怎样将fig=plt.figure(figsize=(11,8.5)) ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection=ccrs.Mollweide()) h=ax.contourf(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,1)), extend='both', cmap='coolwarm', transform=ccrs.Mollweide()) c=ax.contour(lon,lat,dat, levels=list(range(0,6,2)), colors='k',linewidths=1, transform=ccrs.Mollweide()) ax.coastlines()这段代码中的海洋填为灰色

时间: 2023-06-09 18:07:05 浏览: 89

tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu）函数介绍：标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。 tf.image.per_image_standardization(image)，此函数的运算过程是将整幅图片标准化（不是归一化），加速神经网络的训练。主要有如下操作，(x – mean) / adjusted_stddev，其中x为图片的RGB三通道像素值，mean分别为三通道像素的均值，adjusted_stddev = max( 在机器学习领域，尤其是深度学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。TensorFlow 提供了多种数据处理函数，其中 `tf.image.per_image_standardization` 是一个用于图片标准化的函数，适用于 RGB 图像。这个函数的主要目的是使不同特征的尺度统一，以确保在使用梯度下降等优化方法时，各个特征对模型参数的影响是均衡的。 `tf.image.per_image_standardization(image)` 的工作原理是执行以下操作： 1. 计算输入图像 `image` 的 RGB 三通道像素的平均值（mean）。 2. 计算每个通道的标准差（stddev）。 3. 使用公式 `(x – mean) / adjusted_stddev` 对每个像素进行标准化。这里的 `x` 表示像素值，`mean` 是对应通道的平均值，`adjusted_stddev` 是标准差的调整值，它取标准差与 `1.0/sqrt(image.NumElements())` 中的最大值，以避免除以零的情况，`image.NumElements()` 表示图像像素的总数。在实际使用中，可以通过以下 Python 代码来应用这个函数： ```python import tensorflow as tf import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 image = mpimg.imread('image_path.jpg') # 应用标准化 standardized_image = tf.image.per_image_standardization(image) # 在 TensorFlow 会话中运行 with tf.Session() as sess: standardized_image_result = sess.run(standardized_image) ``` 通过对比标准化前后的直方图，可以直观地看到像素值的分布变化。标准化后，像素值通常会被限制在一个较小的范围内，但保持原有的分布形状不变。在 TensorFlow 中，模型的保存和加载也是关键操作。`tf.train.Saver()` 类用于创建一个 Saver 对象，它可以保存或恢复模型的变量。例如，每训练一定次数，你可以使用 `saver.save()` 来保存模型的当前状态。当需要恢复模型时，通过 `saver.restore()` 将特定步数的模型参数加载到会话中。 ```python saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, 'path_to_model/model.ckpt-1497') ``` 这里，`model.ckpt-1497` 指的是模型在第 1497 步的状态。`checkpoint` 文件记录了所有保存的模型信息，而 `.ckpt` 文件包含了模型的参数。对于运行单张图片，通常需要先加载模型，然后将图片数据输入模型进行预测。这通常涉及图像预处理、模型加载、会话创建、数据转换成模型所需的格式以及执行预测操作。例如，使用 OpenCV 或 Pillow 库读取图像，将其转换为模型期望的格式，然后通过会话运行模型的预测层。 `tf.image.per_image_standardization` 函数有助于提升模型的训练效率，而模型的保存和加载则保证了训练过程的可持久性和可复用性。正确处理这些预处理步骤和管理模型生命周期是构建高效、可靠的深度学习系统的基础。

您可以在定义h变量之前添加以下代码： ```python ocean_color = (0.5,0.5,0.5) ax.background_patch.set_facecolor(ocean_color) ``` 其中，ocean_color是一个元组，表示RGB颜色值的比例，(0.5,0.5,0.5)表示灰色。将这个灰色赋给背景的面板(patch)的颜色即可将海洋填充为灰色。

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fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) # 指定窗口大小 ax1 = fig.add_subplot(121) ax2 = fig.add_subplot(122) fig.subplots_adjust(wspace=0)

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