解释代码fc8_index = cellfun(@(t) isequal(t.name, 'fc8'), net.layers)==1;

时间: 2024-06-03 20:11:13 浏览: 127
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index 函数图解

这行代码的作用是在神经网络的每一层中，找到名字为'fc8'的层并返回其在网络中对应的索引值。其中 cellfun 用于对每个层进行操作，@(t) 表示对层名为 'fc8' 的层做操作，即判断该层名是否等于'fc8'，isequal(t.name, 'fc8')表示层名是否等于'fc8'，最后的==1表示返回值为逻辑值的向量，其中等于1的位置就是名字为'fc8'的层在网络中的索引值。
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output_tensor = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='fc8')(x) # 定义模型 model = Model(input_tensor, output_tensor) return model # 创建模型 model=VGG19(1000, (224, 224, 3)) # 打印模型...

import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread("E://hailang128/10311544(2.0m).JPG_10.jpg") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3) # 进行霍夫变换，提取直线 lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200) # 将直线转换为点云 points = [] for line in lines: rho, theta = line[0] a = np.cos(theta) b = np.sin(theta) x0 = a * rho y0 = b * rho x1 = int(x0 + 1000 * (-b)) y1 = int(y0 + 1000 * (a)) x2 = int(x0 - 1000 * (-b)) y2 = int(y0 - 1000 * (a)) points.append([x1, y1, 0]) points.append([x2, y2, 0]) # 进行三维重建 points = np.array(points, dtype=np.float32) ret, rvec, tvec = cv2.solvePnP(points, np.zeros((0, 1)), np.eye(3), None) # 可视化结果 from mayavi import mlab mlab.figure(bgcolor=(1, 1, 1)) mlab.points3d(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], scale_factor=0.1, color=(0, 0, 1)) mlab.show() TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-21-57272fc8b2de> in <module>() 16 # 将直线转换为点云 17 points = [] ---> 18 for line in lines: 19 rho, theta = line[0] 20 a = np.cos(theta) TypeError: 'NoneType' object is not iterable

这段代码中出现了一个TypeError，错误信息显示是'NoneType' object is not iterable。这个错误通常发生在尝试迭代一个None对象时。在这段代码中，错误发生在第18行，即for line in lines这一行。这意味着cv2....

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