- 使用Model.fit_generator时收到弃用警告： Model.fit_generator is deprecated and will be removed
there2belief
AI/ML/DL
Tensorflow2.1版本以后在使用Model.fit_generator时收到了此弃用警告：WARNING:tensorflow:Model.fit_generator(fromtensorflow.python.keras.engine.training)isdeprecatedandwillberemovedinafutureversion.Instructionsforupdating
- keras输入数据时报错 Expected to see 1 array(s), but instead got the following list of 128 arrays
Will_Ye
ISSUESKerasKeraspython
keras输入数据时报错Expectedtosee1array(s),butinsteadgotthefollowinglistof128arrays这个问题是在使用model.fit_generator时候出现的，其实用fit的话，不注意也会出这个问题。问题本质就是fit进来的数据没有整合成一个数组，分开成多个数组了，像下面代码中的情况，不断给x添加新的数值，直到达到batchsize后输出，但
- Keras 数据增强 ImageDataGenerator
youyuge
https://keras-zh.readthedocs.io/preprocessing/image/https://www.cnblogs.com/hutao722/p/10075150.html一般来说，都会使用ImageDataGenerator.flow()方法构造一个迭代器，以提供给model.fit_generator()方法进行训练。然而缺点是需要一次提供所有数据到内存中，不适合大
- model.fit_generator
bot张翔宇
gpu内存不足使用keras时，使用model.fit_generator.大致分为2种情况1.已知文件路径需读取思路：generator每次生成读取的文件名，然后load数据。2.已经预读所有数据思路：生成一个随机数序列，设计生成器每次输出索引序列
- Keras 生成器报错:Tensor object has no attrbute ‘assign‘
python__reported
Keras深度学习tensorflow深度学习
Tensorhasnoattrbuteassign一、keras生成器重心二、keras生成器三、报错一、keras生成器重心我是在使用keras生成器时出现了这个报错并引发后续一系列报错keras生成器使用的是studyer_domi：《2020-12-11keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)》链接:l2020-12-11keras通过model.fit_ge
- Keras使用方法
Khole
keras深度学习神经网络
Keras建模流程准备数据（数据预处理）1、向量化2、值标准化3、处理缺失值构建模型1、使用Sequential类（仅类似于线性堆叠）2、使用函数式API编译模型训练模型1、model.fit()2、model.fit_generator()使用模型1、评估模型2、预测模型其他问题1、keras和tf.keras的区别2、回调模型和保存模型的区别3、steps_per_epoch、batch_si
- Keras ： 创建自己的generator(适用于model.fit_generator)，解决内存问题
weixin_42886817
KerasKerasgeneratorfit_generator
为什么要使用model.fit_generator？在现实的机器学习中，训练一个model往往需要数量巨大的数据，如果使用fit进行数据训练，很有可能导致内存不够，无法进行训练。fit_generator的定义如下：fit_generator(generator,steps_per_epoch=None,epochs=1,verbose=1,callbacks=None,validation_da
- fit函数 model_keras 学习笔记（一） ——— model.fit & model.fit_generator
weixin_39581571
fit函数model
fromkeras.preprocessing.imageimportload_img,img_to_arraya=load_img('1.jpg')b=img_to_array(a)print(type(a),type(b))输出：atype:,btype:optimizer：Adam:算法思想[1]：Adam中动量直接并入了梯度一阶矩(指数加权)的估计。其次，相比于缺少修正因子导致二阶矩估计可
- model.fit_generator()详细解读
花落雨微扬
pythontensorflow机器学习算法深度学习
fromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()首先，利用keras，搭建顺序模型，具体搭建步骤省略。完成搭建后，我们需要将数据送入模型进行训练，送入数据的方式有很多种，models.fit_generator()是其中一种方式。具体说，model.fit_generator()是利用生成器，分批次向模型送入数据的方式，可以有效节省单次内存的消耗。具体函
- Keras 的Model.fit_generator 报错 StopIteration
houwh
要在generator函数部分加上while1defgen():while1:data=h5py.File('D:/《桌面》/CDL-500.mat','r')i=0whileTrue:x_train=data['x_train'][i*20:(i+1)*20]y_train=data['y_train'][i*20:(i+1)*20]yield(x_train,y_train)i+=1ifi>=
- 【tensorflow/keras】 model.fit_generator
rrr2
tensorflow
fit_generator(generator,steps_per_epoch=None,epochs=1,verbose=1,callbacks=None,validation_data=None,validation_steps=None,class_weight=None,max_queue_size=10,workers=1,use_multiprocessing=False,shuffl
- keras中model.fit和model.fit_generator的区别
ZhuiMengLQG
#深度学习tensorflow深度学习神经网络
keras中model.fit和model.fit_generator的区别前言一、model.fit()函数详解二、model.fit_generator()函数详解总结前言Keras中的fit()函数传入的数据x_train和y_train是被完整的加载进内存的，用起来很方便，但是如果数据量很大，电脑显存不足时，容易导致内存泄漏，那么是不可能将所有数据载入内存的，这时候我们可以用fit_gen
- 使用Keras 的Model.fit_generator报错StopIteration
Will_Ye
KerasISSUESKerasStopIterationfit_generation
使用Keras的Model.fit_generator报错StopIteration之前也遇到过这个问题，解决了之后没记下来，最近跑之前代码又出现这个，废了时间去找答案，还是要勤劳点做学习记录才行。报错如下，问题就是批量产生的数据没有成功一批批地导入。Epoch1/100Epoch00001:CosineAnnealingSchedulersettinglearningrateto0.001.1/
- Keras实现mode.fit和model.fit_generator比较
Einstellung
深度学习
模型部分模型部分都一样，比如我这里使用AlexNet网络来做。我做的是一个二分类任务，所以结尾部分网络有改动。输入图片尺寸是256*256的，所以输出图片尺寸有一点改动。fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenfromkeras.layersimportConv2D,
- Keras之model.fit_generator()的使用
gg1314723
Keraskeras人工智能深度学习
Keras之model.fit_generator()的使用model.fit_generator()是利用生成器，分批次向模型送入数据的方式，可以有效节省单次内存的消耗一、使用方式1.引入库代码如下（示例）：fromkerasimportmodelsmodel.fit_generator(train_gen,steps_per_epoch=int(len(train[0])/batch_size
- model.fit_generato函数 回调函数ReduceLROnPlateau tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
人工智能和FPGA AI技术
UbutunAIPython
fit_generator函数简介浅谈keras通过model.fit_generator训练模型(节省内存)https://www.jb51.net/article/188905.htmfit_generator(generator,steps_per_epoch=None,epochs=1,verbose=1,callbacks=None,validation_data=None,valida
- UserWarning: RuntimeError: 文中的错误应该怎么解决求答案
love_you_li
tensorflow深度学习人工智能keras
UserWarning:`Model.fit_generator`isdeprecatedandwillberemovedinafutureversion.Pleaseuse`Model.fit`,whichsupportsgenerators. cnn_model.fit_generator(training_set,epochs=20)RuntimeError:Youmustcompileyo
- Asked to retrieve element 0, but the Sequence has length 0 解决
arenascat
AI日常问题图片识别Keras
问题现象这个问题是这样的，在用Keras做一个极为简单的图像分类时候，我使用ImageDataGenerator构建了图片的预处理模型，用函数flow_from_directory来获取文件夹中的所有图片，然后使用函数fit_generator去读取，这个时候出现model.fit_generator(train_generator,这个位置报错，提示Askedtoretrieveelement0
- keras加载预训练模型
抬头仰望-y
keras
1.搭建自己的模型：model=get_net()2.编译模型：model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-5),loss=my_loss,metrics=[dice_coef])3.加载预训练模型：model.load_weights("my_net.hdf5")4.如果想继续训练模型：model.fit_generator(generator=DataGenerato
- U-Net原代码运行图像全灰
曹xy
深度学习
代码基于Keras，下载地址为：https://github.com/zhixuhao/unet。将源代码中main.py的model.fit_generator(myGene,steps_per_epoch=300,epochs=10,callbacks=[model_checkpoint])epoch改为4。问题得到解决。跑的是原模型给的数据集，所以不存在位深不为8的问题。debug过程：1）
- 【keras】win10使用tensorboard可视化时，“No dashboards are active for the current data set.”问题解决
Wendy冬雪飘
Python
在iwn10下，利用keras在模型保存和tensorboard可视化中遇到一个坑：“Nodashboardsareactiveforthecurrentdataset.”，在此做个记录。1.训练结果保存hist=model.fit(train_set_x,train_set_y,batch_size=256)#或hist=model.fit_generator(gen,batch_size=25
- keras输入数据的方法：model.fit和model.fit_generator
weixin_41012399
1.第一种，普通的不用数据增强的fromkeras.datasetsimportmnist,cifar10，cifar100(X_train,y_train),(X_valid,Y_valid)=cifar10.load_data()model.fit(X_train,Y_train,batch_size=batch_size,nb_epoch=nb_epoch,shuffle=True,verb
- tf.keras中model.fit_generator()和model.fit()
追梦小狂魔
python
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。fit(x=None,y=None,batch_size=None,epochs=1,verbose=1,callbacks=None,validation
- keras.utils.Sequence生成数据
小白的深度学习之路
keras
keras.utils.Sequence昨天写了用multiprocessing.Pool的多进程加载数据和yield生成数据送入model.fit_generator里面训练→multiprocessing.Pool。今天试着用keras.utils.Sequence基类构建一个数据生成器，其数据加载的速度和用multiprocessing.Pool差不多。Sequence是进行多进程处理的更安
- keras生成器(data_generator)批量加载训练数据
Lucas在干嘛
深度学习
1背景1、在做深度学习时候，数据量往往非常大，如果一次性加载到内存中，往往会出现OOM问题，为了解决这个问题，我们就不用model.fit()来训练，而用model.fit_generator()来训练。这样来数据就用生成器(lazycalculate)的方式加载数据，减少内存压力。2、keras的官方文档里并没有实现batch_size的功能3、同时，看了几篇中文文档，写的data_genera
- 深度神经网络学习笔记----Keras框架用自己的图像数据构建网络模型，用Tensorboard显示 loss,acc,val_loss, val_acc
shuyeah
本文是一篇学习笔记，记录用keras框架训练用于自己的数据集的图像分类网络，并使用Tensorboard将训练过程可视化.把tensorboard加入训练的代码中，tbCallBack=TensorBoard(log_dir="./model",histogram_freq=1,write_grads=True)history=model.fit_generator(generate_arrays
- keras通过model.fit_generator训练模型（节省内存）
Donreen
深度学习
keras通过model.fit_generator训练模型（节省内存）1.fit_generator函数简介2.generator实现2.1生成器的实现方式2.2使用Sequence实现generator前言前段时间在训练模型的时候，发现当训练集的数量过大，并且输入的图片维度过大时，很容易就超内存了，举个简单例子，如果我们有20000个样本，输入图片的维度是224x224x3，用float32存
- 使用model.fit_generator方法进行训练(自己的训练集-多分类)
xfjs江城子
深度学习-keras
我们在使用model.fit()进行训练的时候，在这之前你肯定会有训练集的x_img_train,y_label_train两个参数。fit(x=None,y=None,batch_size=None,epochs=1,verbose=1,callbacks=None,validation_split=0.0,validation_data=None,shuffle=True,class_weig
- Keras ResNet50分类网络，训练大量图像方法
小小小书柜
深度学习
Keras框架常用的两种训练函数Keras框架常用两种训练函数model.fit()和model.fit_generator()函数。model.fit()fit(x,y,batch_size=32,epochs=10,verbose=1,callbacks=None,validation_split=0.0,validation_data=None,shuffle=True,class_weig
- keras和tensorflow使用fit_generator 批次训练操作
fit_generator是keras提供的用来进行批次训练的函数，使用方法如下：model.fit_generator(generator,steps_per_epoch=None,epochs=1,verbose=1,callbacks=None,validation_data=None,validation_steps=None,class_weight=None,max_queue_siz
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍：
Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
- Table Driven（表驱动）方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一：
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业，会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段：01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如：$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值，表示某个DOM元素（第二个参数）是否为另一个DOM元素（第一个参数）的下级元素。如：$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中，一切都是由对象展开的，组织代码，封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程，这充分说明了，这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史，聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4，为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡，通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤：
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML？
XML全称是Extensible Markup Language，可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义，你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML？
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用：
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址：
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表（ip_country）：
查询IP对应的城市：
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字，例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数， 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说，一上来就学面向对象，就算是心里上面接受的了，灵魂我觉得也应该是跟不上的，学不好是很正常的现象，计算机语言老师讲的再多，你在课堂上面跟着老师听的再多，我觉得你应该还是学不会的，最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言，记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取，一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一：
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时，默认情况下，是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key，对于简单类型和字符串类型，这没有问题，但是对于复杂数据对象，如果对象没有覆写toString方法，那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别：
1. At most once，数据最多只能接受一次，有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次，有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次，
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见：http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说，“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的，“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时，可能数据未接收完全（incomplete），
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据，是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一：
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的，如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的，在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了，在这里在下想凭借自己的亲身经历，与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的，因为只要学会一点HTML, DIV+CSS，要做一个页面开发人员并不是一件难事，而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面，淡入淡出效果也是用得非常多的，下面来实现一下。
主要代码如下：
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据，没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后，并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后，并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯，其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP，APP调用就可以控制了，这是正规流程，但我们项目的方案商用的mtk方案，方案公司又没人会改，只调好了驱动，让应用程序自己实现灯的控制，这不蛋疼嘛！！！！
发就发吧！
一、关于shell指令：
我们知道，shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢？
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野，于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务，不同于 Dropbox 的「文件」，Firebase 同步的是「数据」，服务对象是网站开发者，帮助他们开发具有「实时」（Real-Time）特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
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C++笔记
1.c++面向对象的三个特性：封装性，继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则：由字母和下划线开头，同时由字母、数字或下划线组成；不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类：算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具，找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事，都会有一些问题，
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里，自己用着还行，虽然有一些约束吧 ，
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下，这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
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第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据，在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符： 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低； 3、位运算符的运算功能： a、按位取反： ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
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14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本
