{{node conv2d_3/Conv2D}的1减去3导致维度大小为负值 - 腾讯云开发者社区

第一层卷积之后经过一个maxpooling ，得到第二层输入，维度为 27 * 27 * 96 ，同样池化后的数据经过卷积依然分别存在两块显卡上，每个显卡48个特征图。...（论文里面没有特别提到这点,这里也不做详细介绍）所以当前层使用 3 * 3 * 256 * 192 的卷积操作（步长为1 ，padding 为1），得到 13 * 13 * 192的输出。...第四层：第四层和第三层类似，只使用 3 * 3 * 192*192的卷积操作（步长为1，padding为1）这样的操作下，输出和输出维度一致，依然为 13 * 13 * 192....第五层：这里使用 3 * 3 * 192 * 256 的卷积操作（步长为1， padding为1），输出为 13 * 13 * 256，之后经过一个max pooling，（13/2）= 6 得到...5, 5] [256] pool2d_1 [3, 256, 13, 13] conv2d_2 [3, 192, 13, 13] [192, 256, 3, 3] [192] conv2d_3 [3, 192

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深度学习-卷积神经网络

3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 这里的Conv2D对输入数据进行卷积，输出的为3D的张量 model.add(layers.MaxPooling2D..._3 (Conv2D) (None, 3, 3, 64) 36928 ______________________________________________...，使用普通的神经网络能够达到97.8的精确度，使用卷积神经网络能够达到0.99的精确度原理解释 Conv2D 卷积网络和神经网络的区别就在于卷积的过程，第一个卷积层接收一个大小为(28, 28, 1)...的特征图，通过计算32（3*3）个过滤器，输出(26, 26, 32) 的特征图 MaxPooling2D 最大池化运算就是对特征图进行下采样，使用2×2的窗口和步幅2，卷积使用的是3x3的窗口和步幅...1，目的是减少需要处理的特征图的元素个数目结束语 love&peace

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Python可视化 | 基于CNN的台风云图的heatmap可视化

layers inputs = Input((img.width,img.height,3)) conv1 = Conv2D(filters=3, kernel_size=3, strides=2,...=Constant(0.03))(conv1) conv3 = Conv2D(filters=3, kernel_size=3, strides=2, kernel_initializer=Constant..._________________________________________________________ conv2d_3 (Conv2D) (None, 36, 36,...# 添加一个维度->(1, 224, 224, 3) data_img = np.expand_dims(data_img, axis=0) # 预测 preds = model.predict...(data_img) # 获取最高预测项的index pred_idx = np.argmax(preds[0]) print("预测为:%d(%f)" % (pred_idx,

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·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）

，得到训练速度的对比数据。...i5 8250u)CPU，一个入门级显卡(GPU MX150)可以提升8倍左右的速度，而高性能的显卡(GPU GTX1080ti)可以提升80倍的速度，如果采用多个GPU将会获得更快速度，所以经常用于训练的话还是建议使用..._3 (Conv2D) (None, 16, 16, 64) 36928 ______________________________________________...read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA...54us/step [3 8 8 0 6 6 1 6 3 1 4 9 4 7 9 8 5 5 8 6] [[3] [8] [8] [0] [6] [6] [1] [6] [3] [

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yolo.h5文件问题的解决 - 吴恩达深度学习：目标检测之YOLO算法

conv2d bn leaky (3, 3, 32, 64) Parsing section maxpool_1 Parsing section convolutional_2 conv2d bn leaky...(3, 3, 64, 128) Parsing section convolutional_3 conv2d bn leaky (1, 1, 128, 64) Parsing section convolutional...leaky (3, 3, 128, 256) Parsing section convolutional_6 conv2d bn leaky (1, 1, 256, 128) Parsing section..._8 conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512) Parsing section convolutional_9 conv2d bn leaky (1, 1, 512, 256)...bn leaky (1, 1, 512, 256) Parsing section convolutional_12 conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512) Parsing

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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（四）

：一堆Conv2D层，逐渐增加滤波器大小。...数据归一化的最常见形式是您在本书中已经多次看到的：通过从数据中减去均值使数据以零为中心，并通过将数据除以其标准差使数据具有单位标准差。...❷ 打开图像文件并调整大小。 ❸ 将图像转换为形状为（180, 180, 3）的 float32 NumPy 数组。 ❹ 添加一个维度，将数组转换为“批量”中的单个样本。...❷ 返回一个大小为 299×299 的 Python Imaging Library（PIL）图像。 ❸ 返回一个形状为（299，299，3）的 float32 NumPy 数组。...❹ 添加一个维度，将数组转换为大小为（1，299，299，3）的批处理。 ❺ 预处理批处理（这样做是按通道进行颜色归一化）。

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Keras 手动搭建 VGG 卷积神经网络识别 ImageNet 1000 种常见分类

根据 arxiv.org 上公布的论文，VGG 的卷积核大小为 (3, 3)，最大池化层核大小 (2, 2)，隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。...设计模型层 VGG16 包含了 13 个卷积层，3个全连接层(最后1个是输出层)，一共16个有参数的层，这也是 VGG16 中 16 的含义。...='relu')(inputs) conv2 = Conv2D(64, (3,3), padding='same', activation='relu')(conv1) pool1 = MaxPooling2D...(pool_size=2)(conv2) conv3 = Conv2D(128, (3,3), padding='same', activation='relu')(pool1) conv4 = Conv2D...(224, 224, 3) 的3维张量 x = image.img_to_array(img) # 将3维张量转化为格式为 (1, 224, 224, 3) 的4维张量 tensor

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几种距离的集中比较

对于向量x=(x1,x2,x3,...,xn)和向量y=(y1,y2,y3,...yn)之间的夹角： ? 其更注重两个向量方向的夹角之间的距离，而不是欧氏距离里的直接距离。 ?...欧氏距离与余弦距离：欧氏距离能够体现个体数值特征的绝对差异，所以更多的用于需要从维度的数值大小中体现差异的分析，如使用用户行为指标分析用户价值的相似度或差异；而余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感...针对余弦相似度对数值大小的不敏感，出现了修正余弦相似度（Adjusted cosine similaarity）：每个数值都减去一个自己的均值，这样归一化后，可以使得向量夹角的距离变得符合现实。...，即所有维度上的数值都减去一个均值，比如X和Y的评分均值都是3，那么调整后为(-2,-1)和(1,2)，再用余弦相似度计算，得到-0.8，相似度为负值并且差异不小，但显然更加符合现实。...对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。比如： 1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2。

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自动驾驶汽车的交通标志识别

步骤1：数据预处理。步骤2：数据可视化。 ConvNets背后的直觉。步骤3：训练模型。步骤4：模型评估。动机：由于特斯拉等公司在电动汽车自动化方面的努力，无人驾驶汽车正变得非常受欢迎。...该数据集中的图像高度为30px，宽度为30px，并具有3个颜色通道。...ConvNets的体系结构使用3层构建，然后堆叠形成完整的ConvNet体系结构。以下是三层：卷积层。池化层。完全连接。卷积层：卷积层是ConvNet的核心部分，它执行所有计算量大的任务。...在整个图像中遍历特定模式的内核或过滤器，以检测特定类型的特征。该遍历的输出将导致一个称为要素图的二维数组。该特征图中的每个值都通过ReLU函数传递，以消除非线性。...(filters = 64, kernel_size = (3, 3), activation = 'relu')) model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size

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计算机视觉中的深度学习

3D张量，形状为(height,width,channels).随着网络层的加深，长度和宽度逐渐减小；通道数通过Conv2D层的参数控制。...下一步连接Dense层，但当前输出为3D张量，需要将3D张量平铺成1D，然后添加Dense层。...过滤器对输入数据的特定方面进行编码：比如在高级别，单个过滤器可以编码“输入中存在面部”的概念。卷积定义的两个参数：卷积核大小：通常为3x3,5x5....最大池化通常采用2x2窗口，步长为2，特征图减半。卷积通常卷积核大小为3x3，步长为1。...每个批量大小为20个样本(batch_size为20). 注意-生成器无限期地生成这些批次：它在目标文件夹的图像上无休止地循环。使用generator数据生成器对模型进行训练。

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机器学习 | 猫狗大战

将 JPEG 文件解码为 RGB 像素网格。将这些像素网格转换为浮点数张量。将像素值（0~255 范围内）缩放到 [0, 1] 区间（正如你所知，神经网络喜欢处理较小的输入值）。...# 批量大小为 20 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(150, 150...(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128,...(3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation...) # 因为使用了 binary_crossentropy损失，所以需要用二进制标签 # 批量大小为 20 test_generator = test_datagen.flow_from_directory

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【现代深度学习技术】卷积神经网络03：填充和步幅

假设以下情景：有时，在应用了连续的卷积之后，我们最终得到的输出远小于输入大小。这是由于卷积核的宽度和高度通常大于 1 所导致的。...选择奇数的好处是，保持空间维度的同时，我们可以在顶部和底部填充相同数量的行，在左侧和右侧填充相同数量的列。此外，使用奇数的核大小和填充大小也提供了书写上的便利。...# 此函数初始化卷积层权重，并对输入和输出提高和缩减相应的维数 def comp_conv2d(conv2d, X): # 这里的（1，1）表示批量大小和通道数都是1 X = X.reshape...((1, 1) + X.shape) Y = conv2d(X) # 省略前两个维度：批量大小和通道 return Y.reshape(Y.shape[2:]) # 请注意，这里每边都填充了...在如下示例中，我们使用高度为5，宽度为3的卷积核，高度和宽度两边的填充分别为2和1。

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目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

但上面的预测方式是没有约束的，预测的边界框容易向任何方向偏移，例如当时边界框将向右偏移Anchor的一个宽度大小，导致每个位置预测的边界框可以落在图片的任意位置，这就导致模型训练的不稳定性，在训练的时候要花很长时间才可以得到正确的...经过1x1x64的卷积以降低特征图的维度，得到26x26x64的特征图，然后经过pass through层的处理变成13x13x256的特征图（抽取原特征图每个2x2的局部区域组成新的channel，即原特征图大小降低...训练上篇推文讲了YOLOv2的训练分为三个阶段，具体就不再赘述了。这里主要重新关注一下训练后的维度变化，我们从上一小节可以看到最后YOLOv2的输出维度是。...这里以VOC数据集为例，最终的预测矩阵为，shape为，可以将其reshape成，这样是边界框的位置和大小，表示边界框的置信度，而表示类别预测值。 YOLOv2的模型结构 ? ?...明天开始讲解YOLOv3，后面安排一下YOLOv3的实战，就用NCNN和YOLOv3为例子吧。

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专栏 | 目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

但上面的预测方式是没有约束的，预测的边界框容易向任何方向偏移，例如当时边界框将向右偏移Anchor的一个宽度大小，导致每个位置预测的边界框可以落在图片的任意位置，这就导致模型训练的不稳定性，在训练的时候要花很长时间才可以得到正确的...经过1x1x64的卷积以降低特征图的维度，得到26x26x64的特征图，然后经过pass through层的处理变成13x13x256的特征图（抽取原特征图每个2x2的局部区域组成新的channel，即原特征图大小降低...这里主要重新关注一下训练后的维度变化，我们从上一小节可以看到最后YOLOv2的输出维度是。这个125使用下面的公式来计算的：和训练采用的数据集有关系。...这里以VOC数据集为例，最终的预测矩阵为，shape为，可以将其reshape成，这样是边界框的位置和大小，表示边界框的置信度，而表示类别预测值。...明天开始讲解YOLOv3，后面安排一下YOLOv3的实战，就用NCNN和YOLOv3为例子吧。

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YOLO系列介绍

YOLO算法强调网络使用小卷积，即:1*1和3*3(GoogleNet)，能够一方面减少计算量，另一方面减少模型的大小。网络相比VGG16而言，速度会更快，但准确度稍差。...我们知道在V1中FC层输出的向量的大小为S*S*(B*5+C)，而V2中直接采用卷积来代替的话，卷积之后的feature map的大小为S*S，(B*5+C)则对应了通道的数量，此时同样能够达到V1的FC...作者最终选择了5种大小的Bounding box的维度来进行定位预测。在这样一个聚类的结果中，作者也发现扁长的框较少，而瘦高的框会较多一点，这实际上也符合了行人的特征。...整个feature map尺寸的大小相对尺度1而言，扩大了两倍。尺度3相对于尺度2而言，同样也扩大了两倍。...91为分类的类别数，经过1*1的卷积变为通道数为288 x = darknet.

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TensorFlow2实现实时任意风格迁移

还设置keepdims = True以使结果保持四个维度，形状为(N, 1, 1, C)，而不是默认值(N, C)。...但是，边界处的值突然下降会产生高频分量，并在生成的图像中导致块伪影。...(512, 256, 3), UpSampling2D((2,2)), Conv2D(256,256,3), Conv2D(256,256,3...), Conv2D(256,256,3), Conv2D(256,128,3), UpSampling2D((2,2)),...Conv2D(128,128,3), Conv2D(128,64,3), UpSampling2D((2,2)), Conv2D(

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听六小桨讲AI | 第2期：卷积的批量计算及应用案例

，分别用大小为 ? 的卷积核在大小为 ? 的二维数组上做卷积。将这 ? 个通道的计算结果相加，得到的是一个形状为 ? 的二维数组。...，计算过程如图1 所示。对每个通道分别设计一个2维数组作为卷积核，卷积核数组的形状是 ? 。对任一通道 ? ，分别用大小为 ? 的卷积核在大小为 ? 的二维数组上做卷积。...应用示例假设输入图片的通道数为3，我们希望检测2种类型的特征，因此需要输出数据的通道数为2，这时我们需要设计2个维度为 ? 的卷积核，卷积核数组的维度是 ? ，计算过程如图2 所示。...Inception模块采用多通路(multi-path)的设计形式，每个支路使用不同大小的卷积核，最终输出特征图的通道数是每个支路输出通道数的总和，这将会导致输出通道数变得很大，尤其是使用多个Inception...，输出通道数为1，卷积核大小为3x3， # 并使用上面的设置好的数值作为卷积核权重的初始化参数 conv = Conv2D(in_channels=3, out_channels=1, kernel_size

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基于OpencvCV的情绪检测

： • Conv2D层-此层为网络创建卷积层。...我们创建的该层包含32个大小为（3,3）滤波器，其中使用padding ='same'填充图像并使用内核初始化程序he_normal。添加了2个卷积层，每个层都有一个激活层和批处理归一化层。...• MaxPooling2D层-通过沿pool_size定义的沿特征轴的每个尺寸的窗口上的最大值，对输入表示进行下采样。在此， pool_size大小为（2,2）。...到达检查点时，它将保存训练有素的最佳大小。Verbose = 1仅用于代码创建检查点时的可视化。...如果为False，则使用在训练的最后一步获得的模型权重。 • verbose：1：更新数据，0：不变。

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卷积神经网络：解决CNN训练中Shape Mismatch Error问题 ️

这种不匹配可能是由于以下原因造成的：卷积层和池化层的参数设置不当输入数据的维度与模型期望的维度不一致模型结构设计错误常见原因及解决方法 1....= tf.keras.Sequential([ Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), padding='same', input_shape...输入数据的维度与模型期望的维度不一致输入数据的维度可能与模型期望的维度不一致，导致错误。解决方案：检查输入数据的维度，并确保其与模型输入层的期望维度一致。...例如，如果模型期望输入为64x64x3的图像，则输入数据应符合此要求。...# 确保输入数据的维度与模型期望的输入维度一致 import numpy as np input_data = np.random.random((1, 64, 64, 3)) 3.

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从零学Paddle系列-1 Paddle框架CNN相关API详解

，直接做一个全局池化 from paddle.fluid.dygraph import Pool2D # 大小为3的池化层 pool = Pool2D(pool_size=3, pool_type='...如果 num_or_sections 是一个list或tuple，那么它的长度代表子Tensor的数量，它的元素可以是整数或者形状为[1]的Tensor，依次代表子Tensor需要分割成的维度的大小。...list或tuple的长度不能超过输入Tensor待分割的维度的大小。至多有一个元素值为-1，-1表示该值是由 input 待分割的维度值和 num_or_sections 的剩余元素推断出来的。...8, 24, 24] X3 shape is [1, 8, 24, 24] X4 shape is [1, 8, 24, 24] 当传入的num_or_sections为列表时，它代表在dim指定维度需要分割的各个张量数量...,Nk,1] ，数据类型为int64，且值必须大于等于0且小于D；若soft_label=True，要求label的维度、数据类型与input相同，且每个样本各软标签的总和为1。

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深度学习-卷积神经网络

Python可视化 | 基于CNN的台风云图的heatmap可视化

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