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学习率衰减之余弦退火(CosineAnnealing）

n m a x i \ n_{max}^i nmaxi​ 和 n m i n i \ n_{min}^i nmini​在每次restart之后仍然保持不变。...例如总样本为80，每个batch的大小是16，那么在一个epoch中就会循环5次读入batch，那么在第一个epoch中执行完第一个batch后， T c u r \ T_{cur} Tcur​...举个例子，样本总数为80，每个batch的大小为16，那么一共有5个batch，再令训练模型总的epoch为30，假设当前执行到第二个epoch的第二个batch结束，那么此时 T c u r \...: 这是warm up阶段线性增长的初始值 warmup_steps: warm_up总的需要持续的步数 hold_base_rate_steps: 这是可选的参数，即当warm up阶段结束后保持学习率不变...total_steps - warmup_steps - hold_base_rate_steps))) #如果hold_base_rate_steps大于0，表明在warm up结束后学习率在一定步数内保持不变

4.3K30

使用神经网络解决拼图游戏

= 362880 comb’ns 为了解决一个3x3的难题，网络必须从362880中预测出一个正确的组合。这也是为什么3x3拼图是一个难题的另一个原因。 让我们继续，尝试解决一个2x2的拼图游戏。...怎么得到这些数据的? 没有任何公共数据集可用于拼图游戏，所以我必须自己创建它。我创建的数据如下。 采集了大约26K动物图像的原始数据集。 裁剪所有图像到固定大小200x200。...输入是一个200x200像素的图像和标签是一个4个整数的数组，其中每个整数告诉每个片段的正确位置。...其中的行对应于要记分的块和列。最后，我们在这个输出矩阵行上应用一个softmax。 下面是网络图。 代码实现 我在这个项目中使用Keras框架。以下是Keras中实现的完整网络。...MaxPooling 代码中尽量避免了pooling层，只使用一个MaxPool层来减小feature map的大小(行:7). pooling使得网络平移不变性，这意味着即使你旋转或晃动图像中的对象，

1.5K20
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    tf.lite

    参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...参数：input_index:要设置的输入的张量索引。这个值可以从get_input_details中的'index'字段中得到。tensor_size:要调整输入大小的tensor_shape。...这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个函数，它可以返回一个指向任意点的内部TFLite张量状态的新的数字数组。...属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。必须{特遣部队。float32 tf.uint8}。如果提供了优化，则忽略此参数。...从具有量化意识的训练输出模型到完全量化模型的信号转换，然后推论_output_type默认为tf.uint8。在所有其他情况下，推论_output_type必须是tf。否则将抛出一个错误。

    5.3K60

    善用5个优雅的 Python NumPy 函数

    1) 使用-1进行整形 Numpy允许我们重新塑造一个矩阵，提供新的形状应该与原始形状兼容。这个新形状的一个有趣之处是，我们可以将形状参数设为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 综上所述，在重塑数组时，新形状必须包含与旧形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度的乘积必须相等。...当使用-1时，对应于-1的维数将是原始数组维数除以给定重塑的维数的乘积，以保持相同数量的元素。 2) Argpartition:查找数组中的N个最大值 ?...-3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5)) [5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] 4) Extract:根据条件从数组中提取特定的元素...我们可以使用Numpy extract()函数从匹配条件的数组中提取特定的元素。

    1.2K30

    python在Keras中使用LSTM解决序列问题

    一对一序列问题的典型示例是您拥有一幅图像并且想要为该图像预测单个标签的情况。 多对一：在多对一序列问题中，我们将数据序列作为输入，并且必须预测单个输出。...通过堆叠LSTM解决方案 现在让我们创建一个堆叠的LSTM，看看是否可以获得更好的结果。数据集将保持不变，模型将被更改。...每个列表包含25个元素，这意味着总样本大小为25。最后，Y包含输出。...第二个列表将包含5的倍数，从1到225。第二个列表也将总共包含45个元素。...输入向量将保持不变： Y = list()for x in X:...print(Y) 上面的脚本创建一个更新的输出向量并将其打印在控制台上，输出如下所示： [[ 12 20] [ 21 35] [

    3.6K00

    5个高效&简洁的Numpy函数

    在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

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    5个优雅的Numpy函数助你走出困境

    本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。...有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

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    5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

    在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

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    解决ValueError: Shape of passed values is (33, 1), indices imply (33, 2)

    它可以将一个数组重新排列为指定形状的新数组，而不改变数组的数据。...newshape可以是一个正整数，表示生成一个新的一维数组，并指定数组的长度；也可以是一个整数元组，表示在重新排列后的新形状中每个维度的长度。...reshape函数可以在不改变数组元素的情况下改变数组的形状。注意，改变数组的形状后，数组的总元素个数必须保持不变。...如果新形状无法满足这个条件，reshape函数将会抛出ValueError: total size of new array must be unchanged错误。...然后，我们使用reshape函数将这个一维数组重新排列为一个2行3列的二维数组new_arr。最后，我们输出了新的数组new_arr。

    1.9K20

    数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

    在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

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    数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

    在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

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    数据处理遇到麻烦不要慌，5个优雅的Numpy函数助你走出困境

    在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

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    5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

    在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

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    5个优雅的Numpy函数助你走出数据处理困境

    在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...10, -1, 4, -3, 2, 2, 5, 9, 0, 4, 6, 0]) print (np.clip(array,2,5))[5 2 4 2 2 2 5 5 2 4 5 2] Extract：从数组中提取符合条件的元素...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

    49630

    ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got

    这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。问题描述这个错误的具体描述是：期望的输入数据应该具有4个维度，但实际传入的数组形状只有(50, 50, 3)。...然而，模型期望输入一个4维张量，其中第一个维度是批量大小（batch size），第二维度是图像的宽度，第三维度是图像的高度，第四维度是颜色通道数。...np.expand_dims()是NumPy库中的一个函数，用于扩展数组的维度。它允许我们在指定的位置插入新的维度，并且可以根据需要在数组的任意位置插入新的维度。...np.expand_dims()函数返回一个具有插入新维度后的形状的新数组。此函数不会更改原始数组的形状，而是返回一个新的数组。...然后，使用np.expand_dims()函数在轴0（行）插入一个新的维度。在操作之后，我们打印出原始数组和插入新维度后的数组的形状。

    49420

    数据运算最优雅的5个的Numpy函数

    本期推荐寄语：分享 5 个高效的 NumPy 函数，助力你高效、简洁地处理数据。 在 reshape 函数中使用参数-1 Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。...有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。...reshape array of size 8 into shape (3,newaxis) 总而言之，当试图对一个张量进行 reshape 操作时，新的形状必须包含与旧的形状相同数量的元素，这意味着两个形状的维度乘积必须相等...当使用 -1 参数时，与-1 相对应的维数将是原始数组的维数除以新形状中已给出维数的乘积，以便维持相同数量的元素。 在 Argpartition：在数组中找到最大的 N 个元素。 ?...我们可以使用 Numpy extract () 函数从数组中提取符合条件的特定元素。

    55110

    在Python机器学习中如何索引、切片和重塑NumPy数组

    教程概述 本教程分为4个部分; 他们是： 从列表到数组 数组索引 数组切片 数组重塑 1.从列表到数组 一般来说，我建议使用Pandas或NumPy函数从文件加载数据。...有些算法，如Keras中的时间递归神经网络(LSTM)，需要输入特定的包含样本、时间步骤和特征的三维数组。 了解如何重塑NumPy数组是非常重要的，这样你的数据就能满足于特定Python库。...reshape()函数接受一个参数，该参数指定数组的新形状。将一维数组重塑为具有一列的二维数组，在这种情况下，该元组将作为第一维（data.shape[0]）中的数组形状和第二维的中1。...，将该数组重塑为具有5行1列的新形状，并输出。...一个很好的例子就是Keras深度学习库中的LSTM递归神经网络模型。 重塑函数可以直接使用，指定出新的维度。每一列有多个时间步，每个时间步都有一个观察点(特征)，这说的很明白。

    19.1K90

    【完美解决方案】RuntimeError: shape ‘‘ is invalid for input of size 10

    摘要 这个错误通常出现在处理张量时，当你尝试重塑（reshape）一个张量，而新形状与原始数据的总大小不匹配时发生。本文将详细分析错误发生的原因，并通过代码示例展示如何修复它。...⚠️ 错误详解 首先，让我们从错误信息开始了解原因： RuntimeError: shape '[2, 3]' is invalid for input of size 10 这意味着你试图将一个大小为...因为张量重塑时，输入张量的总元素数必须等于输出张量的总元素数。在本例中，[2, 3]的总元素数是 2 * 3 = 6，而输入的大小是10，所以无法进行重塑。 1....张量形状规则 在进行张量操作时，了解以下规则至关重要： 总大小保持一致：重塑张量时，原始张量的总大小必须等于重塑后的张量大小。...2.3 确保数据兼容 有时，数据本身的大小可能不正确，导致重塑失败。在这种情况下，你需要修改或裁剪输入数据。 解决方法3：修改数据，使得总大小可以匹配目标形状。

    33910

    keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三）

    笔者先学的caffe，从使用来看，比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。...datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=batch_size) 接收numpy数组和标签为参数,生成经过数据提升或标准化后的batch数据,并在一个无限循环中不断的返回...binary_crossentropy optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) # 优化器rmsprop：除学习率可调整外，建议保持优化器的其他默认参数不变...这是为了保证更新的幅度保持在较低的程度，以免毁坏预训练的特征。...1.2 原作者新改 当然看原作者代码知道了这里的model就是VGG16的。

    4.4K80
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