小编Bed*_*Kiq的帖子

我用参数创建了自定义损失函数。

def w_categorical_crossentropy(weights):
  def loss(y_true, y_pred):
  print(weights)
  print("----")
  print(weights.shape)
  final_mask = K.zeros_like(y_pred[:, 0])
  y_pred_max = K.max(y_pred, axis=1)
  y_pred_max = K.reshape(y_pred_max, (K.shape(y_pred)[0], 1))
  y_pred_max_mat = K.cast(K.equal(y_pred, y_pred_max), K.floatx())
  return K.categorical_crossentropy(y_pred, y_true)
return loss

现在，我需要控制权重参数值，但打印功能无法正常工作。有没有办法打印权重值？

我试图了解 bazel 的目的和用法。

对于 这个项目，运行命令是bazel run -c opt :train_ptn -- --init_model={}。这个命令和只有python train_ptn.py 有什么区别？

另外，这个github项目只包含python脚本，为什么我们需要bazel来运行这个项目？

我尝试在 python 中实现以下 C++ 代码：

depth.convertTo(depth, CV_64FC1); // I do not know why it is needed to be 
transformed to 64bit image my input is 32bit

Mat nor(depth.size(), CV_64FC3);

for(int x = 1; x < depth.cols - 1; ++x)
{
   for(int y = 1; y < depth.rows - 1; ++y)
   {
      Vec3d t(x,y-1,depth.at<double>(y-1, x)/*depth(y-1,x)*/);
      Vec3d l(x-1,y,depth.at<double>(y, x-1)/*depth(y,x-1)*/);
      Vec3d c(x,y,depth.at<double>(y, x)/*depth(y,x)*/);
      Vec3d d = (l-c).cross(t-c);
      Vec3d n = normalize(d);
      nor.at<Vec3d>(y,x) = n;
   }
}

imshow("normals", nor);

蟒蛇代码：

d_im = cv2.imread("depth.jpg")
d_im …