Keras 的文档ImageDataGenerator class说——
width_shift_range: Float, 1-D array-like or int - float: 总宽度的分数，如果 < 1，或者像素，如果 >= 1。 - 1-D array-like: 来自数组的随机元素。- int：间隔的整数像素
(-width_shift_range, +width_shift_range)-width_shift_range=2可能的值为整数[-1, 0, +1]，与 相同width_shift_range=[-1, 0, +1]，而width_shift_range=1.0可能的值为区间 [-1.0, +1.0) 中的浮点数。
height_shift_range: Float, 1-D array-like or int - float: 总高度的分数，如果 < 1，或者像素，如果 >= 1。 - 1-D array-like: 来自数组的随机元素。- int：间隔的整数像素
(-height_shift_range, +height_shift_range)-height_shift_range=2可能的值为整数[-1, 0, +1]，与 相同height_shift_range=[-1, 0, +1]，而height_shift_range=1.0可能的值为区间 [-1.0, +1.0) 中的浮点数。
我是 …
我正在研究神经网络问题，将数据分类为 1 或 0。我使用二进制交叉熵损失来做到这一点。损失很好，但是，准确性非常低并且没有提高。我假设我在精度计算中犯了一个错误。在每个时期之后，我在对输出进行阈值处理后计算正确的预测，并将该数字除以数据集的总数。我在精度计算中做错了什么吗？为什么它没有改善，反而变得更糟？这是我的代码：
net = Model()
criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=True)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1)
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs,labels) in enumerate (train_loader):
inputs = Variable(inputs.float())
labels = Variable(labels.float())
output = net(inputs)
optimizer.zero_grad()
loss = criterion(output, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
#Accuracy
output = (output>0.5).float()
correct = (output == labels).float().sum()
print("Epoch {}/{}, Loss: {:.3f}, Accuracy: {:.3f}".format(epoch+1,num_epochs, loss.data[0], correct/x.shape[0]))
这是我得到的奇怪输出：
Epoch 1/100, Loss: 0.389, Accuracy: 0.035
Epoch 2/100, Loss: 0.370, Accuracy: 0.036
Epoch 3/100, Loss: 0.514, Accuracy: 0.030
Epoch …我已经关闭了我的互联网连接并想在代码中捕获它。我已经设置了超时限制，但它不起作用。我收到了一大堆错误消息，我不明白。
任何人都可以帮助理解这些错误消息的含义吗？
我的python代码（简化）：
import requests
from requests.exceptions import Timeout
url = 'https://api.github.com'
try:
resp = requests.get(url=url, timeout=7)
except Timeout:
print('The request timed out')
else:
entries = resp.json()
print(entries)
错误信息：
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python3/dist-packages/urllib3/connection.py", line 141, in _new_conn
(self.host, self.port), self.timeout, **extra_kw)
File "/usr/lib/python3/dist-packages/urllib3/util/connection.py", line 60, in create_connection
for res in socket.getaddrinfo(host, port, family, socket.SOCK_STREAM):
File "/usr/lib/python3.6/socket.py", line 745, in getaddrinfo
for res in _socket.getaddrinfo(host, port, family, type, proto, flags):
socket.gaierror: [Errno -2] Name or service not known …是否有任何substr()类似的函数来获取vim脚本中的子字符串？如果不是这种任务的最佳替代品或替代品是什么？
我正在使用并且熟悉cv2，今天我正在尝试使用skimage。
我试图使用 skimage和读取图像cv2。看来他们都完美地解读了图像。但是，当我绘制图像的直方图但读取不同的库（skimage和cv2）时，直方图显示出显着差异。
有人可以帮助我解释直方图之间的区别吗？
我的代码：
import cv2
import skimage.io as sk
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
path = '../../img/lenna.png'
img1 = sk.imread(path, True)
img2 = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
print(img1.shape)
print(img2.shape)
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.imshow(img1, cmap='gray')
plt.title('skimage read')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.imshow(img2, cmap='gray')
plt.title('cv2 read')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.subplot(2, 2, 3)
h = np.histogram(img1, 100)
plt.plot(h[0])
plt.title('skimage read histogram')
plt.subplot(2, 2, 4)
h = np.histogram(img2, 100)
plt.plot(h[0]) …如果满足某个条件,我希望我的C++代码停止运行并进行适当的对象清理; 在类的构造函数中.
class A {
public:
int somevar;
void fun() {
// something
}
};
class B {
public:
B() {
int possibility;
// some work
if (possibility == 1) {
// I want to end the program here
kill code;
}
}
};
int main() {
A a;
B b;
return 0;
}
如何在此时终止我的代码进行适当的清理.众所周知,std::exit不执行任何类型的堆栈展开,堆栈上没有活动对象会调用其各自的析构函数来执行清理.所以std::exit不是一个好主意.
如何在Geany中加载自定义模板？或编辑现有的？
是否有任何外卡或标签可以自动加载日期,名称？
我在这段代码中遇到了分段错误:
#include <iostream>
#include <set>
int main() {
std::set<int> st;
auto rf = --st.end();
std::cout << "Size of the set is: " << (int) st.size() << std::endl;
if ( (int) st.size() > 0) { // size of st is zero here
int foo = (*rf); // rf is out bound
std::cout << "foo: " << foo << std::endl;
}
}
由于st是空的,所以if条件永远不会成立,无论rf是否出界.如果我注释掉if块,那么程序运行正常.
我也尝试了它std::vector也运行良好.
为什么我会出现分段错误？为什么"如果带有无效语句的条件总是假的"会影响代码的运行？
编译:
g++ -Wall -Wextra -Wshadow -Wfloat-equal -pedantic …