我已经在我的Ubuntu14.04上安装了tensorflow-1.4.1,我想通过以下方式创建名为Dice Loss的自定义损失函数:
>>> # true_labels and pred_labels are in type int64
>>> a = tf.square(true_labels)
>>> b = tf.square(pred_labels)
>>> upper = tf.multiply(true_labels, pred_labels)
>>> lower = tf.add(a,
在我的configure.ac文件中,我有类似的警告和错误:
AC_MSG_ERROR(找不到Boost Math头文件,您是否正确地指定了-with include-path选项?)
我很老套,喜欢把线宽保持在80个字符以内。然而,当我像这样分割线时(我也喜欢适当的缩进)
AC_MSG_ERROR([Could not find the Boost Math header files, did you
specify the --with-boost-include-path option correctly?])
当./configure在屏幕上打印时,错误消息会保留断线和缩进。
在Au
我有一个简单的线条分割代码,我可以分割线条(不重叠的线条),我可以使用命令显示这些线条。谁能告诉我如何将这些行保存为.jpg?用于分割和显示该行的代码段如下所示 for n=1:Ne
[r,c] = find(L==n);
n1=imagen(min(r):max(r),min(c):max(c));
% I want to save this line in this loop with filename.jpg ( in successive
% numbers like filename_1.jpg, filename_2.jpg and so on )
我在变量seg1 (图像中的底线)和seg2 (图像中的上线)中存储了两条分割线作为一维numpy数组。我试图创建一个图像,其中除了那两条线->白色内的区域外,所有地方都是黑色的。我正在做的是以下不起作用的事情: binaryim = np.zeros_like(im)
for col in range(0, im.shape[1]):
for row in range(0, im.shape[0]):
if row < seg1[col] or row > seg2[col]:
binaryim[row][col] = 0