深度学习中import subprocess是什么
-
python中subprocess实例用法及知识点详解
python中subprocess实例用法及知识点详解
-
使用Node.js在深度学习中做图片预处理的方法
背景 最近在做一个和对象识别相关的项目,由于团队内技术栈偏向 JavaScript,在已经用 Python 和 Tensorflow 搭建好了对象识别服务器后,为了不再增加团队成员维护成本,所以尽可能 ...
-
python 深度学习中的4种激活函数
这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数,下面会从公式.代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数,首先来明确一下是哪四种: Sigmoid函数 Tahn函数 ReLu函数 SoftMa ...
-
深度学习中shape[0]、shape[1]、shape[2]的区别详解
深度学习中shape[0].shape[1].shape[2]的区别详解对于图像来说: img.shape[0]:图像的垂直尺寸(高度) img.shape[1]:图像的水平尺寸(宽度) img.sh ...
-
python生成器generator:深度学习读取batch图片的操作
在深度学习中训练模型的过程中读取图片数据,如果将图片数据全部读入内存是不现实的,所以有必要使用生成器来读取数据. 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表.但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的.而 ...
-
Python深度学习线性代数示例详解
目录 标量 向量 长度.维度和形状 矩阵 张量 张量算法的基本性质 降维 点积 矩阵-矩阵乘法 范数 标量 标量由普通小写字母表示(例如,x.y和z).我们用 R \mathbb{R} R表示所有(连 ...
-
深度学习小工程练习之tensorflow垃圾分类详解
介绍 这是一个基于深度学习的垃圾分类小工程,用深度残差网络构建 软件架构 使用深度残差网络resnet50作为基石,在后续添加需要的层以适应不同的分类任务 模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存, ...
-
Python-OpenCV深度学习入门示例详解
目录 0. 前言 1. 计算机视觉中的深度学习简介 1.1 深度学习的特点 1.2 深度学习大爆发 2. 用于图像分类的深度学习简介 3. 用于目标检测的深度学习简介 4. 深度学习框架 keras ...
-
使用Python中OpenCV和深度学习进行全面嵌套边缘检测
这篇博客将介绍如何使用OpenCV和深度学习应用全面嵌套的边缘检测.并将对图像和视频流应用全面嵌套边缘检测,然后将结果与OpenCV的标准Canny边缘检测器进行比较. 1. 效果图 愤怒的小鸟--原 ...
-
如何在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境
首先,我们要明确,我们是要在虚拟环境中安装cuda和cuDNN!!!只需要在虚拟环境中安装就可以了. 下面的操作默认你安装好了python 一.conda创建并激活虚拟环境 前提:确定你安装好了ana ...
-
python使用tensorflow深度学习识别验证码
本文介绍了python使用tensorflow深度学习识别验证码 ,分享给大家,具体如下: 除了传统的PIL包处理图片,然后用pytessert+OCR识别意外,还可以使用tessorflow训练来识 ...
-
Python编程深度学习计算库之numpy
NumPy是python下的计算库,被非常广泛地应用,尤其是近来的深度学习的推广.在这篇文章中,将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算. NumPy vs SciPy NumPy和SciPy都可 ...
-
Python编程深度学习绘图库之matplotlib
matplotlib是python的一个开源的2D绘图库,它的原作者是John D. Hunter,因为在设计上借鉴了matlab,所以成为matplotlib.和Pillow一样是被广泛使用的绘图功 ...
-
深度学习入门之Pytorch 数据增强的实现
数据增强 卷积神经网络非常容易出现过拟合的问题,而数据增强的方法是对抗过拟合问题的一个重要方法. 2012 年 AlexNet 在 ImageNet 上大获全胜,图片增强方法功不可没,因为有了图片增强 ...
-
Pycharm中import torch报错的快速解决方法
Pycharm中import torch报错 问题描述: 今天在跑GitHub上一个深度学习的模型,需要引入一个torch包,在pycharm中用pip命令安装时报错: 于是我上网寻求解决方案,试了很 ...
-
理解深度学习之深度学习简介
机器学习 在吴恩达老师的课程中,有过对机器学习的定义: ML:<P T E> P即performance,T即Task,E即Experience,机器学习是对一个Task,根据Experi ...
-
Python深度学习之简单实现猫狗图像分类
一.前言 本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集 训练集中有 25000 张图像,测试集中有 12500 张图像.作为简单示例,我们用不了那么多图像,随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可. ...
-
机器深度学习二分类电影的情感问题
二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题.今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面. 一.数据集来源 我们使用的是IMDB数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的50000条严 ...
-
深度学习tensorflow基础mnist
软件架构 mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现,第一个是最简单的全连接网络,第二个是卷积网络,mnist数据集是入门数据集,所以不需要进行图像增强,或者用生成器读入内存,直接使用简单的f ...
-
Python中使用subprocess库创建附加进程
前言 subprocess库提供了一个API创建子进程并与之通信.这对于运行生产或消费文本的程序尤其有好处,因为这个API支持通过新进行的标准输入和输出通道来回传数据. 本篇,将详细介绍Python创 ...
-
Python深度学习之Pytorch初步使用
一.Tensor Tensor(张量是一个统称,其中包括很多类型): 0阶张量:标量.常数.0-D Tensor:1阶张量:向量.1-D Tensor:2阶张量:矩阵.2-D Tensor:-- 二. ...