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快速程式設計

Patricia Arquette
Patricia Arquette原創
2024-12-09 21:24:12699瀏覽

我所說的快速程式設計是指自動插入程式碼並解決簡單問題的範本。
從文件中卸載樣本並用標籤填充資料數組是可以複製並貼上到不同項目中的基本操作。

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

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

Google Colab 在專案運行期間載入所需的範例並填入記憶體區域。這可以完成一次,並且可以在不接觸這段程式碼的情況下修正模型中的錯誤。
下載資料集並將其解析為 .zip 檔案中的標籤(如下)。對我們來說重要的不是資料數組中圖像的準確性,而是下載檔案的平均大小。

Fast programming

我們也複製與不同項目相關的函式庫:

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)) 

但是最好在給定時間對相似的資料編寫程式碼執行,因為陣列大小會隨著任務的不同而變化。
對於 keras_generator(train_df, 16) 中的 x, y:
休息

我們確保樣本標籤和圖像資料量匹配。否則,模型訓練將會中斷並出現錯誤。

Fast programming

我們也監視宣告的變數。如果在一個專案中單一實體有不同的名稱,則存在資料衝突的風險。 FTW
模型 = 模型(輸入=inp,輸出=結果)

最好將此類開發儲存在 GitHub 中以供經常參考。電腦檔案系統在存取熟悉的資源時容易產生混亂。

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