<class 'matplotlib.axes._base._AxesBase.ArtistList'>干吗用

时间: 2024-03-29 14:35:28 浏览: 254

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。

`<class 'matplotlib.axes._base._AxesBase.ArtistList'>` 是 matplotlib 库中的一个类，用于存储 `Axes` 对象中所包含的所有 `Artist` 对象的列表。`Artist` 是 matplotlib 中的重要概念，表示图形中的任何元素，包括坐标轴，文本，线条，颜色填充等等。在 `Axes` 对象中，可以添加多个 `Artist` 对象，用于构建出我们所需要的图形。因此，`<class 'matplotlib.axes._base._AxesBase.ArtistList'>` 类可以用于访问 `Axes` 对象中包含的所有 `Artist` 对象，比如获取 `Axes` 对象中某个 `Artist` 对象的属性或者对 `Artist` 对象进行操作等。但是这个类通常不需要我们直接使用，而是作为 matplotlib 库内部的一个数据结构来使用。

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<class 'matplotlib.axes._base._AxesBase.ArtistList'>干吗用

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axes should be an instance of geoaxes, got <class 'matplotlib.axes._axes.axe

'other' must be an instance of matplotlib.axes._base._AxesBase, not a str

可视化不出图形，出了这个<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x1a9daade518>

pythonMatplotlib.py.zip_多普勒_多普勒 雷达_读取雷达数据_雷达_雷达多普勒

Matplotlib.zip_QWB_dssz_matplotlib

ImportError: cannot import name 'rcParams' from 'matplotlib.axes' (D:\anaconduanjian\lib\site-packages\matplotlib\axes\__init__.py)

matplotlib.axes.Axes

matplotlib.axes

matplotlib.axes.title

axes_helper.axes_edge_dele(table_axes)什么意思

get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False df = pd.read_csv('mafs.csv') df.head()

matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False

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