from keras.utils.generic_utils import CustomObjectScope
with CustomObjectScope({'relu6': keras.applications.mobilenet.relu6,'DepthwiseConv2D': keras.applications.mobilenet.DepthwiseConv2D}):
model = load_model('model_saved.hdf5')
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不断更新中。。。 1.问题：check failure stack trace：*** 解决方法：路径错误，重新去看自己的路径是否有错误 2.Check failed: error == cudaSuccess (2 vs. 0) out of memory 解决方法： 显存不够 修改train_val.prototex的batch_size，我都调到…
caffe使用了glog，在caffe的solver中输出都是用的LOG和LOG_IF LOG_IF是条件输出： LOG_IF(INFO, num_cookies > 10) << “Got lots of cookies”; ‘，’后面是条件，这里是满足大于10就输出后面的字符串 LOG就是输出： LOG(INFO) << “…
本文转载自： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29168803 目录 【导读】本文全面系统性梳理介绍了强化学习用于发掘GAN在NLP领域的潜力，请大家阅读。 1. 基础：文本生成模型的标准框架 2. 问题：GAN为何不能直接用于文本生成 2.1. GAN基础知识 2.2. GAN面对离散型数据时的困境（啥是离散型数据？） 3. 过渡…
论文指出one-stage anchor-based和center-based anchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(Adaptive Training Sample Selection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor box作为正样本，在不带来额外计算量和参数的情况下，能够大幅…
双向循环神经网络 (Bidirectional RNN) 现在，你已经了解了大部分RNN模型的关键的构件，还有两个方法可以让你构建更好的模型，其中之一就是双向RNN模型，这个模型可以让你在序列的某点处不仅可以获取之前的信息，还可以获取未来的信息，我们会在这个视频里讲解。第二个就是深层的RNN，我们会在下个视频里见到，现在先从双向RNN开始吧。 为了了解双向R…
https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 本科毕业设计终于告一段落了。特写博客记录做毕业设计（路面裂纹识别）期间的踩过的坑和收获。希望对你有用。 目前有： 1.Tensorflow&CNN：裂纹分类 2.Tensorflow&CNN：验证集预测与模型评价…
一.基于统计值的筛选方法 1.过滤法：选择特征的时候，不管模型如何，首先统计计算该特征和和label的一个相关性，自相关性，发散性等等统计指标。 优点：特征选择开销小，有效避免过拟合 缺点：没有考虑后续的学习器来选择特征，减弱了学习器的学习能力（因为某些特征可能和label算出来相关性不大，但是可能和其他特征交叉后，会和label具有很强的关联性） 2.单变…
tensorflow中的tensor值的获取： import tensorflow as tf #定义变量a a=tf.Variable([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) #定义索引 indics=[[0,0,0],[0,1,1],[0,1,2]] #把a中索引为indics的值取出 b=tf.gather_…
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