我有一个灰度图像,并希望使用Keras执行增强方法。问题:导入图像后,它将从其维数中丢失通道宽度,从而面临ImageDataGenerator的问题。
#importing libraries
import keras
from keras import backend as K
import imageio
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from skimage import io
from skimage import color
import numpy as np
from scipy impor
我有两个形状为(N,D)的矩阵A和形状为(N,D)的B,对于Ai和Bi的每一行,我正在通过矩阵乘法构造一个DxD矩阵。最后,我会得到NxDxD张量 现在;我的代码效率不高,需要一个循环;有什么快速的方法可以做到这一点吗? result = tf.zeros((1,D,D))
for i in range(N):
x = tf.matmul(tf.reshape(A[i], (-1, 1)), tf.reshape(B[i], (1, -1)))
y = tf.matmul(tf.reshape(B[i], (-1, 1)), tf.reshape(A[i], (1, -1))
我正在实现一个客户操作,它的梯度必须计算出来。职能如下:
def difference(prod,box):
result = tf.Variable(tf.zeros((prod.shape[0],box.shape[1]),dtype=tf.float16))
for i in tf.range(0,prod.shape[0]):
for j in tf.range(0,box.shape[1]):
result[i,j].assign((tf.reduce_prod(box[:,j])-tf.reduce_prod(prod[i,:
我有一批图像作为大小为[batch_size, w, h]的张量。
我希望得到每一列中值的直方图。
这就是我想出来的(但它只适用于批次中的第一个图像,而且速度也很慢):
global_hist = []
net = tf.squeeze(net)
for i in range(batch_size):
for j in range(1024):
hist = tf.histogram_fixed_width(tf.slice(net,[i,0,j],[1,1024,1]), [0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0], nbins=10)
我在运行一个二维卷积网络。我的输入是3维的,但是我得到了这个4维错误:
如您所见,我的输入具有正确的维度:
下面是我的代码:
from keras import models
from keras import layers
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(8,6171,4)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3,
以下代码:
def decode_img(img):
# convert the compressed string to a 3D uint8 tensor
img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
# Use `convert_image_dtype` to convert to floats in the [0,1] range.
img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.float32)
# resize the image to the desired size.
ret
我想将行占位符(例如[1, 2] )转换为列占位符(例如[[1], [2]]
y = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None], name='target')
y = tf.reshape(y, (y.shape[0], 1))
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
init.run()
print(sess.run(y, feed_dict={y:[1,2]}))
但我得到一个错误:
TypeError: Failed to c
我是tensorflow的新手,我有一个问题:我能在我的conv2d中输入一个形状不是固定的输入吗?inputs.shape =(?,1568)当我训练我的神经网络时,我得到这样的信息:raise ValueError(f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' ValueError: Input 0 of layer "conv2d" is incompatible with the layer: expected min_ndim=4, found ndim=2. Full shape re
我试图通过显式地应用梯度来限制我的模型的权重;而淋浴,这是不起作用的,我不知道为什么。
我用以下函数定义模型:
def init_model(num_hidden_layers=2, num_neurons_per_layer=64):
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.Input(shape=(2,)) )
for _ in range(num_hidden_layers):
model.add(tf.keras.layers.Dense(num_neurons_per_layer,
我正在尝试保存带有边界框的图像,只是为了测试我的注释文件是否正常工作。
一切正常:图像被写入磁盘,边界框在正确的位置,等等。所以它看起来像是原始图像的底片。
下面是我的代码:
```javascript
将tensorflow作为tf导入
将numpy导入为np
从PIL导入图像
def read_processed_data(文件名,num_show):
""" Reads in the processed data file and displays the
given number of images, along with the bounding bo
我希望能够从学习者中预测单个图像的类别,而且我总是能从绑定异常中得到一个索引。这是密码
data = ImageDataLoader.from_folder(path, train="Train", valid ="Valid",
ds_tfms=get_transforms(), size=(256,256), bs=32, num_workers=4)
//Model is a Sequential One
learn = Learner(data, model, loss_func = nn.CrossEntropyLoss(), met
我想检测图像中的模糊。为此,我将RGB图像转换为灰度,并将其与laplacian核进行转换,并计算方差。如果方差很大,那么图像就会被聚焦和模糊。我已经在下面附加了代码段的ss。但我搞错了。请帮我处理这段代码。下面是转换图像和计算方差的函数:
def is_blur(image) :
"""
This function convolves a grayscale image with
laplacian kernel and calculates its variance.
"""
#Laplacian kernel