numpy

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    import numpy as np import tensorflow as tf X_p = tf.placeholder(tf.float32,[None,3] ) y_p = tf.placeholder(tf.float32, [None,1]) print(X_p) x = [[1,2,3],[1,2,3]] y = [[1],[2]] weight = tf.V

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    2パス接続コンポーネントアルゴリズムは1つのイメージ内の別々のコンポーネントを検出しており、検出後にはすべてcomponentを別のイメージとして保存しています。各componentを別々の画像に表示するには、複数のif条件を使用していますが、これらのif conditionsは、すべてのコンポーネントの画像に形状がたくさんあるときはいつも増えています。任意のアイデアをどのようにループを使用するか

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    私は機械学習でコルセラコースを受講しています。私は最初の週コスト関数をPythonに変換しようとしています。 import numpy as np def computeCost(X, y, theta): inner = np.power(((X.dot(theta)) - y), 2) return np.sum(inner)/(2 * len(X)) これは最初か

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    3Dリストをnumpy配列に変換したい。 私はnp.array(list)またはnp.asarray(list)を使ってそれをしようとしていますが、これは2D numpy配列の形状(6,10)を与えています。 にはどうすればいいのnumpyの配列を取得することができます3次元(形状は、(6,10,10)。誰かがこの問題を解決する私を助けることができますする必要がありますように。 私は の下に記載さ

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    opencvでdngファイルを開く方法を知ることができません。 ファイルは、Samsung Galaxy S7のproオプションを使用して作成されました。 これらのオプションを使用して作成された画像は、dngファイルだけでなく、サイズ3024 x 4032のjpgです(これもdngファイルのサイズと思われます)。 私はそうのように(代わりにグレースケールの3色を除いて)hereからの回答を使用して

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    jpegをサイズ変更後にピクセルに変換しようとしています。このプログラムは、より少ない画像でうまく動作します。私はこれを数多くの画像(例えば10k)で試してみると、2〜3時間実行されます。パフォーマンスを向上させる方法はありますか? import os as s import numpy as np import scipy from PIL import Image from scipy

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    にトレーニングデータを渡すためにIしている次のPythonスクリプト: import numpy as np from PIL import Image names = [] X = [] labels = [] with open('data.txt', 'r') as f: for line in f.readlines(): tokens = line.s

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    私はnumpyでLSTMを実装していますが、私はいくつかのトレーニング反復の後にナノ値を実行しました。私はこのガイドに従っています。 https://wiseodd.github.io/techblog/2016/08/12/lstm-backprop/ モデルの定義: import numpy as np H = 128 # Number of LSTM layer's neurons

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    私はプロットしているデータセットを持っています。結果は以下の画像のようになります。 は、ここに私のpythonのコードです:私は主プロットの曲率をトレースし、追加のプロットを追加して達成しようとしています何 import numpy as np # Extra plotly bits import plotly import plotly.plotly as py import plot

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    私は私のデータは、この type(datain) <class 'list'> len(datain) 35000 type(datain[0]) <class 'numpy.ndarray'> datain[0].shape (256,256,1) とネットワークに AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'