内置数据类型 数据名称 例子 数字: Bool,Complex,Float,Integer True/False; z=a+bj; 1.23; 123 字符串: String '123456' 元组: Tuple (123456) 集合: Set 字典: Dict {1:'123456'} 文件:File 数组:Array 字节数组:Bytearray graph TD; 存储方式划分-->可变对象; 存储方式划分-->不可变对象; 可变对象-->字典; 可变对象-->列表; 可变…

目录 语句,表达式 赋值语句 打印语句 分支语句 循环语句 函数 函数的作用 函数的三要素 函数定义 DEF语句 RETURN语句 函数调用 作用域 闭包 递归函数 匿名函数 迭代 语句,表达式 赋值语句 变量名首次使用时会被创建 变量名使用前必须复制 隐晦的赋值操作 模块导入 函数定义 类定义 赋值语句大于序列赋值 打印语句 print() 分支语句 if语句中的判断为真值判断 真值测试可以是逻辑表达式,算数运算式,in,not in等 真值判定 任何非零数字和非空对象为True 数字零,空对…

一.TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 1.准备工作 # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ''' import os import glob import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt np.set_…

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas…

线性分类器损失函数明细: 『cs231n』线性分类器损失函数 最优化Optimiz部分代码: 1.随机搜索 bestloss = float('inf') # 无穷大 for num in range(1000): W = np.random.randn(10, 3073) * 0.0001 loss = L(X_train, Y_train, W) if loss < bestloss: bestloss = loss bestW = W scores = bsetW.dot(Xte_cols…

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

『教程』Batch Normalization 层介绍 基础知识 下面有莫凡的对于批处理的解释: fc_mean,fc_var = tf.nn.moments( Wx_plus_b, axes=[0], # 想要 normalize 的维度, [0] 代表 batch 维度 # 如果是图像数据, 可以传入 [0, 1, 2], 相当于求[batch, height, width] 的均值/方差, 注意不要加入 channel 维度 ) scale = tf.Variable(tf.ones([o…

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…