def _make_divisible(ch, divisor=8, min_ch=None):

时间: 2024-05-19 20:12:51 浏览: 14
if min_ch is None: min_ch = divisor # make sure that the number of channels is divisible by the divisor new_ch = max(min_ch, int(ch + divisor / 2) // divisor * divisor) # if the new number of channels is too small, increase it if new_ch < 0.9 * ch: new_ch += divisor return new_ch
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分析下面这个方法的功能def _make_divisible(v, divisor, min_value=None): """ This function is taken from the original tf repo. It ensures that all layers have a channel number that is divisible by 8 It can be seen here: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/mobilenet/mobilenet.py """ if min_value is None: min_value = divisor new_v = max(min_value, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor) # Make sure that round down does not go down by more than 10%. if new_v < 0.9 * v: new_v += divisor return new_v

这个方法的功能是确保所有的通道数量都可以被8整除。它接受三个参数:v代表原始通道数量,divisor代表除数,min_value代表最小值。如果没有提供最小值,则默认为除数。该方法会根据一定规则对原始通道数量进行调整,并返回一个新的通道数量。具体调整规则如下: 1. 将原始通道数量加上除数的一半,然后除以除数并取整数部分。 2. 将上一步得到的结果与最小值进行比较,取较大值。 3. 如果新的通道数量比原始通道数量的90%还要小,则将新的通道数量增加除数。 4. 返回最终调整后的通道数量。 这个方法的作用在于确保所有的层的通道数量都可以被8整除,这在一些模型设计中是很常见的要求。

def _not_divisible(n): return lambda x: x % n > 0

这是一个 Python 的 lambda 函数,用于判断一个数是否能被 n 整除。它返回一个函数对象,这个函数输入一个参数 x,判断 x 是否能被 n 整除,如果不能整除则返回 True,否则返回 False。这个 lambda 函数可以用于筛选质数,例如: ```python def primes(n): primes_list = [] sieve = [True] * n for p in range(2, n): if sieve[p]: primes_list.append(p) for multiple in range(p*p, n, p): sieve[multiple] = False return primes_list primes_list = primes(20) print(primes_list) # [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19] primes_list = filter(_not_divisible(2), range(2, 20)) print(list(primes_list)) # [3, 5, 7, 11, 13, 17, 19] ``` 在上面的代码中,我们先生成了小于 20 的质数列表 primes_list,然后使用 filter 函数和 _not_divisible(2) 函数筛选出大于等于 2 小于 20 的质数列表。

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以下代码出现input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3错误是为什么,代码应该怎么改import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy # 加载FER2013数据集 with open('E:/BaiduNetdiskDownload/fer2013.csv') as f: content = f.readlines() lines = numpy.array(content) num_of_instances = lines.size print("Number of instances: ", num_of_instances) # 定义X和Y X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] # 按行分割数据 for i in range(1, num_of_instances): try: emotion, img, usage = lines[i].split(",") val = img.split(" ") pixels = numpy.array(val, 'float32') emotion = np_utils.to_categorical(emotion, 7) if 'Training' in usage: X_train.append(pixels) y_train.append(emotion) elif 'PublicTest' in usage: X_test.append(pixels) y_test.append(emotion) finally: print("", end="") # 转换成numpy数组 X_train = numpy.array(X_train, 'float32') y_train = numpy.array(y_train, 'float32') X_test = numpy.array(X_test, 'float32') y_test = numpy.array(y_test, 'float32') # 数据预处理 X_train /= 255 X_test /= 255 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 48, 48, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 48, 48, 1) # 定义VGG16模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) # 微调模型 model = Sequential() model.add(vgg16_model) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) for layer in model.layers[:1]: layer.trainable = False # 定义优化器和损失函数 sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train) # 训练模型 model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(X_train) / 32, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print("Test Loss:", score[0]) print("Test Accuracy:", score[1])

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