blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/89674803 文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书 1. list的切片操作...Python中可以对list使用索引来进行切片操作，其语法(Python3)如下： a[:] # a copy of the whole array a[start:]...:9] # 从索引为0的列表元素开始迭代列表至索引为8的列表元素，不包含索引为9的列表元素 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> a[3:5] # 从索引为3的列表元素开始迭代列表至索引为...4的列表元素，不包含索引为5的列表元素 [3, 4] >>> a[::1] # 从索引为0的列表元素开始索引列表，每次迭代索引值加1，直至列表结束 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,...2，直至索引为8的列表元素，不包含索引为9的列表元素 [3, 5, 7] # 当索引值为负数时 >>> a[-1] # 列表的最后一个元素 9 >>> a[-2:] # 从列表的倒数第二个元素直至列表结束
之前一直对tensorflow的padding一知半解，直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数，才恍然大悟，...根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。...我们知道，padding的方式在tensorflow里分两种，一种是VALID，一种是SAME，下面分别介绍这两种方式的实际操作方法。...pad_needed_width / 2 （结果取整） pad_right = pad_needed_width – pad_left 至此，关于tensorflow的卷积padding操作介绍完毕，...下面是关于此操作的源码（Get2dOutputSizeVerbose函数的部分节选），我也不会用MarkDown，索性直接截图了，以供参考。
# python中对列表和元组的切片操作 # 代码 # 切片方法用于列表、元组,切片方法不能用于字典 list_tmp = [0, 1, 2, 3, 4] tuple_tmp = (4, 3, 2, 1
例如在列表中要元素2和3，则切片截取为LIST[1:3]2.2 忽略最后一位元素在Python中，进行切片操作会不包含最后一位元素，这一风格是与C语言等语言保存以索引位置从0开始的做法。...切片忽略最后一位元素会有以下好处：当切片操作只给出最后一位时，可以直接明了看到截取的子序列的长度。例如LIST[:2]中包含两个元素根据 Edsger W....切片原理切片操作是使用方括号 [] 进行运算的。其格式为 [start:stop:step]。对象在start和stop区间中取出间隔step的元素。step可以取负数。...切片赋值将序列进行切片操作后得到切片对象可以进行赋值，但是必须遵循以下条件：切片做为对象，那么等号右边必须是一个可迭代的对象即使切片里只有一个值，也要转换成可迭代的序列否则的话，系统会抛出TypeError...切片计算在Python中，切片对象可以进行 “+”或“*”运算，以达到拼接组合成新的切片对象。
高级特性 切片操作：对list,tuple元素进行截取操作，非常简便。 L[0:3],L[:3] 截取前3个元素。 L[1:3] 从1开始截取2个元素出来。...10个数 L[10:20] 取前11-20个数 L[:10:2] 取前10个数，每两个取一个 L[::5] 所有数，每5个取一个 L[:] 原样复制一个list tuple,字符串也可以进行切片操作
x in a] print(a,b) 来看看输出吧： [2, 3, 4] [2, 3, 4] [2, 3, 4] [1, 2, 3] 可能有人会有疑问，为什么同样是复制操作，结果却不同？...2. step by step 其实我们有结果再推原因，应该大概可以知道可能b[:]和a是共享同一块内存的，实践是检验真理的唯一标准，让我们分别在赋值1和赋值2之后分别输出a,b的内存地址如下： 140348034061384...140348034061384 140348034061384 140348034060872 果不其然，第一次a,b都指向的是同一块内存，而赋值2则是在原来的地址上做修改，或者可以分别输出a is...b来判断a,b是否为同一个对象 再将代码稍加改动： a = [1,2,3] # 改成a的切片 b = a[:] print(a,b) print(id(a),id(b)) b = [x-1 for x..., 3] [0, 1, 2] 140489909315016 140489909314632 我们发现当使用a[:]时，这时候返回的是一个新的对象，所以其id都不相同
解决TensorFlow中的UnimplementedError：未实现的操作 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...引言 在深度学习的开发过程中，TensorFlow是一个非常强大的工具。然而，在使用TensorFlow时，我们可能会遇到各种各样的错误，其中之一就是UnimplementedError。...2.2 TensorFlow版本不兼容 某些操作可能只在特定版本的TensorFlow中实现。如果使用了不兼容的版本，也可能会导致这个错误。...('GPU'))) 3.2 更新TensorFlow版本 确保你使用的是最新版本的TensorFlow，因为最新版本通常包含了对更多操作的支持和实现。...表格总结 方法 描述 确保硬件支持 确认硬件支持所需操作 更新TensorFlow版本 使用最新版本的TensorFlow 检查自定义操作 确保自定义操作已正确实现 未来展望 在未来的工作中，我们可以继续探索更多的深度学习技术
图像数据解析 图像编码 import tensorflow as tf import base64 if __name__ == "__main__": path = "/Users/admin...elUiC_DHWiAl8vLUASiKiwDljwaaAlGAKqxYx5AO9A0yF5OetSykRPJx1qHYCpK-TnNYyKK7HJ4NZ31M5PURie9Nk3CNuapBcsxtxTKTJUapbsWhXaocxkbOcVlzgRmQijmGSQznODWsJGbLAcGtbkjlJzVpiJlGRTEDIMZqQImFDQyncdDUMTM 图像解码 import tensorflow...if key & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() 运行结果 图像数据处理 图像压缩 import tensorflow...= tf.io.decode_base64(img_w64_tensor) img_matrix = tf.io.decode_image(img_w64_decode) # 图像压缩的8...img_matrix = tf.image.convert_image_dtype(img_matrix, dtype=tf.float32) for i in range(4): # tensorflow
# 输出数组的后五位数 data_arr[-5:] data_arr[5:10] # 输出 [5 6 7 8 9] [5 6 7 8 9] 可以看到，和列表 List 一样，一维数组同样支持切片操作...和一维数组一样，我们试着进行切片操作 # 输出五行三列数据的第一行数据 data_arr2d[:1] # 输出 [[ 1.13042124 -1.6739234 0.53706167]] # 输出五行三列数据的第二行第二列数据...（非）算术运算符 特别注意的是：Python 关键字 and 和 or 在布尔型数组中无效 最后一个问题，如果我们想要把所有负数用0代替呢？...列表切片：通过起始下标、结束下标、步长等参数进行切片操作。...原创不易，欢迎点赞噢 文章首发：公众号【知秋小梦】 文章同步：掘金，简书 原文链接：《Hello NumPy》系列-切片的花式操作
将切片 b 的元素追加到切片 a 之后： a = append(a, b...) 2....复制切片 a 的元素到新的切片 b 上： b = make([]T, len(a)) copy(b, a) 3....切除切片 a 中从索引 i 至 j 位置的元素： a = append(a[:i], a[j:]...) 5....在索引 i 的位置插入切片 b 的所有元素： a = append(a[:i], append(b, a[i:]...)...) 9....将元素 x 追加到切片 a： a = append(a, x) 因此，您可以使用切片和 append 操作来表示任意可变长度的序列。
切片（Slice）是一个取部分元素的操作，是Python中特有的功能。它可以操作list、tuple、字符串。 Python的切片非常灵活，一行代码就可以实现很多行循环才能完成的操作。...切片操作的三个参数 [start: stop: step] ，其中start是切片的起始位置，stop是切片的结束位置（不包括），step可以不提供，默认值是1，并且step可为负数（详细使用见下）...下面盘点下切片的常见操作。...切取的元素不包括右端点 ? “2” 切片左端点为0，可省略 ? “3” 每两个取一个 ? “4” 支持倒数切片，倒数第一个元素的索引是-1 ? “5” 原样复制一个list ?...“11” 切片操作的三个参数可以用表达式 ? “12” 连续切片操作 ? “13” 元组对象的切片操作 ? “14” 字符串的切片 ? 以上就是Python切片常用的14个操作，希望能帮助到大家。
操作对象 Python序列（字符串、列表、元组） 切片定义 通过制定下标的方式来获得某一个数据元素，或者通过指定下标范围来获得一组序列的元素，这种访问序列的方式叫做切片。...原型 [start:stop:step]即[开始索引：结束索引：步长值]，其中start默认值为0、stop默认取到该索引对应的值为止，但不包含该索引对应的值、step的默认值为1 切片操作技巧总结 start...、stop的值可以为正数也可以为负数，其中正数表示从序列的左起往右（起始值为0），负数表示从序列的右边往左（起始值为-1） step的值也可以为正数同时也可以为负数，但不能为0，其中正数表示从start...我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
数组 基础知识 数组是一种由固定长度的特定类型元素组成的序列，元素可以是任何数据类型，但是数组中的元素类型必须全部相同。 数组的长度在创建时就已经确定，且不可更改。 数组的下标从0开始。...声明并初始化一个数组 var arr [5]int // 定义一个长度为 5 的 int 类型数组 arr[0] = 1 // 给数组中的第一个元素赋值为 1 fmt.Println(arr) // [...切片可以使用make()函数来创建，也可以通过对已有的数组或切片进行切片操作得到。...切片的切片操作s[i:j]，其中i表示切片的起始位置，j表示切片的结束位置（不包含j位置的元素），可以得到一个新的切片。 切片可以使用append()函数向末尾添加元素，当容量不足时会自动进行扩容。...// 将 slice2 中的元素打散后添加到 slice1 中 fmt.Println(slice1) // [1 2 3 4 5 6 7 8 9] 切片的遍历和切片表达式 // 遍历切片 slice
接Tensorflow的图像操作(三) 3D人脸问题 人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的...姿态的变化，人脸关键点定位中面临的一个重要的问题，尤其是一些大尺度的姿态的变化，会出现很多人脸关键点被遮挡，侧脸会导致很多关键点消失。对侧脸关键点检测会面临很大的挑战。...除了这些策略以外我们还可以去优化主干网络，比如去关注ImageNet图像挑战赛中更好的网络，能够提取出更加鲁棒的特征，对主干网络进行优化同样也能提高模型的性能。...人脸关键点定位问题扩展 姿态估计，定位出人体中的非常重要的骨骼点，就是关节位置上的点位，将这些点位进行连接就可以拿到当前人的姿态。对于姿态问题本质上也是一个点回归的问题，同人脸是非常相似的。...而SENet ResNet则是将SENet融入到了ResNet残差的结构中，SENet添加的部分是在残差之后的单元，在这个结构单元，拿到了特征图之后，同样经过一个SENet来对特征图进行通道上的加权，最后再同原先的特征图进行相加
接Tensorflow的图像操作 度量学习 什么是度量问题？ 对于人脸匹配可以i分为1:1和1:N。对于1:1的情况，我们可以采用分类模型，也可以采用度量模型。...如果这两个1它们是同一个物体，在表示成特征向量的时候，这两个特征向量理论上是完全一样的两个特征向量，这两个特征向量的距离就是0。如果不同的两个向量，它们的距离可能就是∞。...对于1:N的问题，主要就是采用度量的方法。比方说A和B同类，A和C不同类，则A和B的相似性大于A和C的相似性。我们在这里讨论的主要就是距离，如何去衡量两个向量之间的距离，这个距离我们将它定义为相似度。...如果A和B的相似性达到了一定的程度，这时候我们就可以认为A和B是同类物体。基于这样一个前提，我们就可以去完成人脸度量以及去完成人脸识别。 距离的度量有非常多的方法，上图是几个比较具有代表性的方法。...欧式距离可以参考机器学习算法整理 中的介绍。 马氏距离可以看作是欧氏距离的一种修正，公式为 ，其中Σ是多维随机变量的协方差矩阵。
接Tensorflow的图像操作(二) 这里我们重点来看一下这个train方法，在训练的部分有一个非常重要的点就是如何去进行样本的选择。...这个时候会进行难样本的挖掘，在FaceNet中的策略，我们不能将其称为OHEM，不能称为严格意义上的难例挖掘，但有其核心思想在里面。如果要想使我们的模型训练的更好，此处可以对样本选择的部分进行优化。...，这个loss就是输出结果中的每一个batch_size中的loss err, _, step, emb, lab = sess.run([loss, train_op, global_step...并不是在参数中定义的batch_size的数量的loss，而是定义的有多少个人以及每个人有多少个图片这样一个数量，在这个基础上再进行样本筛选之后的样本所对应的loss。...训练模型转pb文件，模型固化 在facenet/src目录下有一个freeze_graph.py的脚本文件，这里同样需要将 import tensorflow as tf 修改成 import tensorflow.compat.v1
切片操作首先支持下标索引，通过[ N:M :P ]操作 索引正向从0开始，逆向从-1开始 N：切片开始位置 M：切片结束位置（不包含） P：指定切片步长，为正数表示按照指定步长正向切片，为负数反之 一、...列表的切片操作 列表切片后还是列表 通过列表生成器定义一个列表： In [2]: a = [n for n in range(10)] In [3]: a Out[3]: [0, 1, 2, 3, 4,...： In [15]: a[::-1] Out[15]: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] 二、元组切片 元组切片后还是元组,用法和列表切片一样，但是一点需要注意 In [17...5)) In [18]: b Out[18]: at 0x00000206445ED780> # 推到式通过小括号（）以后就不是元组了，是生成器的另一种形式...字符串切片之后还是字符串，用法也和列表切片一致 In [23]: c = "hello,world" In [24]: c[::-1] Out[24]: 'dlrow,olleh' In [25]:
# 引用和切片造成的不同影响 当你创建了一个对象并将其分配给某个变量时，变量只会查阅（Refer）某个对象，并且它也 不会代表对象本身。...也就是说，变量名只是指向你计算机内存中存储了相应对象的那一部 分。这叫作将名称绑定（Binding）给那一个对象。...一般来说，你不需要去关心这个，不过由于这一引用操作困难会产生某些微妙的效果，这是 需要你注意的： '''如果直接引用对象的话，对mylist操作也会影响到原本的shoplist 如果想要不影响原本的，必须引用的是对象的切片...，切片即为副本 ''' print('Simple Assignment') shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana'] # mylist 只是指向同一对象的另一种名称...by making a full slice') # 通过生成一份完整的切片制作一份列表的副本 mylist = shoplist[:] # 删除第一个项目 del mylist[0] print('
fmt.Println(build[:len(build)]) //与切片本身等效 fmt.Println(build[:30]) //与切片本身等效 //部分...//设置元素数量 const count = 10 //预分配足够多的元素切片 srcData := make([]int, count) //将切片赋值.../预分配足够多的元素切片 copyData := make([]int, count) //将数据分配到新的切片空间copyData中 copy(copyData, srcData...) fmt.Println(copyData, refData) //[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] //修改原始数据的第一个元素...srcData[0] = 999 //打印复制切片的第一个和最后一个元素;复制数据不变，原始数据改变 fmt.Println(copyData[0], copyData[count
placeholder： self.xxx = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[xxx, xxx], name='xxx') 2：喂numpy.ndarray格式的矩阵进去
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