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使用keras导入densenet模型
2024-09-02
使用keras导入densenet模型
从keras的keras_applications的文件夹内可以找到内置模型的源代码 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测.特征提取和finetune 应用于图像分类的模型,权重训练自ImageNet: Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3InceptionResNetV2 * MobileNet densenet densenet的keras源代码如下: """D
PV3D学习笔记-导入DAE模型
网上关于PV3D导入DAE模型的例子都非常多,可惜我研究了半天,一个都没成功,或者是破面问题,或者是贴图不显示,再或者贴图乱掉了.今天晚上终于搞定,心得发上来. 制作模型的软件是SketchUp Pro 7.1,选这个主要是体积小,建模方便,毕竟Maya和3Ds max都上是GB的体积,SketchUp才30MB. 在SketchUp中建好模,注意不能让模型成组,选择文件-导出3D模型,注意右下角的选项,勾上“输出材质纹理”,其他都可以不选,导出格式选dae即可. 找到这个dae文件,用记事
Unity3D游戏开发从零单排(五) - 导入CS模型到Unity3D
游戏动画基础 Animation组件 Animation组件是对于老的动画系统来说的. 老的动画形同相应的动画就是clip,每一个运动都是一段单独的动画,使用Play()或CrossFade(),直接播放动画 或淡入淡出播放动画. animation.Play("name"); animation.CrossFade("name"); 以下的是它的几个属性 Animation:默认的动画片段: Aniamtions:包括的动画片段: Play Automatical
keras训练cnn模型时loss为nan
keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent
keras中的模型保存和加载
tensorflow中的模型常常是protobuf格式,这种格式既可以是二进制也可以是文本.keras模型保存和加载与tensorflow不同,keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式. keras的模型保存分为多种情况. 一.不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构,但是仅仅是打印到控制台. keras.utils.plot_model() 使用graphviz中的dot.exe生成网络结构拓扑图 二.保存模型结构 keras.models.
opengl导入obj模型
在经过查阅各种资料以及各种bug之后,终于成功的实现了导入基本的obj模型. 首相介绍一下什么是obj模型 一.什么是OBJ模型 obj文件实际上是一个文本文档,主要有以下数据,一般可以通过blender软件导出模型的obj文件. 在3d图形处理中,一个模型(model)通常由一个或者多个Mesh(网格)组成,一个Mesh是可绘制的独立实体.例如复杂的人物模型,可以分别划分为头部,四肢等各个部分来建模,这些Mesh组合在一起最终形成人物模型. obj的文本内容一般包括以下数据 usemtl和mt
Keras实践:模型可视化
Keras实践:模型可视化 安装Graphviz 官方网址为:http://www.graphviz.org/.我使用的是mac系统,所以我分享一下我使用时遇到的坑. Mac安装时在终端中执行: brew install graphviz 若卡在Updating Homebrew....,需要取消brew的自动更新: 安装PyDot 加载模型并生成结构图 from keras.models import load_model from keras.utils.vis_utils import p
Keras Sequential顺序模型
keras是基于tensorflow封装的的高级API,Keras的优点是可以快速的开发实验,它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行. 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型,它由多个网络层线性堆叠.对于更复杂的结构,你应该使用 Keras 函数式 API,它允许构建任意的神经网络图. 用Keras定义网络模型有两种方式, Sequential 顺序模型 Keras 函数式 API模型 1.Sequential 顺序模型 from kera
Unity 3d导入3dMax模型 产生若干问题
Unity 3d导入3dMax模型 会产生若干问题,按照官方 的说明,将max 模型导成fbx文件 导入untiy似乎也不能解决 1.x轴向偏转3dmax模型导入后自动有一个x轴270度的偏转,巧合的是,在unity中旋转模型的时候,你会发现y轴参照方向永远朝上,而x和z轴则以模型本身的 局部坐标 为准,这样当模型沿x轴旋转270度之后,z轴正好与y轴重合,这样你试图用程序 控制方向的时候就会发现旋转y和旋转z效果 相同,这显然不是你期望的结果.解决这个问题的方法是,将.max文件导出为.3ds
scikit-learn系列之如何存储和导入机器学习模型
scikit-learn系列之如何存储和导入机器学习模型 如何存储和导入机器学习模型 找到一个准确的机器学习模型,你的项目并没有完成.本文中你将学习如何使用scikit-learn来存储和导入机器学习模型.你可以把你的模型保持到文件中,然后再导入内存进行预测. 1. 用Pickle敲定你的模型 Pickle是python中一种标准的序列化对象的方法.你可以使用pickle操作来序列化你的机器学习算法,保存这种序列化的格式到一个文件中.稍后你可以导入这个文件反序列化你的模型,用它进行新的预测.
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