一、前言 这里只张贴代码，如果想看原理请看： **TensorFlow学习网站：**http://c.biancheng.net/view/1886.html **bp神经网络：**https://www.cnblogs.com/duanhx/p/9655213.html **CNN讲解：**https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/7759802.html 二、代码实现思路 这里只搭建了一层隐含层神经网络，大体如下： 2.1代码前向传递 这里以4->3->2讲解：I矩阵为输入，W矩阵为权值矩阵，输出为隐含层矩阵输出，激活函数使用的si...

0 代码和数据集下载 网址：https://download.csdn.net/download/qq_40214464/19159417 1 环境配置 二 框架介绍 三 数据集制作 四 模型训练 五 、模型测试

结果图： 一、从官方依次下载文件并解压： 对于新手稍微提一下，这个数据集是通过下载下来的链接下载的。直接输入网址，打开既开始下载！.json文件不是下载，是复制。点开链接，创建一个.json文件，复制到里面即可。（我也不知道为啥，反正我下载的时候就这样） 我们会发现训练集为30000张图片，验证集为10000张图片。 注意：（.json文件不是下载，是复制。点开链接，创建一个.json文件，复制到里面即可） 数据集下载好，首先要把.json文件转换为我们所需要的的txt文件。 为了防止图片不连续，这里先生成图片的序号（名称）： 代码： import os train_file=o...

1.删除现有的源 conda config --remove-key channels 2.查看现有channel的命令，应该只剩下default conda config --show channels 应该只有default了 然后就能正常安装了

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import os import numpy as np def equalize_transfrom(gray_img): return cv2.equalizeHist(gray_img) # 读取图片 #源图像路径 imgpath = 'D:/Competiton/mchar_test_a/' #源图像所对应的xml文件路径 rotated_imgpath = 'D:/Competiton/mchar_test_a_1/' for i in os.listd...

问题原因：内存过载， 现象描述：当时是使用TensorFlow2.0-gpu训练数据，当模型训练时批次过大，就会报以上错误。显卡是RTX 2060 6g 我当时就在想，我的显卡不至于这样弱吧。最后查阅了哈资料，发现是数据处理，占用的的CPU的RAM，如果你分配过少，就会报上面的错误哈。 解决方法：增加占用RAM的内存 1、点击设置，搜索控制面板，点击系统和安全 2、点击系统 ，在点击高级系统设置 3、点击高级->点击设置 4、 点击高级->点击更改 5、我这里输入的是6g,你可以输入自己的大小 7、点击确定即可

 一下内容即可在aconda的命令窗口，编辑界面都可。 这里稍微提一下：我的环境安装时：cuda 11.1.0   cudnn:8.1.0  tensorlfow-gpu=2.2.0 python 3.8  显卡：1070ti    在这个环境下，gpu用不起，我降为tensorflow-gpu=2.1.0即可用。 本人觉得tensorlflow2.1好用，这里选择的python版本为3.6.13. 一、对于2.x 输入以下即可知，如果返回[],则是没有。 import tensorflow as tf gpu_out=tf.config.list_physical_devices...

一、前言 在用faster-rcnn-tf2-main 训练自己的数据集时，在第三行代码处报错。 顺带提一下，我找了很久tensorflow2.x实现的faster_rcnn，发现这个写的不错： https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-tf2 二、错误提示： TypeError: Only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), tf.newaxis (`None`) and scalar tf.int32/tf.int64 tensors are valid indices, got ...

1、理论讲解，清晰易懂： 一文看懂「生成对抗网络 - GAN」基本原理+10种典型算法+13种应用 (easyai.tech) 2、代码实现集合： GitHub - eriklindernoren/Keras-GAN: Keras implementations of Generative Adversarial Networks. 3、这里简单说以下  GNN的通俗理解基于两个对手之间相互博弈，共同进步。类似于：假设一个城市治安混乱，很快，这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中，有的可能是***高手，有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安，突然开展一场打击犯罪的「运动...

代码1 99乘法表： # include<iostream> # include<string> # include<ctime> using namespace std; int main() { for (int i=1; i < 10;i++) { for (int j = 1; j <= i;j++ ) { cout <<i<<"*"<<j<<"="<<(i*j)<<" "; ...

# include<iostream> #include<string> using namespace std; //class Java //{ //public: // void header() // { // cout << "首页、公开课，登录，注册...(公共头部)" << endl; // // } // void footer() // { // cout << "帮助中心，交流合作，站内地图...(公共底部)" << endl; // } // void le...

# include<iostream> # include<string> using namespace std; //继承的语法：class 子类；继承方式：父类 //继承方式有三种 //1、公共继承 class Base1 { public: int m_A; protected: int m_B; private: int m_C; }; class Son1 :public Base1 { public: void func() { m_A = 10; //父类中的公共权限 到子类中依然是公共权限 m_B = 10; //父类中的保护权限...

1、跟我回家 换种说法：我的枕头告诉我，它可想你了 2、一起吃个饭： 换种说法：最近突然失去味觉，吃啥都没有味道，（女方一般会问乍回事） 再次回答：没有你，吃啥啥都不相 3、想和对象表白 换种说法：越看你越想一个人，（会问你像谁），回答说像我妈儿媳妇 4、交换礼物吧 换种说法：把你给我，我给你。 5、别人问你会喝酒： 千万不要：不会不会 这样回答：我会倒酒 6、当别人夸你颜值很高： 千不要：没有，没有，也就一般般 这样回答：我就喜欢你这样一本正经的说大实话 7、当别人说你有点矮的呀 错误回答：我挨管你什么事？ 正确回答：没办法，都是颜值压下去的 8、当别人问...

#include<iostream> #include<string> using namespace std; //继承中的对象模型 //从父类中继承过来的成员，那些属于子类 class Base { public: int m_A; protected: int m_B; private: int m_C; }; class Son :public Base { public: int m_D; }; void test() { //16 //父类中所有静态成员属性都会被子类就继承下去 //父类中私有成员属性是被编译器给隐藏了，因此是访问不到的，...