我请求帮助,通过将下面描述的for循环替换为有numpy但没有for循环的东西来加速我的程序。它涉及到在包含多个点的2D数组中分别计算从单个点到每个单个点的距离。我在下面添加了代码和注释,以使它更清晰。 非常感谢你的帮助。 # some random point
current_point = np.array(423,629)
distances = []
# x and y coordinates of the points saved in np arrays of shape(1,number of points)
# example For three points the xi
我有一个大小为image_stack 64x28x28x3的numpy数组,它对应于大小为28x28x3的64幅图像。我想要的是构造一个大小为224x224x3的映像,它将包含我在初始数组中的所有图像。我怎么才能在裸体中做到这一点呢?到目前为止,我已经有了将图像堆叠在同一行中的代码,但是我需要8行8列的代码。到目前为止我的代码是:
def tile_images(image_stack):
"""Given a stacked tensor of images, reshapes them into a horizontal tiling for display
我有大量的nxmxm数组。我想训练一个keras模型,它学习一个单一的密集神经网络来应用于所有的nx1列向量。作为一个具体的例子,假设A是一个6x10x10张量;因此它有100个6x1列向量。 我有一个keras模型来训练密集的神经网络: import keras as K
import keras.layers as L
def column_nn():
layers=[12,36,12,1]
columns=L.Input(shape=(6,))
x=L.Dense(layers[0],activation='relu')(columns)
f
我正在处理的数据集不是很大,但相当广泛。我现在有10 854列,我想再添加大约10/11k列。它只有760行。 当我尝试(将函数应用于现有列的子集)时,会得到以下结果 Warning message:
In `[.data.table`(setDT(Final), , `:=`(c(paste0(vars, ".xy_diff"), :
truelength (30854) is greater than 10,000 items over-allocated (length = 10854). See ?truelength. If you didn't se
环境: google,python
目标: python预测我自己的图片
发行:AttributeError: 'PngImageFile' object has no attribute 'reshape'
更新尝试过的代码,并输出
import keras
from keras.datasets import mnist
import matplotlib.pyplot as plt
import PIL
from PIL import Image
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) =