分类:编程语言
1.描述:enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表,元组,字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据索引(下标),一般用于for循环当中2.语法enumerate(sequence,[start=0])3.参数:sequence:一个序列,迭代器或其他支持迭代对象start:可选参数,下标起始位置,默认从索引0开始4.返回值返回enumerate(枚举)对象5.实例list1=[10,20,30,40,"maple","yf",60]tup1=(100,200,300,400,"hao","qazert",600)str1...
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想要写分类器对图片进行分类,用到了CNN。然而,在运行程序时,一直报错:ValueError:Negativedimensionsizecausedbysubtracting5from1for‘conv2d_1/convolution'(op:‘Conv2D')withinputshapes:[?,1,28,28],[5,5,28,30].这部分提到的代码是这样的,这是我的分类器的输入层:model.add(Conv2D(30,(5,5),input_shape=(1,28,28),activation='relu',padding="valid"))问题出在input_shape上,报错的大意就...
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在keras中,数据是以张量的形式表示的,不考虑动态特性,仅考虑shape的时候,可以把张量用类似矩阵的方式来理解。例如[[1],[2],[3]]这个张量的shape为(3,1)[[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]这个张量的shape为(3,2,2),[1,2,3,4]这个张量的shape为(4,)input_shape:即张量的shape。从前往后对应由外向内的维度。input_length:代表序列长度,可以理解成有多少个样本input_dim:代表张量的维度,(很好理解,...
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我就废话不多说,大家还是直接看代码吧~defget_model():n_classes=6inp=Input(shape=(40,80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D(32,3,3,border_mode='same',init='glorot_uniform')(reshape)#model.add(Activation('relu'))l1=LeakyReLU(alpha=0.33)(conv1)conv2=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(l1)conv2=Convolution2D(32,3,3,...
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