np.squeeze_np.squeeze()用于实现代价函数和梯度_plt.imshow(np.squeeze(x_train[3])，cmap=“灰色”)；这个命令是什么意思？ - 腾讯云开发者社区

用法：np.squeeze(a, axis=None)a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，这个维度必须是单维度的，否则将会报错；axis的取值可以是None / int / int元组。...plt.plot(squares)plt.show()图片利用squeeze()函数将表示向量的数组转换为秩为1的数组，利用matlpotlib库函数画图，就可以正常的显示结果：#正常显示图示案例#通过np.squeeze...()函数转换后，要显示的数组变成了秩为1的数组，即（5，）plt.plot(np.squeeze(squares)) plt.show()图片参考资料----参考资料：(32条消息) Numpy库学习

6.4K4 0

numpy.squeeze()

解决方案： import numpy as np np.squeeze(Y) np.squeeze(Y.train) np.squeeze这个函数的作用是去掉矩阵里维度为1的维度。...例：(1, 300)的矩阵经由np.squeeze处理后变成300; (200, 1, 300)的矩阵经由np.squeeze处理后变成(200, 300)。...Examples >>> >>> x = np.array([[[0], [1], [2]]]) >>> x.shape (1, 3, 1) >>> np.squeeze(x).shape (3,) >...>> np.squeeze(x, axis=(2,)).shape (1, 3)

2.9K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

从wrfout 提取站点数据

(difflon , difflon)#difflat * difflat + difflon * difflon aa=np.where(rad==np.min(rad)) ind=np.squeeze...(ds.coords['XLAT'].values) XLONG_WRF2D=np.squeeze(ds.coords['XLONG'].values) ind=nearest_position( 133.001...(rh.values),interp_type,interp_levels,extrapolate=True) UU_interp=wrf.vinterp(data_nc,np.squeeze...(ua.values),interp_type,interp_levels,extrapolate=True) VV_interp=wrf.vinterp(data_nc,np.squeeze(...(tc.values),interp_type,interp_levels,extrapolate=True) PR_interp=wrf.vinterp(data_nc,np.squeeze(

8.8K6 1

在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

)) # 7 for images, row in zip([images, output], axes): for img, ax in zip(images, row): ax.imshow(np.squeeze...)) # 7 for images, row in zip([images, output], axes): for img, ax in zip(images, row): ax.imshow(np.squeeze...)) # 7 for images, row in zip([images, output], axes): for img, ax in zip(images, row): ax.imshow(np.squeeze...)) # 7 for images, row in zip([images, output], axes): for img, ax in zip(images, row): ax.imshow(np.squeeze...)) # 7 for images, row in zip([images, output], axes): for img, ax in zip(images, row): ax.imshow(np.squeeze

3.5K2 0

行人检测--OpenCV与TensorFlow SSD对比

image_tensor:image_np_expanded}) vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image, np.squeeze...(boxes), np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores), categorys_index,

3.3K1 0

从零开始实现Logistic Regression，最简单的单元深度神经网络。

plt.imshow(train_set_x_orig[index]) print("y = " + str(train_set_y[:, index]) + ", it's a '" + classes[np.squeeze...db = 1/m * np.dot(A-Y) assert(dw/shape == w.shape) assert(db.type == float) cost = np.squeeze...") # plot learning curve (with costs) costs = np.squeeze(d['costs']) plt.plot(costs) plt.ylabel('cost...n' + "---------------------------------------------" + '\n') for i in learning_rates: plt.plot(np.squeeze...(my_predict_image)) + ", your algorithm predicts a \"" + classed[int(np.squeeze(my_predicted_image)),

5913 0

从零开始制作一个数据集

6000作为测试数据 test_label.append(label[i]) train_image_0 = np.array([train_image_0]) train_image_0 = np.squeeze...(train_image_0) train_label_0 = np.array([train_label_0]) train_label_0 = np.squeeze(train_label_0) train_image..._1 = np.array([train_image_1]) train_image_1 = np.squeeze(train_image_1) train_label_1 = np.array([train_label..._1]) train_label_1 = np.squeeze(train_label_1) test_image = np.array([test_image]) test_image = np.squeeze...(test_image) test_label = np.array([test_label]) test_label = np.squeeze(test_label) ?

1.7K4 1

深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战

idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(end_mask.cpu().numpy()))) # 如果维度是1，那么就新增一维，这是为了和BN层的...(np.argwhere(np.asarray(start_mask.cpu().numpy()))) idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(...idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(end_mask.cpu().numpy()))) # 如果维度是1，那么就新增一维，这是为了和BN层的...idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(end_mask.cpu().numpy()))) print('In shape: {:d},...m1.weight.data = m0.weight.data.clone() elif isinstance(m0, nn.Linear): idx0 = np.squeeze

2.4K1 0

专栏 | 深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战

1.8K4 1

深度学习算法优化系列二 | 基于Pytorch的模型剪枝代码实战

if isinstance(m0, nn.BatchNorm2d): if i < layers - 1: i += 1 # np.squeeze...idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray(end_mask.cpu().numpy()))) # 如果维度是1，那么就新增一维，这是为了和...(np.argwhere(np.asarray(start_mask.cpu().numpy()))) idx1 = np.squeeze(np.argwhere(np.asarray...bias.data = m0.bias.data[idx1].clone() else: # 不需要裁枝的卷积层直接赋值 idx0 = np.squeeze...m0.bias.data.clone() elif isinstance(m0, nn.Linear): # 如果是线性层直接赋值 idx0 = np.squeeze

3.5K1 1

体感游戏 | 手势识别玩飞机大战游戏(四) 使用深度学习实现手势识别玩飞机大战游戏

image_np_expanded}) vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image, np.squeeze...(boxes), np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores), categorys_index

1.6K1 0

使用Logistic回归实现猫的二分类

db = np.sum(A - Y) / m assert (dw.shape == w.shape) assert (db.dtype == float) cost = np.squeeze...-------------------------------------------" + '\n') for i in learning_rates: plt.plot(np.squeeze...my_predicted_image = predict(d["w"], d["b"], my_image) plt.imshow(image) print("y = " + str(np.squeeze...(my_predicted_image)) + ", your algorithm predicts a \"" + classes[ int(np.squeeze(my_predicted_image...(my_predicted_image)) + ", your algorithm predicts a \"" + classes[ int(np.squeeze(my_predicted_image

1.1K1 0

Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, np.squeeze(...boxes), np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores),

1.1K4 0

Deep Neural Network for Image Classification: Application - 吴恩达深度学习视频第一课四周作业 assignment4_2

example if print_cost and i % 100 == 0: print("Cost after iteration {}: {}".format(i, np.squeeze...print_cost and i % 100 == 0: costs.append(cost) # plot the cost plt.plot(np.squeeze...print_cost and i % 100 == 0: costs.append(cost) # plot the cost plt.plot(np.squeeze...my_predicted_image = predict(my_image, my_label_y, parameters) plt.imshow(image) print ("y = " + str(np.squeeze...(my_predicted_image)) + ", your L-layer model predicts a \"" + classes[int(np.squeeze(my_predicted_image

7412 0

Intel神经网络计算棒2代（OpenVINO安装下）

step, sess.run(Weights), sess.run(biases)) print("Cost after iteration {}: {}".format(step, np.squeeze...marker = 'o') #'o'---圆点，‘s’---方块 #设置图标 ,左上角的图标 plt.legend('xmodel') plt.show() ###打印代价 plt.plot(np.squeeze

5552 0

第五篇：《机器学习之逻辑回归（下）》

db = (np.sum(A-Y))/m #assert(dw.shape == w.shape) #assert(db.dtype == float) cost = np.squeeze...("y = " + str(test_set_y[0,index]) ) print (", you predicted that it is a \"") print(classes[int(np.squeeze...6.继续优化 # 绘图学习曲线（带成本） costs = np.squeeze(d['costs']) plt.plot(costs) plt.ylabel('cost') plt.xlabel

3723 0

视频目标检测识别

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, np.squeeze(boxes),...np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores), category_index, use_normalized_coordinates...vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, np.squeeze...(boxes), np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores),

1.3K1 0

ubunu16.04 TensorFlow object detection API 应用配置

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, np.squeeze(boxes),...np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores), category_index

5224 0

山东大学人工智能导论实验三 Logistic回归分类器识别猫

plt.imshow(train_set_x_orig[index]) print("y = " + str(train_set_y[:, index]) + ", it's a '" + classes[np.squeeze...# 使用断言确保我的数据是正确的 assert (dw.shape == w.shape) assert (db.dtype == float) cost = np.squeeze...test_set_x, test_set_y, num_iterations=2000, learning_rate=0.005, print_cost=True) # 绘制图 costs = np.squeeze...---------------------------------------------" + '\n') for i in learning_rates: plt.plot(np.squeeze

4762 0

tensorflow object detection API使用之GPU训练实现宠物识别

vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, np.squeeze(...boxes), np.squeeze(classes).astype(np.int32), np.squeeze(scores),

2.4K0 0

点击加载更多

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

Python学习——np.squeeze()函数

numpy.squeeze()

从wrfout 提取站点数据

在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

行人检测--OpenCV与TensorFlow SSD对比

从零开始实现Logistic Regression，最简单的单元深度神经网络。

从零开始制作一个数据集

深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战

专栏 | 深度学习算法优化系列八 | VGG，ResNet，DenseNe模型剪枝代码实战

深度学习算法优化系列二 | 基于Pytorch的模型剪枝代码实战

体感游戏 | 手势识别玩飞机大战游戏(四) 使用深度学习实现手势识别玩飞机大战游戏

使用Logistic回归实现猫的二分类

Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了

Deep Neural Network for Image Classification: Application - 吴恩达深度学习视频第一课四周作业 assignment4_2

Intel神经网络计算棒2代（OpenVINO安装下）

第五篇：《机器学习之逻辑回归（下）》

视频目标检测识别

ubunu16.04 TensorFlow object detection API 应用配置

山东大学人工智能导论实验三 Logistic回归分类器识别猫

tensorflow object detection API使用之GPU训练实现宠物识别

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐