pywebio.output.put_image(graph.main(zff,times), height='70%').style('text-align:center;vertical-align: top;')将图片水平居中但垂直方向不居中请修改这个代码

时间: 2024-03-27 11:38:34 浏览: 17
如果要让图片在垂直方向上居中，可以将 `vertical-align: top;` 修改为 `vertical-align: middle;`。修改后的代码如下所示： ```python pywebio.output.put_image(graph.main(zff, times), height='70%').style('text-align:center;vertical-align: middle;') ``` 这样就可以让图片在水平和垂直方向上都居中了。当然，这还取决于容器元素的高度是否足够容纳图片，如果容器元素的高度不够，图片仍然会在垂直方向上偏上或偏下。
相关问题

pywebio.output.put_image(graph.main(zff,times), height='70%').style('text-align:center;vertical-align: top;')将图片水平居中但垂直方向不居中请修改这个代码是水平方向不居中

如果要让图片在水平方向上居中，可以将 `text-align:center;` 修改为 `margin: 0 auto;`。同时，`vertical-align: top;` 也可以删除，因为在使用 `put_image` 函数时，图片会自动垂直居中。修改后的代码如下所示： ```python pywebio.output.put_image(graph.main(zff, times), height='70%').style('margin: 0 auto;') ``` 这样就可以让图片在水平方向上居中了。如果还想要让图片在垂直方向上居中，可以添加 `display: flex; justify-content: center; align-items: center;` 属性，使其成为一个 flex 容器并垂直居中。修改后的代码如下所示： ```python pywebio.output.put_image(graph.main(zff, times), height='70%').style('display: flex; justify-content: center; align-items: center; margin: 0 auto;') ``` 这样就可以让图片在水平和垂直方向上都居中了。

input_secret_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['secret'].name input_image_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].inputs['image'].name input_secret = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_secret_name) input_image = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(input_image_name) output_stegastamp_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['stegastamp'].name output_residual_name = model.signature_def[signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY].outputs['residual'].name output_stegastamp = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_stegastamp_name) output_residual = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(output_residual_name)

这段代码看起来是用于获取模型的输入和输出节点的名称和张量。它使用了 TensorFlow 的 tf.get_default_graph().get_tensor_by_name() 函数来获取指定名称的张量。其中，input_secret_name 和 input_image_name 分别获取了模型的输入节点 'secret' 和 'image' 的名称，而 input_secret 和 input_image 则获取了对应的张量。同样地，output_stegastamp_name 和 output_residual_name 获取了模型的输出节点 'stegastamp' 和 'residual' 的名称，而 output_stegastamp 和 output_residual 获取了对应的张量。这些张量可以用于后续的模型推理或其他操作。

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tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model/ ./tfjs_model/ 'tensorflowjs_converter' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序

这个错误提示意味着你的...tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_format=tfjs_graph_model --signature_name=serving_default --saved_model_tags=serve ./saved_model/ ./tfjs_model/

graph = image.img_to_graph(img, mask=mask) graph.data = np.exp(-graph.data / graph.data.std()) labels = spectral_clustering(graph, n_clusters=2, eigen_solver="arpack") label_im = np.full(mask.shape, -1.0) label_im[mask] = labels这段的代码是什么意思

1. image.img_to_graph(img, mask=mask) 将图像 img 转换为图形表示，其中 mask 是一个布尔数组，用于指定哪些像素应该包含在图形中。 2. graph.data = np.exp(-graph.data / graph.data.std()) 对图形中的...

def print_info(self, logging): logging.info('n_users: %d' % self.n_users) logging.info('n_items: %d' % self.n_items) logging.info('n_entities: %d' % self.n_entities) logging.info('n_users_entities: %d' % self.n_users_entities) logging.info('n_relations: %d' % self.n_relations) logging.info('n_h_list: %d' % len(self.h_list)) logging.info('n_t_list: %d' % len(self.t_list)) logging.info('n_r_list: %d' % len(self.r_list)) logging.info('n_cf_train: %d' % self.n_cf_train) logging.info('n_cf_test: %d' % self.n_cf_test) logging.info('n_kg_train: %d' % self.n_kg_train)

该方法用于输出一个 Knowledge Graph 的基本信息，包括节点数、边数、关系数等等。 具体来说，该方法输出了以下信息： - n_users: 表示用户的数量 - n_items: 表示物品的数量 - n_entities: 表示实体的数量，包括...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf....

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image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf....

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将这两个代码结合import cv2 import numpy as np import urllib.request import tensorflow as tf # 下载DeepLabv3+模型权重文件 model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz" tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz" urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename) # 解压缩 with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar: tar.extractall() model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb" # 加载模型 graph = tf.Graph() with graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # 读取图像 image_path = "your_image.jpg" image = cv2.imread(image_path) # 进行图像分割 with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess: input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0') output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果 segmentation_mask = np.squeeze(output) segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask) segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST) # 显示原始图像和分割结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() model1 = models.CellposeModel(gpu=True, model_type='livecell') model2 = models.Cellpose(gpu=True,model_type='nuclei') model3= models.Cellpose(gpu=True,model_type='cyto2') 集成DeepLabv3+模型和cellpose模型

output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0') output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image}) # 解码并可视化分割结果（DeepLabv3+模型） segmentation_mask = np....

下面这段代码的作用是什么def forward(self, data): hidden_representations = [] for sub_graph in data: features = sub_graph['features'] edges = sub_graph['edges'] gcn_representation = torch.nn.functional.relu(self.GCN_layers(edges, features)) hidden_representations.append(gcn_representation) hidden_representations = torch.cat(tuple(hidden_representations)) sub_graph_representation = hidden_representations.view(-1, self.number_of_nodes, self.args.gcn_out_channel) sub_graph_representation = self.dynamic_routing(sub_graph_representation) sub_graph_representation = sub_graph_representation.unsqueeze(dim=0) graph_representation = self.LSTM_layers(sub_graph_representation) prediction = self.dens_layers(graph_representation) prediction = torch.nn.functional.relu(prediction) prediction = prediction.squeeze(-1) return graph_representation, prediction

这段代码是一个PyTorch模型的前向传播函数。该模型接受一个包含多个子图的输入数据，每个子图有其自己的特征和边集合。模型将每个子图的特征和边集合作为输入，通过多层GCN（图卷积神经网络）编码特征，并将所有子图...

data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename，'utf-8')

这段代码可能会出错，因为 np.load() 函数的第二个参数应该是 allow_pickle=True 或者 allow_pickle=False，而不是 'utf-8'。...data_seq = np.load(graph_signal_matrix_filename, allow_pickle=True)

[Service] Type=notify ExecStart=/usr/bin/dockerd --graph=/data/docker-data -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock

--graph=/data/docker-data参数指定了Docker的数据存储路径，-H fd://参数指定了Docker的监听地址，--containerd=/run/containerd/containerd.sock参数指定了Docker与containerd之间的通信套接字。

ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils.draw_graph'

您遇到的问题是由于缺少torch.utils.draw_graph模块导致的。该模块是PyTorch的一部分，用于绘制计算图。 要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤： 1. 确保您已经安装了最新版本的PyTorch。可以使用以下命令来...

def forward(self, batch_graph): node_feats = batch_graph.ndata.pop('h') node_feats = self.init_transform(node_feats) node_feats = self.gnn(batch_graph, node_feats) batch_size = batch_graph.batch_size node_feats = node_feats.view(batch_size, -1, self.output_feats) return node_feats什么意思

这是一个PyTorch中的神经网络模型的前向传播函数，输入参数是一个批量的图数据，其中包含节点特征。函数首先从图数据中提取节点特征，然后通过一个初始化变换和一个图神经网络模型对节点特征进行处理。...

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graph.get_tensor_by_name(output_str)

This line of code retrieves a tensor from the TensorFlow graph by its name. The get_tensor_by_name method is called on the graph object and takes a single argument, output_str, which is a ...

tensorflow.python.tools.freeze_graph 在哪里下载

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