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我想保存模型,然后再利用它进行分类我的图片,但遗憾的是我在恢复,我已经保存的模型得到错误.

创建模型的代码:

# Deep Learning
# =============
# 
# Assignment 4
# ------------

# In[25]:

# These are all the modules we'll be using later. Make sure you can import them
# before proceeding further.
from __future__ import print_function
import numpy as np
import tensorflow as tf
from six.moves import cPickle as pickle
from six.moves import range


# In[37]:

pickle_file = 'notMNIST.pickle'

with open(pickle_file, 'rb') as f:
  save = pickle.load(f)
  train_dataset = save['train_dataset']
  train_labels = save['train_labels']
  valid_dataset = save['valid_dataset'] …

我正在构建一个心率监测器，在平滑点之后我想找到图中存在的峰值数量，因此我想使用 scipy.signal.find_peaks_cwt() 方法来找到峰值，但我无法要了解我应该传递哪些参数，因为 scipy.org 中的文档不好。

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.signal.find_peaks_cwt.html#scipy-signal-find-peaks-cwt

我在闪光灯打开的情况下拍摄了手指的 10 秒视频，心率可能从 40bpm 到 200bpm 不等。

scipy.signal.find_peaks_cwt(vector, widths, wavelet=None, max_distances=None, gap_thresh=None, min_length=None, min_snr=1, noise_perc=10)

我真的很困惑宽度参数是什么，任何帮助都会很棒。提前致谢

我在读有关docker的文章。我了解到，该平台通过将依赖项和软件组合在一起，有助于消除不同软件生命周期之间的依赖项。

在docker网站上，它写得很轻，我没有明白这一点，因为当它打包了所有依赖项时，它又如何重量很轻？

如果我的系统中有多个使用相同依赖项的容器，即说我们在所有容器中使用相同的外部库，那么是否会为所有容器一次又一次地安装该依赖项？

我是Docker的新手，因此任何帮助对我来说都是很棒的。

我使用以下代码创建了一个模型:

# Deep Learning    
# In[25]:

from __future__ import print_function
import numpy as np
import tensorflow as tf
from six.moves import cPickle as pickle
from six.moves import range


# In[37]:

pickle_file = 'notMNIST.pickle'

with open(pickle_file, 'rb') as f:
  save = pickle.load(f)
  train_dataset = save['train_dataset']
  train_labels = save['train_labels']
  valid_dataset = save['valid_dataset']
  valid_labels = save['valid_labels']
  test_dataset = save['test_dataset']
  test_labels = save['test_labels']
  del save  # hint to help gc free up memory
  print('Training set', train_dataset.shape, train_labels.shape)
  print('Validation set', valid_dataset.shape, valid_labels.shape)
  print('Test set', test_dataset.shape, …