Pengaturcaraan pantas

Dengan pengaturcaraan pantas yang saya maksudkan templat yang dimasukkan secara automatik ke dalam kod dan menyelesaikan masalah mudah.
Memunggah sampel daripada fail dan mengisi tatasusunan data dengan label ialah operasi asas yang boleh disalin dan ditampal ke dalam projek yang berbeza.

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive', force_remount=True)

!cp /content/gdrive/'My Drive'/data.zip .
!unzip data.zip

Google Colab memuatkan sampel yang diperlukan dan mengisi kawasan memori semasa projek dijalankan. Ini boleh dilakukan sekali dan ralat dalam model boleh dibetulkan tanpa menyentuh sekeping kod ini.
Set data dimuat turun dan dihuraikan ke dalam label daripada fail .zip (di bawah). Apa yang penting bagi kami bukanlah ketepatan imej dalam tatasusunan data, tetapi saiz purata fail yang dimuat turun.

Kami juga menduplikasi perpustakaan yang relevan untuk projek yang berbeza:

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)) 

Tetapi adalah lebih baik untuk menulis pelaksanaan kod pada data yang serupa pada masa tertentu, kerana saiz tatasusunan berubah dari tugas ke tugas.
untuk x, y dalam keras_generator(train_df, 16):
putus

Kami memastikan bahawa label sampel dan volum data imej sepadan. Jika tidak, latihan model akan terganggu dan ralat akan berlaku.

Kami juga memantau pembolehubah yang diisytiharkan. Jika dalam satu projek terdapat sebutan berbeza bagi entiti tunggal, terdapat risiko konflik data. FTW
model = Model(input=inp, outputs=hasil)

Adalah lebih baik untuk menyimpan perkembangan sedemikian dalam GitHub untuk rujukan kerap. Sistem fail komputer mempunyai kecenderungan untuk mengelirukan apabila mengakses sumber biasa.

Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan pantas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!