我训练了一个模型来将图片分为两种不同的类型。一切都运行得很好,但我的模型只能做一个特定的预测(在我的例子中是1或0),但我感兴趣的是一个更像概率的预测(例如90%1和10%0)。我的代码中现在应该修改的部分在哪里?是不是sigmoid函数最终决定了它是1还是0?帮帮忙就好了。提前谢谢。
import numpy as np
from keras.callbacks import TensorBoard
from keras import regularizers
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Activ
我遇到一个问题,链接tf.gather()索引会产生以下警告:
/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/ops/gradients.py:90: UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory.
"Converting sparse IndexedSlices to a dense Tenso
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)
detections = net.forward() 探测器将具有形状为(1,1,200,7)的4D阵列。它们有什么不同的价值? for i in range(0, detections.shape[2]):
confidence = detections[0, 0, i, 2] 上面的循环在第三个维度获得置信度值,第四个维度是列号,所以很明显,检测到的对象具有那么多的置信度或概率。但是我不能理解其他的参数。 box = detections[0, 0, i
我注意到我的golang Cloud函数错误中有相当多的错误:
Error: quota exceeded (Quota exceeded for quota group 'CPUMilliSeconds' and limit 'CPU allocation in function invocations for us-central1 per 100 seconds' of service
奇怪的是,我每秒有不超过60次调用,其中30个活动实例云函数在峰值运行。
我的理解是,您最多可以拥有1000个并发实例,在我的例子中,30个实例远远不能达到CPU限制。