我想知道如何在javaFX舞台上设置图标.我找到了这种方法,但它没有正常工作.
stage.getIcons().add(new Image(iconImagePath));
stage是javafx.stage.Stage的一个实例,我导入了javafx.scene.image.Image.这是我们收到的例外情况:
网址无效:找不到无效的网址或资源
此外,iconImagePath没有任何问题,它的值是"G:/test.jpg",并且G驱动器中有一个名为test的jpg文件.此外,当我们使用ImageIO读取相同的URL时,我们可以轻松完成.
我是 Tensorflow Hub 的新手。我想使用I3D模块并将这个网络微调到另一个数据集，我需要获得最后一个隐藏层以及其他一些层的输出。我想知道是否有办法获得其他层的激活。为 I3D 提供的唯一签名只是“默认”。我认为应该有一种方法可以使用 Tensorflow Hub 模块轻松获取所有层的输出。
import tensorflow_hub as hub
module = hub.Module("https://tfhub.dev/deepmind/i3d-kinetics-600/1", trainable=False)
logits = module(inp)
这会给我最终的层输出。如何获取其他层的输出，例如第二个卷积层的输出？
我有一个 n 维张量。我想根据第一个轴和给定的顺序更改元素的顺序。例如 (1, 0, 2, 4, 3, 5) 应该给出这个矩阵的结果：
[1, 0, 0, 0, 0] [0, 1, 0, 0, 0]
[0, 1, 0, 0, 0] [1, 0, 0, 0, 0]
[0, 0, 1, 0, 0] ==> [0, 0, 1, 0, 0]
[0, 0, 0, 1, 0] [0, 0, 0, 0, 1]
[0, 0, 0, 0, 1] [0, 0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 0, 1] [0, 0, 0, 0, 1]
该顺序对我来说很重要，因为我有一些张量，并且我希望所有张量都以相同的顺序重新排序。我怎样才能实现这个目标？
我的数据集有不同的目录,每个目录对应一个类.每个目录中有不同数量的.tfrecords.我的问题是如何从每个目录中采样5个图像(每个.tfrecord文件对应一个图像)？我的另一个问题是如何对这些目录中的5个进行采样,然后从每个目录中采样5个图像.
我只想用tf.data.dataset来做.所以我希望有一个数据集,我从中得到一个迭代器,iterator.next()给我一批25个图像,包含5个类的5个样本.
我想知道在 python numpy 中检查行明智包含的最佳方法是什么？
假设我们有一个向量 V = [1, 2, 3, 4] 和一个矩阵 M = [[2, 3, 4], [3, 5, 6], [4, 1, 3], [5, 4] , 2]] （M 中的行数等于 V 的长度）。执行逐行包含后，我应该得到 (False, False, True, True) 因为 1 不在 [2, 3, 4] 中，2 不在 [3, 5, 6] 中，3 在 [4, 1] 中, 3] 和 4 在 [5, 4, 2]
在 python numpy 中执行此操作的最佳方法是什么？
实际上，我不想使用 for 循环。这显然可以工作，但不是最好的方法。我自己想出了这个想法，做一个减法，然后计算结果中零的数量，这比使用 for 循环快得多。但是，我想知道是否有更好的方法来做到这一点。