Mit schneller Programmierung meine ich Vorlagen, die automatisch in den Code eingefügt werden und einfache Probleme lösen.
Das Entladen einer Probe aus einer Datei und das Füllen des Datenarrays mit Beschriftungen sind elementare Vorgänge, die kopiert und in verschiedene Projekte eingefügt werden können.
from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive', force_remount=True) !cp /content/gdrive/'My Drive'/data.zip . !unzip data.zip
Google Colab lädt das benötigte Beispiel und füllt den Speicherbereich während des Projektlaufs. Dies kann einmal durchgeführt werden und Fehler im Modell können korrigiert werden, ohne diesen Codeabschnitt zu berühren.
Der Datensatz wird aus der ZIP-Datei (unten) heruntergeladen und in Etiketten analysiert. Für uns ist nicht die Genauigkeit des Bildes im Datenarray wichtig, sondern die durchschnittliche Größe der heruntergeladenen Dateien.
Wir duplizieren auch Bibliotheken, die für verschiedene Projekte relevant sind:
import keras from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D, Dropout, UpSampling2D, Conv2D, MaxPooling2D, Activation from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense, Concatenate inp = Input(shape=(256, 256, 3))
Aber es ist besser, die Codeausführung zu einem bestimmten Zeitpunkt auf ähnliche Daten zu schreiben, da sich die Array-Größe von Aufgabe zu Aufgabe ändert.
für x, y in keras_generator(train_df, 16):
Pause
Wir stellen sicher, dass die Beispieletiketten und die Menge der Bilddaten übereinstimmen. Andernfalls wird das Modelltraining unterbrochen und es treten Fehler auf.
Wir überwachen auch deklarierte Variablen. Wenn es in einem Projekt unterschiedliche Bezeichnungen einzelner Entitäten gibt, besteht die Gefahr von Datenkonflikten. FTW
Modell = Modell (Eingaben = Eingabe, Ausgaben = Ergebnis)
Es ist besser, solche Entwicklungen zur häufigen Bezugnahme auf GitHub zu speichern. Das Computerdateisystem neigt dazu, beim Zugriff auf vertraute Ressourcen zu verwirren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchnelle Programmierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!