小编mar*_*nus的帖子

在散点图的pyplot文档中:

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap=None, norm=None,
                          vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None,
                          faceted=True, verts=None, hold=None, **kwargs)

标记大小

s:以磅为单位的大小^ 2.它是一个标量或与x和y长度相同的数组.

什么样的单位points^2？这是什么意思？是否s=100意味10 pixel x 10 pixel？

基本上我正在尝试制作具有不同标记大小的散点图,我想弄清楚这个s数字是什么意思.

我正在尝试删除最后一层，以便我可以使用转移学习。

vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()
model = Sequential()

for layer in vgg16_model.layers:
    model.add(layer)

model.layers.pop()


# Freeze the layers 
for layer in model.layers:
    layer.trainable = False


# Add 'softmax' instead of earlier 'prediction' layer.
model.add(Dense(2, activation='softmax'))


# Check the summary, and yes new layer has been added. 
model.summary()

但我得到的输出并不是我所期望的。仍然显示的是vgg16模型的最后一层。

这是输出

    _________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
block1_conv1 (Conv2D)        (None, 224, 224, 64)      1792      
_________________________________________________________________
block1_conv2 (Conv2D)        (None, 224, 224, 64)      36928       

**THE HIDDEN LAYERS** 
_________________________________________________________________
fc1 (Dense)                  (None, 4096)              102764544 …