odel.eval() colors = pickle.load(open("/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/src/pallete", "rb")) # 成熟番茄世界坐标质心 picking_world = [] dis_w = 0 picking_s = 0 Pr = 0 offset = 30 stem_start_x = 0 stem_start_y = 0 depth_data = 0 # Streaming loop flag_det = 0 rospy.init_node('talker', anonymous=True) write_i = 0 times_det = 0 maturity_flag = 0
时间: 2024-04-07 07:29:49 浏览: 13
这段代码调用了`model.eval()`方法,将模型设置为评估模式。接着使用`pickle.load()`方法加载了一个文件,该文件的路径为`/home/fanqie/aubo_robot_ws/src/picking_point_detection/scripts/src/pallete`,并将其结果赋值给`colors`变量。之后,定义了一些变量,包括`picking_world`、`dis_w`、`picking_s`、`Pr`、`offset`、`stem_start_x`、`stem_start_y`和`depth_data`。这些变量的初始值均为0。
接下来,调用了`rospy.init_node()`方法初始化了一个ROS节点,节点名称为`'talker'`,并设置为匿名节点。最后,定义了一些变量,包括`flag_det`、`write_i`、`times_det`和`maturity_flag`,它们的初始值均为0。
相关问题
odel.add(Activation("softmax")) model.compile(loss = "categorical_crossentropy", optimizer = "rmsprop", metrics = ["accuracy"]) print("Target Size --> ", array_image.shape[:2])
这是一个关于深度学习模型编译和训练的代码片段,我可以回答这个问题。这段代码中,使用了 softmax 激活函数,采用了交叉熵损失函数和 RMSprop 优化器进行模型编译,同时使用准确率作为评估指标。最后,打印出了目标图像的大小。
odel.score(model.predict(x),y) 报错 ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
这个错误是由于 `model.predict(x)` 返回的是一个一维数组,而 `score()` 方法期望的是一个二维数组。可以使用 `reshape()` 方法将其转换为二维数组。例如,如果你的 `model.predict(x)` 返回的数组名为 `y_pred`,你可以使用以下代码将其转换为二维数组:
```
y_pred = y_pred.reshape(-1, 1)
```
然后你可以将 `y_pred` 和 `y` 作为参数传递给 `score()` 方法,如下所示:
```
model.score(y_pred, y)
```
这将解决这个错误。