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TypeError: module object is not callable (pytorch在进行MNIST数据集预览时出现的错误)

在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...x: x.repeat(3,1,1)), transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了...下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集 # 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据集下完成后需要载入数据哪部分

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    在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

    使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...当考虑一个多类问题时，人们常说，如果类是不平衡的，那么准确性就不是一个好的度量标准。虽然这是肯定的，但是当所有的类训练的不完全拟合时，即使数据集是平衡的，准确性也是一个糟糕的度量标准。...在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...虽然还有更多的步骤，它们在参考的jupyter笔记本中有所体现，但重要的是实现API并与Keras 训练和测试工作流程的其余部分集成在一起。

    3.6K10

    在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集

    今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...由于TensorFlow.NET在.NET平台的优秀性能，同时搭配SciSharp的NumSharp、SharpCV、Pandas.NET、Keras.NET、Matplotlib.Net等模块，可以完全脱离.../versions/r2.0/api_docs 项目说明 本文利用TensorFlow.NET构建简单的图像分类模型，针对工业现场的印刷字符进行单字符OCR识别，从工业相机获取原始大尺寸的图像，前期使用...我们在会话中运行多个线程，并加入队列管理器进行线程间的文件入队出队操作，并限制队列容量，主线程可以利用队列中的数据进行训练，另一个线程进行本地文件的IO读取，这样可以实现数据的读取和模型的训练是异步的，...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练，已经在工业现场经过大量测试，可以在GPU或CPU环境下运行，只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。

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    在MATLAB中优化大型数据集时通常会遇到的问题以及解决方案

    在MATLAB中优化大型数据集时，可能会遇到以下具体问题：内存消耗：大型数据集可能会占用较大的内存空间，导致程序运行缓慢甚至崩溃。...解决方案：使用稀疏数据结构来压缩和存储大型数据集，如使用稀疏矩阵代替密集矩阵。运行时间：大型数据集的处理通常会花费较长的时间，特别是在使用复杂算法时。...维护数据的一致性：在对大型数据集进行修改或更新时，需要保持数据的一致性。解决方案：使用事务处理或版本控制等机制来确保数据的一致性。可以利用MATLAB的数据库工具箱来管理大型数据集。...数据分析和可视化：大型数据集可能需要进行复杂的分析和可视化，但直接对整个数据集进行分析和可视化可能会导致性能问题。解决方案：使用适当的数据采样和降维技术，只选择部分数据进行分析和可视化。...可以使用MATLAB的特征选择和降维工具箱来帮助处理大型数据集。以上是在MATLAB中优化大型数据集时可能遇到的问题，对于每个问题，需要根据具体情况选择合适的解决方案。

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    关于yolov3在训练自己数据集时容易出现的bug集合，以及解决方法

    早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家...YOLOv3训练自己的数据集 问题1：AssertionError: Shapefile out of sync, please delete data/test.shapes and rerun [在这里插入图片描述...例如，使用labelImg标注的为face,那么你在编写时就应该在voc_label.py下写classes = "face" 问题3：可视化，记得有一个学姐问我，咋不可以可视化，我当时忘了，导致她花了很长时间去解决这个...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息： [在这里插入图片描述] 问题的原因...：由于笔者是在linux环境下进行的实验，所以没有出现这种情况。

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    使用Tensorflow和公共数据集构建预测和应用问题标签的GitHub应用程序

    以下是编辑问题时收到的有效负载示例： ? 此示例的截取版本 鉴于GitHub上的事件类型和用户数量，有大量的有效负载。这些数据存储在BigQuery中，允许通过SQL接口快速检索！...尽管有这些公共数据集，但使用机器学习的GitHub应用程序并不多！ 端到端示例：使用机器学习自动标记GitHub问题 ?...作为应用程序的身份验证是通过GET请求完成的，而作为应用程序安装进行身份验证是通过PUT请求完成的。尽管示例CURL命令中说明了这一点，但它是在开始时错过的一个细节。...模型有两个输入：问题标题和正文，并将每个问题分类为错误，功能请求或问题。下面是使用tensorflow.Keras定义的模型架构： ? 关于这个模型的一些注意事项： 不必使用深度学习来解决此问题。...验证有效负载是否来自GitHub（由此脚本中的verify_webhook函数说明）。 如果需要，可以使用GitHub API（在步骤2中学习）响应有效负载。

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    在处理大规模数据时，Redis字典可能会出现的性能问题和优化策略

    图片在处理大规模数据时，Redis字典可能会出现以下性能问题：1. 内存消耗过高：随着数据量的增长，Redis字典可能会消耗大量的内存，导致系统抖动甚至出现宕机。...优化和解决方法：使用合适的数据结构：可以考虑使用Redis的Hash结构代替字典。分片存储：可以将数据进行分片存储，将不同的数据存储在不同的Redis实例中，从而减少单个实例的内存消耗。...设置合理的过期时间：对于不频繁访问的数据，可以设置合理的过期时间，减少查询的数据量。3. 频繁的数据迁移：在处理大规模数据时，可能需要频繁地进行数据迁移，导致性能下降。...优化和解决方法：预分配空间：在启动Redis实例时，可以预先分配足够的内存空间，避免频繁的内存重新分配操作。合理设置过期时间：对于不再使用的数据可以设置合理的过期时间，避免数据迁移的频繁发生。4....在处理大规模数据时，要合理选择数据结构、设置合理的过期时间、使用索引和分布式锁等优化手段，以提高Redis字典的性能和可靠性。当Redis的内存不足时，它使用以下策略或机制来管理和优化内存使用：1.

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    在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

    这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建

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    ThreadLocal与线程池在使用中可能会出现的两个问题

    直接线程池中获取主线程或非线程池中的ThreadLocal设置的变量的值 例如 private static final ThreadPoolExecutor syncAccessPool =...null 解决办法：真实使用中相信大家不会这么使用的，但是我出错主要是因为使用了封装的方法，封装的方法中使用了ThreadLocal，这种情况下要先从ThreadLocal中获取到方法中，再设置到线程池...线程池中使用了ThreadLocal设置了值但是使用完后并未移除造成内存飙升或OOM public class ThreadLocalOOM { static class LocalVariable...jconsole程序观察到的内存变化为 在使用完之后remove之后的内存变化 public static void main(String[] args) throws InterruptedException...这个原因就是没有remove,线程池中所有存在的线程都会持有这个本地变量，导致内存暴涨。

    2K20

    解决在Spring Boot 2.x中升级slf4j至2.x时出现的报错问题

    介绍解决在Spring Boot 2.x中升级slf4j至2.x时出现的报错问题https://gitee.com/qdbp/spring-boot-sfj4j2/问题原因我们有个老项目是spring-boot...-2.7.18，近期扫描logback存在漏洞项目中logback用的是1.2.x，即使升级到目前(25年8月)最新版1.2.13，仍然报3个中危漏洞再往上升级，就需要同时升级slf4j至2.x，改好后启动项目...spring-boot-2.7.x的LogbackLoggingSystem中使用了老的类，于是报错了Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError...SpringBoot中的LoggingSystem主要作用是为logback.xml中的变量读取提供支持的Factory来修改底层实现对比LogbackLoggingSystem在2.7.18和3.5.4中的不同实现，基本可以将3.5.4的逻辑迁移过来代码实现调用关系图跑起来可以看到，LoggingSystem

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    TensorFlow高阶API和低阶API

    API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一，可能因为Google的工程师太多了，社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题，在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。...本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。...TensorFlow推荐使用Keras的sequence函数作为高阶API的入口进行模型的构建，就像堆积木一样： # 导入TensorFlow, 以及下面的常用Keras层 import tensorflow...说到TensorFlow低阶API，最先想到的肯定是tf.Session和著名的sess.run，但随着TensorFlow的发展，tf.Session最后出现在TensorFlow 1.15中，TensorFlow..., Conv2Dfrom tensorflow.keras import Model # 加载并准备好MNIST数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train

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    解决read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.dat

    问题描述当我们使用TensorFlow中的​​read_data_sets​​函数从MNIST数据集中读取数据时，会收到一个警告信息，提示该函数已经被弃用，并将在将来的版本中被移除。...团队正在逐步更新和改善API，推荐使用新的​​tf.data​​模块来处理数据集。...解决方法要解决这个问题，我们需要使用新的方式来读取MNIST数据集并加载到我们的模型中。...通过使用​​tf.keras.datasets.mnist​​模块中的函数，我们可以轻松地加载MNIST数据集，并将其用于我们的模型训练和测试。...示例代码：如何使用tf.data加载MNIST数据集在实际应用中，我们通常使用​​tf.data​​模块来处理数据集，包括加载、预处理和批处理等操作。

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    从零开始学TensorFlow【01-搭建环境、HelloWorld篇】

    一、安装Tensorflow所需要的环境 1.1安装Python环境 使用环境：Mac Python有好多个版本，在Mac中自带的Python版本是2.7，但相对而言比较老了。...但发现了一个问题：我在之前明明装好了TensorFlow和numpy的依赖，在PyCharm环境下却识别不出来！在命令行窗口下，依赖是存在的！...数据集 随后，我跟着官网的代码跑了一(代码我都只是一步一步复制粘贴)，最后跑起来： # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from...加载数据：使用dataset的api加载数据，并将数据集分成训练数据和测试数据 检查数据：检查dataSet的数据有没有问题(例如，样本的记录数、label的记录数等) 对数据预处理：对测试数据和训练数据进行归一化处理...Javascript 在交互式网页中的作用是组装浏览器看到的 HTML 对象，然后在需要时通过将其更新为新的 HTML 来与其交互。

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