在生成器中加载文档以进行训练
是指在机器学习领域中，使用生成模型（如生成对抗网络或变分自编码器）时，将预先准备好的文档数据加载到生成器模型中进行训练的过程。
生成器是一种能够从随机噪声中生成类似于训练数据的样本的模型。为了使生成器能够生成具有所需特征的样本，需要通过对其进行训练来学习数据的分布。加载文档到生成器中可以帮助生成器学习文档数据的分布，从而生成与文档数据类似的新样本。
这种方法的优势包括：
- 提供了一种生成新样本的方法：通过加载文档数据进行训练，生成器可以生成与文档数据相似的新样本，这对于生成各种类型的内容（如文本、图像等）非常有用。
- 增强了生成器的多样性：通过加载多个文档进行训练，生成器可以学习到不同文档之间的共同特征和差异，从而生成更加多样化的样本。
- 改善了生成质量：加载文档进行训练可以提供更多的训练数据，从而提高生成器的训练效果和生成样本的质量。
在实际应用中，加载文档到生成器中进行训练的场景包括但不限于：
- 文本生成：通过加载大量文档数据，生成器可以学习到不同类型的语言模式和风格，从而生成与训练文档相似的新文本。
- 图像生成：加载图像数据集到生成器中进行训练，可以生成与训练图像相似的新图像，例如风景、人像等。
- 音频生成：加载音频数据进行训练，生成器可以生成具有类似音频特征的新音频，如语音合成、音乐生成等。
腾讯云相关产品中，可以使用腾讯云的机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来支持加载文档到生成器进行训练。TMLP提供了丰富的机器学习工具和算法，可以帮助用户实现生成器的训练和优化。您可以访问腾讯云的官方网站，了解更多关于TMLP的详细信息和使用指南。
参考链接：腾讯云-机器学习平台
相关·内容
我想在Keras中训练我的模型，所以尝试将图像加载为numpy数组并调整它们的大小，但失败了，因为我没有足够的内存。
我的任务是语义分割。我有两个文件夹。一个用于输入图像，另一个用于所需的输出图像。对应的图像具有相同的名称。
Keras中有没有有用的API？
浏览 16提问于2018-02-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我使用CMake生成Visual解决方案。我希望我的解决方案有多个配置-- x86调试/发布和x86_64调试/发布。
对于这些配置中的每一种，我需要将我的项目链接到不同版本的依赖项(即我需要64位，根据64位调试版本调试单元测试库)。
下面是我想要这样做的方法:我将把依赖项的二进制版本放在配置之后的文件夹名称中，例如：
<project root>/deps/x86_64_debug/library.lib
问题是，我如何告诉CMake在适当的文件夹中查找库？是否有指示多配置生成器“当前配置”的目标平台和发布/调试状态的CMake变量？
浏览 2提问于2015-03-14得票数 2
回答已采纳
我最近开始研究GAN，但当我读到GAN的训练算法时，它说第一步是训练鉴别器，然后在循环中训练生成器，而它们并不平衡。我很困惑，难道我们不能同时训练这两个吗？
浏览 8提问于2021-10-29得票数 0
我试着训练一个cnn的图片存储在一个文件夹名为“健康”。
train_data_dir = "Health"
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./256,
rotation_range = 360,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
浏览 2提问于2019-10-26得票数 2
回答已采纳
1回答
我想在numpy数组中加载一个巨大的图像数据集，使其成为我正在尝试训练的cnn模型的训练数据。当我试图创建一个numpy数组时，它会给我内存错误，如下所示。np.ndarray(shape=(250000, 3, 512, 512))，否则如何在python中加载如此庞大的数据集？
浏览 2提问于2018-03-06得票数 0
我在编码方面是新手。我正试图得到分数，但不幸的是，我得到了错误。我一直在使用第一个import.keras，直到它给了我评估分数的时候，predict.The训练模型发生得很好，我没有问题，在那之后，当我想得到我的模型的分数时，我得到了错误的ImageDataGnerator: Object没有'ndim‘。然后我找人帮忙，有人叫我用import.tensorflow.keras代替，我就这么做了.
在再次训练模特之后，为了得到分数和预测，我得到了另一个错误: ImageDataGenerator对象没有属性形状，还有一个警告：警告 tensorflow 降<code>
浏览 2提问于2019-12-21得票数 2
抱歉，如果这是提出我的问题的错误地方(如果是这样的话，请帮我找出最好的地方)。我是Keras和Python的新手，所以希望响应考虑到这一点。
我试图训练一个CNN的指导模型，以图像为输入。它是一个相当大的数据集，所以我创建了一个数据生成器来处理fit_generator()。我不清楚如何让这个方法分批进行训练，所以我假设生成器必须将批处理返回到fit_generator()。发电机看起来是这样的：
def gen(file_name, batchsz = 64):
csvfile = open(file_name)
reader = csv.reader(csvfile)
浏览 1提问于2017-08-24得票数 1
2回答
我正在尝试理解GAN是如何训练的。我相信我理解对抗训练的过程。我似乎找不到的信息是: GANs在训练过程中是否使用类标签？我目前的理解是否定的--因为鉴别器只是试图区分真实或虚假的图像，而生成器试图创建真实的图像(但不是任何特定类别的图像)。
如果是这样，那么研究人员建议如何使用鉴别器网络进行分类任务？该网络将只能在真实或虚假图像之间执行双向分类。生成器网络也很难使用，因为我们不知道输入向量'Z‘的什么设置会产生所需的生成图像。
浏览 4提问于2017-07-05得票数 0
我已经使用内置的线性学习算法训练了一个亚马逊网络服务SageMaker模型。我可以从S3下载经过训练的模型工件(model.tar.gz)。
如何在独立于AWS的本地环境中部署模型，以便在没有互联网接入的情况下进行预测和推断呼叫？
浏览 6提问于2018-08-10得票数 0
我必须使用一个自适应的自定义丢失函数，它在keras中接受一个附加的动态参数(eps)。参数eps是一个标量，但从一个样本变化到另一个：因此，损失函数应该在训练期间进行调整。我使用生成器，并且可以在训练期间(generator_train[2])通过生成器的每个调用传递这个参数。基于对类似问题的回答，我尝试编写以下包装：
def custom_loss(eps):
def square_err(y_true, y_pred):
nom = K.sum(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
denom = eps**2
浏览 2提问于2021-05-06得票数 0
回答已采纳
我试着在Colab中和model.fit_generator一起训练，如下所示：
history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=80, epochs=10,
validation_data = validation_generator,validation_steps=10,
verbose=1)
它可以像预期的那样工作，但有一个警告说fit_generator已被弃用，所以我尝试使用model.fit：
hi
浏览 1提问于2020-04-29得票数 2
利用keras实现了改进的WGAN算法.所使用的数据集是灰度开放的街道网络图像。
虽然该模型的迭代次数较少，但经过一段时间后，训练结果并没有改善，特别是与发电机相比，损失并没有减少，而且相对于鉴别器(批评家)来说是比较高的。
Epoch 466/2000 :
Batch 1/4 g loss | d loss : 104.06207 | -4.226562038064003 [-2.113281, 104.71014, -106.92572, 0.102302775] - Batch run time : 4.135012865066528 s.
Batch 2/4 g l
浏览 0提问于2019-07-24得票数 0
当触摸按钮时，我的ios应用程序在tableview中加载了25个新单元格。
在cell中，UIImageview中有下载的图像。
我想要删除以前的25下载在细胞的图像时，它是25个新的图像。
比如appstore中排名前25的表视图。
多么?请帮帮我！
浏览 1提问于2012-06-17得票数 0
我目前正在实现一个机器学习模型，它使用了相当多的数据表示。我的数据集是由图像组成的。这些图像中的每一幅都被编码成一个(224, 224, 103)矩阵，使得整个数据集非常繁重。我将这些矩阵存储在磁盘上，并在培训期间加载它们。
我目前正在做的是使用迷你批次的8张图片，，并在整个培训过程中从磁盘中加载这8幅图像的.npy文件。这很慢，但很管用。
是否有更有效的方法来使用Keras/Tensorflow (这是我用来编写模型的)？不幸的是，我没能找到一个能让我这么做的数据采集器。
提前谢谢。
浏览 1提问于2021-04-05得票数 1
回答已采纳
我正在使用只使用CPU的Keras在python中训练LSTM自动编码器模型。
我可以看到在fit函数中有一个名为use_multiprocessing的参数。请你简单地解释一下这个论点到底是做什么的。我在tensorflow.org上阅读了解释，但是如果我将参数设置为真，我无法从它中理解如何影响我的模型。我正在寻找方法来加快我的模型的训练，我想知道这个参数是否会有帮助。
浏览 17提问于2022-02-14得票数 1
3回答
我一直试图实现，脸书的论文，并被以下两个问题几乎两个星期。如有任何建议，将不胜感激。谢谢。
第1期：
DCGAN文件建议同时使用BN(批归一化)生成器和鉴别器。但是，我不能得到更好的结果与BN，而不是w/out BN。
我复制了我使用的DCGAN模型，这与DCGAN论文完全一样。我不认为这是因为太合适了。因为(1)它总是用原始的噪声图像来显示噪声，而且似乎从未受过训练。(2) gan和甄别器均未发生真正的变化，损耗值非常稳定。(它停留在0.6 ~ 0.7之间，从未像两种型号崩溃时那样感到沮丧或颠簸。)如果我只检查损失函数，它似乎正在得到良好的训练。
第2期：
当我使用float16时，它总是给
浏览 12提问于2019-10-14得票数 2
我构建了一个简单的生成器，生成一个tuple(inputs, targets)，其中只包含inputs和targets列表中的单个项。基本上，它是爬行数据集，一次一个样本项。
我把这台发电机传送到：
model.fit_generator(my_generator(),
nb_epoch=10,
samples_per_epoch=1,
max_q_size=1 # defaults to 10
)
我明白了：
浏览 0提问于2016-05-02得票数 25
回答已采纳
我正在尝试训练一个级联模型，在该模型中，我希望获得model1的输出，对其进行扩充，并将其提供给第二个模型。如果可能的话，我想端到端地训练这两个网络。 现在我想知道这在Keras中是否可能？ 谢谢你的建议， 干杯, 我
浏览 9提问于2020-01-22得票数 0
回答已采纳
2回答
根据在线手册()，我正在构建一个15k行的训练数据文档，名为: en-ner-person.train。
我的问题是:在我的培训文档中，我是否包含了整个报告？或者我只包含名称为：<START:person> John Smith <END>的行
例如，我是否在我的训练数据中使用了整个报告：
<START:person> Pierre Vinken <END> , 61 years old , will join the board as a nonexecutive director Nov. 29 .
A nonexecutive direc
浏览 1提问于2012-07-05得票数 4
回答已采纳
我参与了一个大型跨平台项目的开发，该项目为Windows、Linux和Mac构建。软件的构建使用CMake进行配置。
CMake脚本已设计成在Windows上成功地为Visual配置，而Makefiles目前用于在Linux和Mac上构建。
到目前为止，该项目的所有开发都是在Windows上工作的人完成的，在Linux上也有一些工作。我有兴趣在运行MacOSX10.7的Macintosh上使用Xcode 4.6为该项目开发，而且我遇到了一些问题，因为CMake文件似乎没有为该开发环境进行适当的配置。
对于非windows平台，编写了许多自定义命令，试图配置某些操作所需的文件复制或设置环境，例如
浏览 7提问于2013-03-29得票数 0
1回答
我有6.5万份文档及其内容。我把这个文件分成两个数据集作为训练和测试数据集。我想用行数来打破小文件中的训练数据集，并训练我的模型，但是代码只产生第一次，然后继续产生。很可能，我每次都在消耗用过的生成器。我已经张贴了下面的代码以供参考。任何改进或逻辑错误发现将受到广泛的赞赏。谢谢。创建培训和测试数据集的代码：
fo = open('desc_py_output.txt','rb')
def generate_train_test(doc_iter,size):
while True:
data = [line for line in it
浏览 3提问于2015-10-01得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在处理一个进程，这个过程可能最终会试图序列化非常大的json数组以进行文件处理。因此，在内存中加载整个数组并将其转储到文件中是行不通的。为了避免内存不足，我需要对要归档的各个项目进行流。
令人惊讶的是，我找不到任何这样做的例子。下面的代码片段是我拼凑而成的。有更好的方法吗？
first_item = True
with open('big_json_array.json', 'w') as out:
out.write('[')
for item in some_very_big_iterator:
i
浏览 0提问于2018-09-02得票数 9
回答已采纳
1回答
昨天，我在角星上创建了我的第一个卷积神经网络，但是我忘了添加标签，它训练.不知怎么的，我不知道该怎么做。有人能解释一下它是如何在没有任何标签的情况下训练的吗？
木星笔记本：
文件夹结构文件/火车/狗/狗.猫/猫.文件/验证/狗/狗1301.jpg.cats/ cat.1301.jpg文件/test/(1-13映像).jpg
浏览 3提问于2017-06-04得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用Keras在许多256x256的2D图像中执行像素级多类分类。由于我拥有的数据量和类别(32)，我在训练期间使用图像生成器将数据馈送到网络中。生成器的主要目的是对我的基本事实进行单次编码，它最终的大小是256x256x32 (如果我尝试预先进行单次编码，我会得到一个OOM错误)。 但是，当我尝试在拟合模型时使用class_weight设置时，我得到一个错误，说它不支持3+维度目标。我已经展平了我的图像，所以输出是size (batch size，65536，32)。我不明白我是怎么把它们变成2D的。我不能使用sample_weight设置，因为model.fit_generator
浏览 29提问于2019-02-02得票数 2
2回答
我想使用sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)为keras模型创建一个混淆矩阵。 在训练模型之后，我可以使用predict_generator(generator)来获得对测试数据集的预测，这就给了我y_pred。如何从数据生成器中获得相应的真实标签，y_true？
浏览 48提问于2018-12-28得票数 4
回答已采纳
我有一些关于如何训练比ram更大的神经网络的具体问题。我想使用事实上的标准，似乎是Keras和tensorflow。
为了不超过我仅有的8GB的公羊，我需要使用哪些关键的类和方法，从Numpy，到scipy，到熊猫，h5py，到keras？我有时间训练模特，我没有钱。我的数据集需要200 GB的内存。
在keras中有一个model_fit()方法。它需要X和Y numpy数组。如何让它接受磁盘上的hdf5 numpy数组？当指定模型架构本身时，我如何保存ram，因为工作内存不需要>8GB吗？
关于fit_generator，它接受hdf5文件吗？如果model_fit()方
浏览 5提问于2017-05-12得票数 2
1回答
我目前正在用我自己的神经网络库从零开始编写一个生成的对抗性网络(GAN)，以生成MNIST手写数字。鉴别器看起来很好，但是随着时间的推移，生成器并没有真正学到任何东西。也许我的训练方法是错的。
所以我的问题是，如果我真的可以这样训练我的发电机。
首先，我用实数和输出1训练我的鉴别器，然后用生成器和输出0生成的假例子训练我的鉴别器。这个很好用。接下来，我通过使用假示例运行判别器来训练生成器，但是使用输出1(生成器希望鉴别器将生成的图像分类为真实)，并将错误反向传播到鉴别器的输入层，但不更新其权重。输入层的这个错误，然后通过生成器反向传播，并在此基础上更新他。我可以这样做，并通过生成器反向传播鉴别
浏览 6提问于2022-06-22得票数 0
回答已采纳
阅读Python中的一些新的风格观点，然后转到生成器中从StopIteration到return的转变。我的主要问题是在自定义生成器中应该如何工作。我有一个类，在这个类中，我直接编写了__next__方法，因为我需要添加一些逻辑来跟踪生成。
下面是非常接近我正在做的，有所有的关键因素。请注意，我实际上并不只是创建一个复制列表的生成器，而只是将其作为一个最小的示例。
class Test():
items = <list>
def __init__(self):
self.index = 0
def __next__(self):
浏览 0提问于2019-05-17得票数 2
回答已采纳
1回答
我不确定我有没有倒过来，所以我会解释一下到底发生了什么。
我想使用Unity来使用onnx模型进行分类和检测(取决于模型)。我发现的一些示例项目有一个模型和标签，所以很容易将输出映射到标签上。如果第五个元素得分最高，我可以查找第五个标签，发现它是一只猫。
然而，在我的探索中，即Onnx模型动物园以及使用51下载和检查数据集时，我只能找到与数据集相对应的标签。也许我已经回答了我自己的问题，但我会提出的。
当一个模型被训练时，有没有一种方法可以找到与输出相关的标签？还是依赖于它所训练的数据集？(意思是，我应该找到它所训练的数据集，然后使用这些标签)
浏览 0提问于2022-05-24得票数 0
1回答
该模型是用来训练1400个样本的时间序列，4000步长，3个特征。我试着用这个模型制作一个合成的时间序列。我在最新的conda环境中使用Tensorflow 2.2.0和Python3.6在一个木星笔记本中。
从名声上看，甘斯是出了名的很难训练。有一件事让我怀疑错误是由于我的代码，而不是模型的不稳定性，那就是GANs是零和增益。在上面的图像中，我们看到了鉴别器和生成器都在向100%的准确率竞争。我原以为，如果正确地建立了模型，他们会有一个逆关系，然后一个人可以继续调整超参数。
如果甄别器太强，如何解释发电机的行为？训练旗子设置正确吗？我正在对鉴别器的输出使用sigmoid，这是有意义
浏览 4提问于2020-07-17得票数 0
出于分析目的，我正在处理一个相对较大的数据集(>400 GB)，但内存有限(256 GB)。我使用的是python。到目前为止，我一直在数据子集上使用pandas，但越来越明显的是，我需要一种允许我访问整个数据集中数据的解决方案。
关于数据的一点信息。现在，数据被隔离在一组平面文件中，这些文件是pandas数据帧。这些文件由具有2个键的列组成。主键，我们称它为“记录”，我希望能够使用它来访问数据，还有一个辅键，它基本上是主键中的行号。正如我想访问记录"A“中的第2行一样。
数据集用于训练NN (keras/tf)。因此，任务是按记录将整个集合划分为训练/开发/测试，然后将数据传递
浏览 5提问于2018-02-21得票数 1
回答已采纳
1回答
我理解一般的概述，但我想更深入地了解培训。在训练的前两次迭代中到底发生了什么？首先训练的是生成器还是鉴别器？验证集是否曾用于训练GAN？如果是这样，是生成器还是鉴别器？
浏览 0提问于2017-06-12得票数 0
1回答
我想自己在中为MNIST构建一个TensorFlow。但是，我很难找到如何设置发电机的损失函数。在一个中，作者使用了一个小的“解决办法”来解决这个问题:他只构建了3个模型。发电机(G)，鉴别器( D )和第三种，他只是把G和D结合在一起，同时把D的训练能力设置为假的。
这样，由于D的损失在G +D组合模型中是不可训练的，所以他可以用真实的图像+生成的图像来训练D并训练G+D组合模型。
在TensorFlow中，我已经构建了G和D。培训D相对简单，因为我只需要将一批真实的MNIST培训映像与生成的图像组合起来，并调用培训操作：
session.run(D_train_op,
浏览 4提问于2017-04-25得票数 1
回答已采纳
function yielding()
{
for ($i = 0; $i < 10; $i++) {
var_dump(yield);
}
}
$y = yielding();
foreach ($y as $val) {
$y->send('foo');
}
产出：
string(3) "foo"
NULL
string(3) "foo"
NULL
string(3) "foo"
NULL
string(3) "foo"
NULL
string(3) &#
浏览 2提问于2013-11-05得票数 1
回答已采纳
我试图用深度学习(3D CNN)来进行脑部疾病分类。目前，输入大小设置为96*96*96。这是由于原始扫描的大小为256*256*256。我首先通过调整大小到192*192*192来删除背景，然后将采样降至2倍。
但是，我的数据集只包含825个主题。我想将数据集扩大到足够的大小，但它给我带来了很大的困扰。
首先，96^3的输入结果是884 k体素。从我过去的经验来看，训练样本的数量应该远远超过输入单位的数量。因此，我的第一个问题是：是正确的，培训数据应该超过输入单元(在本例中，超过884 k)。
其次，为了执行数据增强，推荐哪些技术？到目前为止，我试着围绕3轴旋转，间隔10度。但这只会使数据大
浏览 2提问于2019-04-25得票数 2
4回答
训练模型的准确率高达98%，但混淆矩阵表现出很高的误识率。
我正在使用keras和迁移学习方法在预先训练的VGG16模型上进行多类分类。
问题是使用CNN将图像分类为5种类型的番茄病害。
有5个疾病类别，6970个训练图像和70个测试图像。
训练模型的准确率为98.65%，而测试模型的准确率为94%。
但问题是，当我生成混淆矩阵时，它显示出非常高的误分类。
谁来帮帮我，是我的代码错了还是模型错了？我很困惑我的模型是否给出了正确的结果。
如果有人能解释一下keras是如何使用model.fit_generator函数来计算精度的，因为将精度的一般公式应用于混淆矩阵，并没有给出与keras计算的结
浏览 5提问于2018-12-26得票数 1
2回答
如何利用深度学习生成图像
、、、
利用CIFAR-10数据集进行深度学习的分类器有很多例子。它的工作方式是，训练成千上万的猫，狗，飞机等图像，然后分类为狗，平面或猫。但我想做相反的事。我想训练狗，猫，飞机，它应该输出图像。这是我的主意
将cat的相似/清晰图像分组为值1，不太相似/模糊图像分组为1.1，等等。同样，将狗的相似图像分组为值2，将相似图像分组为2.1，等等。对所有类型的图像都做同样的操作。
生成的数据集应该如下所示
input output
1 pixels(24*24) of a cat images(clear)
1 pixels(24*24) of a cat images(cl
浏览 0提问于2017-07-19得票数 5
2回答
我正在用Keras训练一个CNN的LSTM模型，在训练完成之后，我试着对测试数据进行评估，就像我对CNN进行微调时所做的那样，但是这次出现了一个错误。
在完成培训之后，我试图按照下面的代码对测试集进行评估：
x, y = zip(*(testgenerator[i] for i in range(len(testgenerator))))
x_test, y_test = np.vstack(x), np.vstack(y)
loss, acc = Bi_LSTM.evaluate(x_test, y_test, batch_size=9)
print("Accuracy: &#
浏览 0提问于2018-10-16得票数 0
回答已采纳
2回答
训练Keras中的验证
、、、
一般来说，我对Keras和机器学习非常陌生，我正在训练一个模型，如下所示：
history = model.fit_generator(flight_generator(train_files_train, 4), steps_per_epoch=500, epochs=50)
其中，flight_generator是一个函数，它准备训练数据并对其进行格式化，然后将其返回给模型以进行拟合。这很有效，所以现在我想添加一些验证，在网上查找了很多次之后，我仍然不知道如何实现它。
我最好的猜测是：
history = model.fit_generator(flight_generator(train
浏览 21提问于2020-05-08得票数 0
在刚刚启动的生成器上，.close()的行为是什么？
def gen():
while True:
yield 1
g = gen()
g.send(1)
抛出TypeError: can't send non-None value to a just-started generator
def gen():
while True:
try:
yield 1
except GeneratorExit:
print("exit")
raise
g
浏览 3提问于2022-11-29得票数 0
回答已采纳
我正在处理8通道的EMG数据与一维卷积滤波器跨越时间，回归他们的联合角度。我的训练数据包括200个样本长窗口的EMG数据(所以8x200值)，为每个目标关节角度。一旦在一个窗口上完成了学习，下一个窗口就只是未来的一个样本。这意味着8x199值与最后一个窗口相同。因为我在家里工作，只有一台16 GB内存的笔记本电脑，我很难用内存，因为我想要包括更多的培训数据和不同的渠道。
是否有一种方法可以重用培训数据而不显式地将单独的窗口存储在内存中？也就是说，只要有一份录音，培训中的网络是否在培训过程中需要窗口？最好使用基于Keras的解决方案，因为到目前为止，我已经使用这个库完成了所有工作。
浏览 6提问于2020-04-17得票数 0
回答已采纳
我有一个包，它是通过从工件中选择文件手动准备的，然后下载该包并将其传输到服务器，然后从那里执行powershell脚本进行部署。我们希望通过CI管道实现部署，下面是我们正在执行的任务，创建了一个设置，包含以下两个步骤:工件和阶段
已经安装的管道运行良好，可以下载构建代理服务器上的所有文件，然后根据需要成功地执行脚本，但是问题来自工件部分，它正在下载所有其他文件，以及从drop下载，我们只需要5-6 zip文件，而rest是不需要的。我希望管道只从成功构建中下载特定文件夹，然后从build服务器执行脚本。例如，在其下面下载所有文件，但实际上，我们只需要在图像中突出显示的文件夹中的文件：
浏览 0提问于2020-09-24得票数 1
回答已采纳
我不明白我做错了什么。我总是得到字符串"$<TARGET_FILE:tgt1>"，而不是库的路径。
我已经创建了虚拟项目。
这是我的根CMakeLists.txt
cmake_minimum_required (VERSION 3.0) # also tried 2.8 with the same result
set(PROJECT_NAME CMP0026)
add_subdirectory(src)
set(TGT_PATH $<TARGET_FILE:tgt1>)
message(STATUS "${TGT_PATH}")
这
浏览 1提问于2015-02-24得票数 26
回答已采纳
1回答
我有一个项目是从XcodeSDK6开始的，我用iOS 7下载了Xcode5Beta，并成功地运行了它。
然而，要提交项目，我需要返回到SDK 6和Xcode 4。当我这样做时，项目中的每个XIB文件都会收到以下消息：
我如何修复这个问题，以便可以从SDK6和Xcode4编译和运行？
浏览 1提问于2013-06-19得票数 6
回答已采纳
2回答
在大型数据集上训练CNN
、、、、
我目前正试图为大约10万张图片建立一个CNN。共有42节课。我使用了默认的批次大小32。我的模型就是这样的：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (3, 3), activation = 'relu', input_shape = training_data.image_shape))
model.add(MaxPool2D(pool_size = (2, 2)))
model.add(Dropout(rate = 0.3))
model.add(Conv2D(filters =
浏览 0提问于2020-06-22得票数 1
1回答
我用keras构建了一个模型。我使用fit_generator来训练我的模型，并获得了良好的结果，平均准确率为0.9。 net.fit_generator(train_it.generator(), epoch_iterations * batch_size, nb_epoch=nb_epoch, validation_data=val_it.generator()) 但是当我用fit循环函数代替fit_generator时，训练变慢了(速度为1/10)。结果变得更差(平均精度为0.8，有些类别很好，有些则差得多)，精度曲线大幅波动。 x, y = next(train_it
浏览 24提问于2020-01-16得票数 0
我的职能是：
addBinaryTreeNode((genRandomNumber(100), genRandomNumber(100), genRandomNumber(100)), tree, 1, [])
返回数据类型"binaryTree“的。当它本身存在时，它就会编译，但当我将它放在一个函数中时，它会编译：
generate3DNodeTree(addBinaryTreeNode((genRandomNumber(100), genRandomNumber(100), genRandomNumber(100)), tree, 1, []), numToGen - 1)
...
浏览 2提问于2017-02-16得票数 0
回答已采纳
我想在python中加载许多.mat文件进行训练。scipy.io.loadmat()加载一个文件！有用于.jpg文件的flow_from_directory()。但是对于.mat文件，我能做什么呢？请帮帮我。
浏览 0提问于2020-03-21得票数 2
我正在阅读人们对DCGAN的实现，特别是tensorflow中的。
在该实现中，作者绘制了鉴别器和生成器的损失，如下所示(图片来自)：
鉴别器和生成器的损失似乎都不遵循任何模式。与一般神经网络不同，一般神经网络的损失随着训练迭代的增加而减少。如何解释GAN训练时的损失？
浏览 4提问于2017-03-09得票数 23
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
