我有一个多类分类问题。假设我有一个特征矩阵: 和标签: 我想尝试使用Keras沿每个特征行应用卷积核。假设nb\u filter=2,batch\u size=3。所以我希望卷积层的输入形状是(3,4),输出形状是(3,3)(因为它适用于AB、BC、CD)。 下面是我对Keras的尝试(v1.2.1,Theano后端): 形状: 输出: 当我尝试运行此代码时,我得到和异常: 我试图重塑y\U列车:
然而,我不明白如何扩展这个模型来处理多个通道。每个特征图是否需要三个独立的权重集,并在每种颜色之间共享? 参考本教程的“共享权重”部分:http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html特征图中的每个神经元都引用层m-1,颜色是从单独的神经元引用的。我不明白他们在这里表达的关系。神经元是核还是像素?为什么它们引用图像的不同部分? 根据我的例子,一个神经元内核似乎
我正在试图理解卷积神经网络中的维度是如何表现的。在下图中,输入为带1个通道的28乘28矩阵。然后是32个5乘5的过滤器(高度和宽度步幅为2)。所以我理解结果是14乘14乘32。但是在下一个卷积层中,我们有64个5×5的滤波器(同样是步幅2)。那么为什么结果是7乘7乘64而不是7乘7乘32*64呢?我们不是将64个滤波器中的每一个应用于32个通道中的每一个吗?
我想用云形成模板标记附上ec2实例的ebs卷。我能够在新的ec2实例和ebs卷上创建标记。 我也尝试了用户数据方法在云的形成。但那不起作用..有人能帮忙解决这个问题吗。 我希望标签将创建现有的ec2实例和ebs卷以及,它应该命名堆栈名和环境名。 请帮我把这个修好。
我使用以下命令创建了docker postgis容器: 这为/var/lib/docker/volumes/[some\u very\u long\u id]/\u data中的数据创建了一个卷 现在我需要将此卷移动到其他地方以方便我的外包承包商的备份......并且不知道如何做到这一点。我有点迷路了,因为似乎有不同的替代方案,例如数据卷和fs挂载。 那么今天正确的做法是什么?如何将我当前的数据目
我试图更深入地了解Docker的卷,我很难弄清楚以下方面的差异/用例: docker volume create(docker卷创建)命令 docker run-v/path:/host\u路径 Dockerfile文件中的卷条目 我特别不理解如果将卷条目与v标志结合在一起会发生什么。
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我正在使用Docker部署一些服务,我想在不同的容器之间共享Docker卷。 假设我有一个Docker容器a,它在/data处挂载了一个卷。下面是它的DockerFile: 根据我的理解,这会将卷附加到容器,但不会将主机目录挂载到容器。所以这个卷里面的数据仍然在容器A里面。
我正在运行一个Jenkins集群,其中主集群和从集群都作为Docker容器运行。 主机是在MacOS上运行的最新boot2docker VM。 为了让Jenkins能够使用Docker执行部署,我安装了Docker。从主机到Jenkins容器的sock和docker客户端,如下所示:- 我在将卷安装到在Jenkins容器内运行的Docker容器时面临问题。例如,如果我需要在Jenkins容器中运行
我正在将堆栈转换为K8S。数据库需要持久存储。 我使用了 pv.yaml(根据@Whites11的回答进行了编辑): 我进入GUI上的PVC页面,并手动向索赔添加了一个卷(基于@Whites11的反馈)。我可以看到PVC已经更新了体积,但它仍然悬而未决。 意识到自从进行@Whites11建议的更改后,pod中的原始错误消息已经更改。现在是“persistentvolume”pvvolume“not
我对docker比较陌生。我想使用一个有卷的数据库来持久化。我在windows 10中。 我想检查在我的机器中创建的卷。 当我运行命令时 因为这是一个windows框,所以我没有文件夹/var/lib/docker/volumes/。windows中的volumn文件夹具体在哪里,以便我可以在需要时备份它。
原作 Greg Lehey. 22.1. 概述 无论您有什么样的磁盘,总会有一些潜在问题: 它们可能容量太小。 它们可能速度太慢。 它们可能也太不可靠。 针对这些问题, 人们提出并实现了许多不同的解决方案。为了应对这些问题, 一些用户采用了多个, 有时甚至是冗余的磁盘这类方法。除了支持许多种不同的硬件 RAID 控制器之外,FreeBSD 的基本系统中包括了 Vinum 卷管理器, 它是一个用以实
在LeNet提出后的将近20年里,神经网络一度被其他机器学习方法超越,如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩,但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面,神经网络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件,但并没有像之后GPU那样大量普及。因此,训练一个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。另一方面,当年研究者还没有大量深入研究参
单选3道,多选7道,填空2道,问答1道囊括c++和图形学知识。 编程两道 第一题判断圆形和矩形是否有重叠,签到题 第二题写管线中的顶点变换部分,给了顶点的局部坐标,model矩阵,相机的世界空间坐标,相机的right、up、forward向量,projection矩阵,屏幕的长宽。左手坐标系,如果点在屏幕外就输出-1 -1,否则输出顶点在屏幕上的坐标。 因为之前写过软光栅渲染器,思路还是比较清晰,