本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...） 后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy...”就可以了 将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” 同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换...（计算值工具里面的数据类型还挺多的） 之后就很简单了，输出文件名称用行内变量替换为像元大小的值，直接运行工具就好了 顺手我将这个模型做成了一个工具，因为我的gis版本为arcgis10.6的，低版本的可能会出现不兼容...例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。 则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 ? ?...所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy”就可以了 ?...将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” ? ?...则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
不同字符集的数据库不代表其所有字段的字符集都是库所使用的字符集，每个字段可以拥有自己独立字符集！库的字符集是约束字段的字符集！...不同字符集的数据库不代表其所有字段的字符集都是库所使用的字符集，每个字段可以拥有自己独立字符集！库的字符集是约束字段的字符集！...不同字符集的数据库不代表其所有字段的字符集都是库所使用的字符集，每个字段可以拥有自己独立字符集！库的字符集是约束字段的字符集！...FROM testChatSet; 输出： utf8字段 utf16字段 utf8字符长度 utf16字符长度 字符集类型 字符集类型 utf8字节长度 utf16字节长度 你 你 1 1 utf8mb4...如果发现本文资料不全，可访问本人的Java博客搜索：标题关键字。以获取全部资料 ❤
1 问题 我们知道，不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好，loss越好。...2 方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究，我们需要在图像中看到当batch_size由小到大的过程中对训练集精度和loss以及验证集的精度和loss值的变化曲线。...利用python画出的batch_size对训练集精度的影响，我们可以在下图中看见并不是batch_size越大，我们的训练集精度就越好，在我给出的这几个batch_size中8才是最好的。...下图就是不同的batch_size对训练集loss的变化 下图是不同的batch_size对验证集精度的变化 下图是不同的batch_size对验证集loss的变化 其中画图的工具就是用python...3 结语 在本次的博客中，我们通过实验证明了我们设置的batch_size并不是越大越好，也不是越小越好，做这样的验证，而是其中有一些值会趋近很好，这样我们就需要通过大量的实验来证明，在实验的过程中，我们使用的程序就需要执行很久
一、运行环境的安装： 1、下载好cuda9跟cudnn7，然后在安装好后，cuda其会自动添加到环境变量里，所以使用keras进行GPU加速的时候会自动使用这些库。...3、然后就安装keras就可以了。使用指令 pip install keras 接着就是安装那个labelme打标工具。...所以有多分类的标签名要不一样，同类的标签名要一样，例如人的标签名都是person。而mask要求不同的实例要放在不同的层中。...数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 mask 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 6、把打标后的jison文件转换为对应的五个文件。...7、接着就可以使用模型进行训练了，其训练的文件是train_shapes.py. 其中需要修改的为 a、在类DrugDataset()里的 ?
与我们预测数值结果的常见回归问题不同，我们手头有一些序列到序列（sequence-to-sequence）的学习问题，在数据中有时间结构。...接下来我们构建一个与我们的解码器类似的层 但是，上面的代码片段的输出将是一个2D数组。...我们将模型拟合到数据上，在集合x_train，y_train上进行训练，并使用x_val和y_val来看看我们已经完成了多少。我们需要设置的最后一组参数是时期数和批量大小。...批量大小是在梯度下降算法中通过网络传递的训练集的部分的大小，之后对网络中的权重进行更新。通常批量大小设置为您的计算机内存可以处理的最大值。一个时代是通过使用这些批次的训练数据全面运行。...最后，从上面的图可以看出，我们可以在验证集上得到大约93％的准确度，这并不差。当然，如果我们增加训练数据的大小，我们可以做得更好。以下是对一组随机选择的单词的一些预测。
训练数据包含九位发言人的时间序列数据。每个序列具有12个特征，并且长度不同。数据集包含270个训练观察和370个测试观察。加载序列数据加载日语元音训练数据。 ...太多的填充可能会对网络性能产生负面影响。为防止训练过程增加太多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的长度。...figurebar(sequenceLengths)ylim([0 30])xlabel("序列")ylabel("长度")title("排序后数据")选择大小为27的小批量可均匀划分训练数据并减少小批量中的数量...下图说明了添加到序列中的填充量。定义LSTM网络架构定义LSTM网络体系结构。将输入大小指定为大小为12的序列（输入数据的大小）。指定具有100个隐藏单元的双向LSTM层，并输出序列的最后一个元素。...确保测试数据的组织方式相同。按序列长度对测试数据进行排序。分类测试数据。要减少分类过程引入的数据量，请将批量大小设置为27。要应用与训练数据相同的填充，请将序列长度指定为 'longest'。
在本篇博客中，我们将深入探讨如何修复TensorFlow中的ResourceExhaustedError。这个错误通常在处理大规模数据集或复杂模型时出现，了解并解决它对顺利进行模型训练非常重要。...这通常在处理大规模数据集或训练复杂模型时发生。 2. 常见原因和解决方案 2.1 模型和数据过大 原因：模型参数数量过多或输入数据过大，导致内存超载。...解决方案： 减小批量大小（Batch Size）：减小批量大小可以减少一次性加载到内存中的数据量，从而降低内存使用。...# 示例代码 nvidia-smi Q2：为什么减小批量大小能解决内存不足问题？ A2：减小批量大小会减少每次训练中加载到内存的数据量，从而降低内存的占用。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了TensorFlow中的ResourceExhaustedError错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放内存、使用混合精度训练、分布式训练等。
▌Dropouts ---- ---- 过度拟合是网络在训练集上运行良好但在测试集上表现不佳的一种现象。这通常是由于过度依赖于训练集中出现的特定的特征。Dropouts是一种抑制过度拟合的技巧。...▌Batch Normalization（批量标准化） ---- ---- 神经网络的一个主要问题是梯度消失，造成训练非常糟糕。...事实上，构建训练过程的几乎所有其他内容都与我之前的教程完全相同，因此，这里是完整的代码。...steps_per_epoch = ceil(50000/128) 50000是总共训练图像的数量，这里我们使用128的批处理大小，这意味着，总共20次epochs，对于个epoch，网络将处理50000...接下来是fit函数，这与我在前面的教程中解释的fit函数明显不同。 再看看下面的代码可能会有所帮助。
因此一系列帧可以保存在一个形状为 (frames, height, width, color_depth) 的 4D 张量中,而不同视频组成的批量则可以保存在一个 5D 张量中,其形状为(samples...4 个这样的视频片段组成的批量将保存在形状为 (4, 240, 144, 256, 3)的张量中 如果将两个形状不同的张量相加，较小的张量会被广播(broadcast),以匹配较大张量的形状： 向较小的张量添加轴...使用 IMDB 数据集，数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论,训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论 其中，数据集中的labels...要点 如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层 对于单标签、多分类问题，网络的最后一层应该使用 softmax 激活,这样可以输出在 N 个输出类别上的概率分布...这时模型开始学习仅和训练数据有关的模式，但这种模式对新数据来说是错误的或无关紧要的 防止过拟合的方法： 获取更多的训练数据 减小网络大小 防止过拟合的最简单的方法就是减小模型大小，即减少模型中可学习参数的个数
Model类模型（使用Keras函数式API） Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...要明确三点：①网络层的实例是可调用的，它以张量为参量，并返回一个张量；②输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model）；③这样的模型可被训练。 ...卷积层负责对输入数据进行特征提取，不同的卷积层提取不同的特征，使神经网络对于数据的每个特征都进行局部感知。 池化层 池化层包含各种最大池化网络层和平均池化网络层。...文本预处理 Keras提供了多种方法对文本数据进行预处理：如Tokenizer是文本标记实用类，允许两种方法向量化一个文本语料库、hashing_trick将文本转换为固定大小散列空间中的索引序列、one_hot...将文本编码为大小为n的单词索引列表等等。
上图是Keras API的分层结构。可以看出，它可以无缝地运行在不同的框架之上。 在神经网络中，特定层中的每个节点都采用前一层输出的加权和，对它们应用数学函数，然后将结果传递给下一层。...在这些模型中，第一层将是输入层，需要我们自己定义输入的大小。然后可以添加其他我们需要的层，最终到达输出层。 ?...（大多数问题使用相同的动词和名词，但使用不同的组合），我们的词汇量不是很大，但在中等大小的NLP项目中，词汇量可能非常大。...所以即使你使用与我相同的数据，也可能会得到不同的索引。...请注意，输出的向量的大小是词汇量的数量（即模型已知的词数的长度），其中除了”是”和“不是”的索引外，所有位置都应为归零。 从数据中学习：训练模型 现在我们构建好了模型，开始训练模型！
在绘制图像的时候注意！ 针对训练集验证集的划分，Keras还允许指定一个单独的验证数据集，同时拟合模型，该模型也可以使用相同的损失和度量进行评估。...这是一个线性关系，反过来也是正确的，在较大的学习率（例如0.1）需要较少的训练时间。 8.5.3 批次大小（Batch Size） 批量大小是模型权重更新之间的样本数。...一个好的默认批量大小是32个样本。...序列预测问题的数据量和帧结构可能影响批量大小的选择。可以尝试一些替代配置： 尝试设计随机梯度下降（SGD）的批量大小为1。 批量大小n，其中n是批量梯度下降的样本数。...较大的批量通常会导致模型更快的收敛，但可能会导致最终权重集的不太理想。批处理大小为1（随机梯度下降），在每个样本之后进行更新，通常会导致学习过程波动很大。
通常，深度神经网络架构会提供一个输入、一个输出、两个隐藏层（Hidden Layers）和一个用于训练模型的Dropout层。...后续，您可以针对不同的需求，对其进行调整。在此，我选择了128作为较小的批量尺寸（batch size）。其实，批量尺寸可以取任何值，但是2的幂次方大小往往能够提高内存的效率，因此应作为首选。...值得注意的是，在决定合适的批量尺寸时，其背后的主要参考依据是：过小的批量尺寸会使收敛过于繁琐，而过大的批量尺寸则可能并不适合您的计算机内存。...就本例而言，像MINST这样的简单数据集，我并不建议使用较高的数值。您可以尝试不同的学习率（learning rate），例如0.01、0.05和0.1。在本例中，我将其保持为0.01。...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。
下载的数据集中的图像可以具有不同的尺寸。...作为输入，CNN采用形状张量(image_height, image_width, color_channels)，忽略批量大小。灰度图像具有一个颜色通道，而彩色图像具有三个（R，G，B）。...首先将3D输出展平（或展开）为1D，然后在顶部添加一个或多个Dense图层。数据集有5个类，从下载的数据集的元数据中获取该值。因此添加了一个带有5个输出和softmax激活的最终Dense层。...每个版本将导出到给定路径下的不同子目录。...TensorFlow服务服务器期望输入图像尺寸为（1,128,128,3），其中“1”是批量大小。使用Keras库中的图像预处理工具将输入图像加载并转换为所需的尺寸。
2.4 训练模型 训练模型不是把所有数据一起丢进去，而是按批量丢进去。在介绍训练模型前，需要明晰几个概念： 批量大小 (batch size) 指一个批量里的样本个数。...期 (epoch) 指整个训练集被算法遍历一次。当设 epoch 为 20 时，那么要以不同的方式遍历整个训练集 20 次。...一次 epoch 要经历 4 次迭代才能遍历整个数据集，即样本总数 / 批量大小 = 24 / 6 次迭代。20 次 epoch 运行过程如下图所示。...上面每个卷积层输出的大小让人眼花缭乱，如果用 n_I 代表输入图像的大小， f 代表滤波器的大小，s 代表步长， p 代表填充层数，n_O 代表输入图像的大小，那么有以下关系： 用这个公式来验证第一个和第二个卷积层的输出的宽度和高度...批量归一的算法如下： Keras 中用 BatchNormalization() 来实现批量归一层。批量归一层一般放在稠密层或卷积层之后。
在不同的基础媒体类型和模型架构中，此问题始终存在。 当代的解决方案是使用最大记录的大小，对较小的记录使用填充。...此方法中的一些重要参数和参数是训练记录，训练标签，训练周期数和训练批量大小。...通过这种分离，可以轻松地尝试使用不同的数据集和不同的数据源。 在 TF 2.0 中，Keras 已经提供了 Estimators 公开的许多功能。...通常，这可用于减少数据集的大小，以用于调试或简化目的。 此外，如果将计数指定为-1，或者如果计数大于数据集的大小，则新数据集将包含先前数据集的所有元素。...由于基于反向传播的梯度下降用于训练和学习 ML 模型的权重和偏差，因此开发人员使用小批量梯度下降; 因此，重要的是要有足够的批量大小，以确保可用的 GPU（或 TPU）不会耗尽内存。
/data 数据处理 数据量 数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样本的训练集、500个样本的验证集和500个样本的测试集 注意：只取出部分的数据进行建模 创建目录...： base_dir = current_dir[0] + '/cats_dogs_small' os.mkdir(base_dir) # 创建目录 # 分别创建训练集、验证集和测试集的目录 train_dir...这样做的好处： 增大网络容量 减少特征图的尺寸 需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层） 在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...150-150的RGB图像和二进制标签，形状为(20,)组成的批量。...每个批量包含20个样本（批量的大小）。 生成器会不断地生成这些批量，不断地循环目标文件夹中的图像。 keras模型使用fit_generator方法来拟合生成器的效果。
但对于初学者来说，所谓“大量”样本是相对的，即相对于你所要训练网络的大小和深度而言。...此外，深度学习模型本质上具有高度的可复用性，比如，已有一个在大规模数据集上训练的图像分类模型或语音转文本模型，你只需做很小的修改就能将其复用于完全不同的问题。...这个数据集包含 25 000 张猫狗图像（每个类别都有 12 500 张），大小为 543MB（压缩后）。...下载数据并解压之后，你需要创建一个新数据集，其中包含三个子集：每个类别各 1000 个样本 的训练集、每个类别各 500 个样本的验证集和每个类别各 500 个样本的测试集。...每个批量中包含20个样本（批量大小）。注意，生成器会不停地生成这些批量，它会不断循环目标文件夹中的图像。因此，你需要在某个时刻终止（break）迭代循环。
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