于2018-02-06
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快速确定图像分割神经网络的输入神经元个数
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您好，我是一个新的神经网络，特别是层和神经元。我正在做图像分割项目，我有200个输入图像，并有正确的标签。在fastai中，你可以使用预先训练好的模型进行迁移学习。我已经完成了训练，使用了learn.summarry。我对如何确定输入层(初始数据)中的神经元数量感到困惑？我相信这与形状有关，但我不确定如何找出输入层中输入神经元的数量。请帮帮我！谢谢!
ImageDataBunch;
Train: LabelList (160 items)
x: SegmentationItemList
Image (3, 128, 128),Image (3, 128, 128),Image (3, 128
浏览 12提问于2020-05-27得票数 2
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如何计算小批次记忆对深度学习模型的影响？
deep-learning、tensorflow
我正在试图计算GPU所需的内存量，以基于Andrej的这张笔记来训练我的模型。
我的网络有532,752个激活和19,072,984个参数(权重和偏差)。这些都是32位浮点数，因此每个字节在内存中占4个字节。
我输入的图像是180x50x1 (宽度x高度x深度)= 9,000浮点32值。我不使用图像增强，所以我认为杂项内存将只与小批大小有关。我用的是128张图片的小批量大小。
根据Andrej的建议，我得到了以下内存大小：
激活: 532,752*4/(1024^2) = 2.03 MB
参数: 19,072,984*4/(1024^2) *3= 218.27 MB
杂项: 128_9,000
浏览 0提问于2016-07-07得票数 21
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大小(27900)必须与形状1,224,224,3的乘积匹配
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我将来自BlazeFace的张量传递给我的自定义模型，用于分类任务。问题是维度与我的自定义模型的输入不匹配，该模型是使用迁移学习和MobileNetV2训练的。我意识到，当裁剪的面比我的自定义模型的形状小时，我正在尝试调整它们的大小。如何才能使裁剪的面适合模型？ Model input shape : [1,224,224,3]
Cropped face : [1,117,68,3] const crop = tf.image.cropAndResize(
tensorReshaped,
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[0],
浏览 16提问于2020-09-16得票数 0
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对整个输入进行ML/DL预测，而不是逐行预测
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我有一个测量各种特征的传感器的表格数据。当传感器处于“关闭”状态时，它将报告0作为值。为了进行分类，我正在训练一些机器学习模型kNN、XGBoost和NN。这是我面临的问题:我可以逐行训练和预测；然而，将范围分类为整体比逐行分类更好。另一个问题是范围的大小可能会有所不同。有关一个非常基本的示例，请参阅此图说明范围。 ? 我有一个基本的Keras模型： model = Sequential()
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m
浏览 26提问于2020-12-08得票数 0
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训练cnn分类器将任意输入形状的图像分类为输入
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model.add(tf.keras.layers.Conv2D(8,(3,3),acti
浏览 1提问于2020-08-23得票数 0
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model.predict()函数用于语义分割的结果的意义是什么？
python、keras、predict、semantic-segmentation
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2) predictions是一个(1,224,224,3)形状的numpy阵列。它的数据类型是float32
浏览 1提问于2019-07-12得票数 0
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新图像尺寸的传递学习
deep-learning、neural-network、keras、convolutional-neural-network
转移学习:将经过训练的神经网络用于新的分类任务。
当我们想要用卷积神经网络进行传递学习时，我们不需要使用与训练所用的图像大小相同的图像大小。但如果我们改变输入的大小，我们将不得不重新训练完全连接的层。见这篇文章是关于堆栈溢出的。
我不明白为什么改变输入形状不会影响卷积层的重量和为什么它会影响完全连接的层权重。
如果我的问题听不懂，请告诉我。
浏览 0提问于2019-08-16得票数 1
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为什么在Google Cloud ML上训练的TensorFlow模型比在本地训练的模型更准确？
tensorflow、machine-learning、object-detection、google-cloud-ml
我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN )，具有相同的配置，TensorFlow和模型版本，以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。
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为什么本地训练的模型的准确性要低得多？本地训练的模型往往比云训练的
浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
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是否可以在keras中对多种图像大小进行训练？
python、machine-learning、tensorflow、deep-learning、keras
Keras将numpy数组作为训练数据的输入，但是可以创建可以采用不同输入大小的模型。我想知道是否有一种方法可以将各种维度的图像合并到模型的训练数据中。
浏览 0提问于2017-02-21得票数 3
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未能使用ml5.js图像分类模型-错误:根据所提供的形状，[1,64,64,4]张量应该有16384值但有20155392
conv-neural-network、p5.js、tensorflow.js、image-classification、ml5.js
我训练了一个用ml5.js编写的图像分类神经网络模型。当我尝试在p5.js web编辑器中使用模型文件时，我会得到一个错误“基于提供的形状，1,64,64,4，4，张量应该有16384个值，但有20155392‘。
代码在这个p5草图中- (单击右上角的箭头将显示文件)。
当我在具有相同结构的网页上运行本地服务器时，我会看到“模型准备好了！”(确认模型已加载)，仅此而已。
我读到了很多关于bin文件可能损坏的评论--我自己保存了模型，生成了bin文件，所以应该没有问题。正如非常相似的代码的作者在这里所建议的那样，，在setup()中添加pixelDensity(1)是没有帮助的。
我刚开始机
浏览 15提问于2022-05-16得票数 0
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降低深度学习模型的输入维数
python-3.x、machine-learning、deep-learning、keras、dimensionality-reduction
我正在学习一门关于深入学习的课程，我有一个用角蛋白做的模型。对分类数据进行数据预处理和编码后，得到一个形状(12500,)数组作为模型的输入。这种输入使得模型训练过程更慢、更慢。是否有将输入的维数降到最小的方法？
输入是分类地理坐标，天气信息，时间，距离，我试图预测两个地理坐标之间的旅行时间。
原始数据集有8个特征，其中5个是分类的。我使用一个热编码来对上述分类数据进行编码。地理坐标有6000类，天气15类时间有96类。同样，在对一个热编码进行编码之后，我得到了一个形状(12500,)数组作为模型的输入。
浏览 0提问于2018-04-15得票数 3
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输入图像大小如何影响全连通层的大小和形状？
machine-learning、image-processing、neural-network、computer-vision、image-segmentation
我读了很多说明两件事的教程。
“用卷积层替换完全连接的层，将它们转换成完全卷积的网络，该网络接受任意大小的输入和输出分类图。”。
传统的CNN不能做到这一点，因为它有一个完全连接的层，它的形状是由输入图像大小决定的。
基于这些陈述，我的问题如下？
每当我做了一个FCN，我只能让它工作在一个固定维度的输入图像，用于培训和测试。但是在论文的摘要中，他们指出：“我们的关键洞察力是建立”完全卷积“的网络，它接受任意大小的输入，并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。”
输入图像大小是如何确定完全连接层的？我试着上网看，但没有找到直接的答案。
浏览 0提问于2019-08-02得票数 0
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深度学习模型的输入形状
pytorch
我创建了不同输入形式的深度学习模型。为了进行测试，我正在根据模型的输入形状手动调整图像大小，我需要根据深度模型的输入形状调整图像的大小--任何命令都可以在PYTORCH中找到模型的输入形状
model = torch.load(config.MODEL_PATH).to(config.DEVICE)
im = cv2.resize(im, (INPUT_IMAGE_HEIGHT,INPUT_IMAGE_HEIGHT))
如何从模型中找到INPUT_IMAGE_HEIGHT，INPUT_IMAGE_HEIGHT
谢谢
浏览 4提问于2022-05-23得票数 3
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三维卷积神经网络的实现
python、tensorflow、deep-learning、conv-neural-network
我正在尝试实现用于目标检测和跟踪的。我不能把我的心思集中在细节上。我试图寻找这篇文章的评论和解释。我不相信的是：
对于时间信息，我们从过去的5个时间戳中提取所有的3D点。因此，我们的输入是一个由时间、高度、X和Y组成的四维张量。对于我们的早期融合模型和后期融合模型，我们使用Adam优化器从零开始训练，学习速率为1e-4。该模型是在4台Titan XP GPU服务器上训练的，批处理大小为12。
我知道CNN的输入如下
batch_size，频道，X，Y
但在这里他们正在考虑
时间，频道，X，Y
然后他们提到批次的大小是12！我不明白的是，他们在哪里考虑的batch_siz
浏览 0提问于2019-06-27得票数 0
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有没有办法在SNPE (dlc)中调整输入形状的大小？
tensorflow、dynamic、resize、snpe
我已经基于Tensorflow训练了一个模型。这个模型应该可以在手机上工作，但在将冻结图(pb)转换为深度学习容器(Dlc)时，我遇到了一个问题。我必须将输入大小设置为常量。这导致该模型不能在任何输入大小下工作。我正在尝试找到一种方法来调整DLC模型的输入形状的大小，而不使用"snpe-tensorflow- to -dlc -- input _dims 1,512,512,3“初始化模型，因为这种方法很消耗资源。实际上，我想在dlc模型中调整输入形状的大小。有人能帮我吗？
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如何在Tegra X2上使用TesnorFlow-GPU模型进行推理？
python、tensorflow、tegra、tensorrt、nvidia-jetson
我是Jetson x2董事会的新手。
我计划在TX2板上运行我的tensorflow-gpu模型，看看它们在那里的表现如何。这些模型是在GTX GPU机上训练和测试的。
在tx2板上，Jetpack full不包含tensorflow。因此，tensorflow需要构建/安装，我已经看过几个教程并尝试过。我的python文件train.py和test.py期望tensorflow-gpu。
现在我怀疑，如果在tx2板上安装tensorflow-gpu是正确的选择吗？
哦，在TX2上有Nvidia TX2，它将完成部分工作，但是怎么做呢？是这样吗？
tensorflow和tensorRT会合作取
浏览 2提问于2018-11-23得票数 1
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在tensorflow.js中确定LSTM网络的输入形状
node.js、lstm、tensorflow.js
我正在尝试用tensorflow.js构建和训练LSTM网络，
我的数据集如下
dataSet = [
{
phrase: "i am returning this product because it is too yellow for me",
output: "color"
},
{
phrase: "i am shipping back product because it is broken when i received it",
output: "broken"
},
{
p
浏览 0提问于2018-10-02得票数 0
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