问题内容: 我有一个传入的对象。如何找到发出请求的客户端的 IP ?我浏览了的大多数方法和属性,似乎错过了一些东西。 问题答案: (来自RequestHandler的实例) 您可以像这样检查响应:
问题内容: 几个用户询问在numpy的或SciPy的[图像卷积的速度或存储器消耗1,2,3,4 ]。从回答和我使用Numpy的经验来看,与Matlab或IDL相比,我认为这可能是numpy的主要缺点。 到目前为止,没有一个答案能解决整个问题,所以这里是:“用Python计算2D卷积最快的方法是什么?” 常见的python模块是公平的游戏:numpy,scipy和PIL(其他?)。为了比较具有挑战性
问题内容: 我正在使用docker-compose和v3。我正在尝试在Docker中挂载卷: 我想将此作为卷,然后从多个容器中引用该卷。的卷配置参考仅示出了作为命名体积,用没有值,因此它不会像以上。 这给了我: 错误:在文件“ ./docker-compose.yml”中,卷“ app-volume”必须是映射而不是字符串。 显然,我知道我需要更改键/值对,但是我不确定 如何 更改它,以便可以在服
问题内容: 我有下面的例子 效果很好。当我运行它时,在其中创建那些命名的卷,一切都很好。但是,从主机上,我只能以root 用户身份访问,因为它是(有意义的)。我想知道是否有一种方法可以将主机的目录设置为更明智/更安全的目录(例如,我用来在主机上执行大多数操作的相对没有特权的用户),或者我是否只需要手动将其吸干。我已经开始有许多脚本可以解决其他问题,因此多行几行不会有太大问题,但是如果我愿意的话,我
问题内容: 如果我有一个数据卷容器,并且我停止并删除了该容器(没有-v标志将删除该卷),是否仍然可以使用 孤立 卷启动一个新的数据卷容器?还是数据丢失了? 问题答案: 如果删除带但不带标志的容器,则主机上目录中的数据仍然可用。 要在新的Docker容器中使用孤立的卷,您可以从主机上挂载该目录,也可以将新的空卷附加到您的Docker容器中,然后同步数据。
问题内容: 我在android项目中使用docker作为GitLab CI运行器。在测试运行结束时,将测试结果保存在build目录下的xml和html中: 我想访问这些文件,但是文档中没有提到如何像那样装载卷。 问题答案: 我建议不要从主机为您的CI装入卷。如果确实需要,则必须相应地配置运行器()。如果使用的是运行程序,则永远不会知道要在哪个系统上执行特定的构建。 我认为更好的解决方案是将测试结果
本文向大家介绍VGG使用3*3卷积核的优势是什么?相关面试题,主要包含被问及VGG使用3*3卷积核的优势是什么?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 参考回答: 2个33的卷积核串联和55的卷积核有相同的感知野,前者拥有更少的参数。多个3*3的卷积核比一个较大尺寸的卷积核有更多层的非线性函数,增加了非线性表达,使判决函数更具有判决性。
本文向大家介绍PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法,包括了PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的
我正试图将一个持久卷装入windows容器中,但总是会出现以下错误: my PersistentVolumeClaim: 和我的容器的部署: 我做错了什么?有其他方法挂载卷吗?
我目前正在尝试理解卷积神经网络中的权重分配实际上是什么。 据我所知,CNN首次引入是为了减少连接输入和输出所需的连接数量,因为输入具有3个维度。 根据这一逻辑,我认为卷积减少了其中一个维度,并将卷积图像连接到输出神经元。 连接卷积图像和输出的权重是否是未共享的权重?如果没有,哪些权重是不共享的?。 或者,如果是,则反向传播将其视为一个权重,并将其更新为一个单位?
我是CNN研究的新手,我从看Andrew'NG的课程开始。有一个例子我不明白: 他是如何计算#参数值的?
我正在尝试为数字数据集构建1D CNN。我的数据集有520行和13个特征。下面是代码。 它给出了“ValueError:layer sequential\u 21的输入0与layer不兼容::expected min\u ndim=3,found ndim=2。接收到的完整形状:(1,13)”错误。 我需要如何设置输入形状,还是必须重塑X\U列?非常感谢您的帮助。
为了将密集层转换为卷积层,我很难找到权重的正确映射。 这是我正在制作的ConvNet的摘录: 在MaxPooling之后,输入是形状(512,7,7)。我想将密集层转换为卷积层,使其看起来像这样: 但是,我不知道我需要如何重塑权重才能将扁平化的权重正确映射到卷积层所需的(4096,512,7,7)结构?现在,密集层的权重是维度(25088,4096)。我需要以某种方式将这25088个元素映射到(5
假设我有一幅尺寸为125*125的RGB图像,我使用了10个尺寸为5*5、步长为3的过滤器,那么这一层的特征图是什么?特征图的参数总数是多少?10*((125-5)/3)1=(41*41*10)(过滤器数量)但RGB图像和灰度图像之间的区别是什么?因此,对于RGB图像,它应该是41*41*30(过滤器数量*输入图像通道数量)?对于参数总数:5*5*3*10=750?
我在Keras有卷积神经网络。我需要知道每个图层中要素地图的尺寸。我的输入是28 x 28像素的图像。我知道有一种计算方法,但我不知道如何计算。下面是我使用Keras的代码片段。 最后,这就是我想画的。非常感谢。