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IDL实现批量将图像波段单独存为文件

论坛里面的一个问题“ENVI怎样将图像各波段分开为单独文件”。IDL二次开发调用ENVI函数可以轻松实现，用哪个函数呢，有 “cf_doit”、“resize_doit”、“math_doit”、“envi_layer_stacking_doit”等几个。当然了，将各波段一次全部读出来再写成二进制文件也行（分块也可以，稍微麻烦些），一

转置算子(transpose)的一种实现

上代码： /* * =========================================================================================== * * Filename: transpose.c * * Description: transpose operator impl. * * Version: * Create: 2021-11-07 14:08:50 *

opencv histPrepareImages

opencv histPrepareImages static void histPrepareImages( const Mat* images, int nimages, const int* channels, const Mat& mask, int dims, const int* histSize, const float** ranges, bool u

The Demo required for a Affine asymmetric u8 quantized rknn model, but output quant type is NONE, 未完

在RV1126上面跑模型时，报下面的错误。 sdk version: librknn_runtime version 1.6.0 (6523e57 build: 2021-01-15 15:56:31 base: 1126) driver version: 6.4.3.5.293908 model input num: 1, output num: 1 index=0, name=images_245, n_dims=4, dims=[1, 3, 640, 640], n_ele

吴恩达 deeplearning.ai - 改善深层神经网络 - 第1周代码

参考链接：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79847918 开始之前初始化参数： 1.1：使用0来初始化参数。 1.2：使用随机数来初始化参数。 1.3：使用抑梯度异常初始化参数（参见视频中的梯度消失和梯度爆炸）。正则化模型： 2.1：使用二范数对二分类模型正则化，尝试避免过拟合。

VTK-图像创建

创建图像 vtkSmartPointer<vtkImageData> img = vtkSmartPointer<vtkImageData>::New(); vtkSmartPointer<vtkInformation> info = vtkSmartPointer<vtkInformation>::New(); img->SetDimensions(225, 225, 336); img->SetScalarType(VTK_UN

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码，梳理了下深度学习一些概念，以及TensorFlow中的相关实现。本文会就 “TensorFlow形状相关” 这些细节进行探讨，旨在帮助小伙伴们详细了解每一的步骤以及为什么要这样做。[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作目录[阿里DIN]从模型源码梳

【numpy】numpy扩维方法expand_dims简单使用

numpy扩维方法expand_dims简单使用 x原先为1维（只有轴axis=0）的数组，使用expand_dims扩展出1维（扩展出轴axis=1） >>> x = np.array([1, 2]) >>> x.shape (2,) >>> x = np.expand_dims(x, axis=1) >>> x array([[1], [2]]) >>> x.shape (2, 1)

Pytorch数组反转（数组倒序）函数flip的使用

TORCH.FLIP函数 torch.flip(input, dims) → Tensor Reverse the order of a n-D tensor along given axis in dims. 对n维张量的指定维度进行反转（倒序） NOTE torch.flip makes a copy of input’s data. This is different from NumPy’s np.flip, which returns a view in

如何写新的C++ OP

如何写新的C++ OP 概念简介简单介绍需要用到基类，详细介绍请参考设计文档。 framework::OperatorBase: Operator(简写，Op)基类。 framework::OpKernel: Op计算函数的基类，称作Kernel。 framework::OperatorWithKernel：继承自OperatorBase，Op有计算函数，称作有Kernel。 framework::OpPr

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作

[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作目录[阿里DIN]从模型源码梳理TensorFlow的形状相关操作0x00 摘要0x01 reduce_sum1.1 reduce_sum函数1.2 维度和轴1.3 例子1.4 DIN使用0x02 reshape2.1 reshape函数2.2 DIN使用0x03 expand_dims3.1 expand_dims函数3.1.1 例13.1.2

OpenCV-Core学习日志：Mat要点总结

1.基础成员 (1)类型成员 int flags：与深度和通道数等相关 int depth()：CV_[位数8/16/32/64][类型U/S/F] int type()：CV_[位数8/16/32/64][类型U/S/F][前缀C][通道数1/2/3/4/(X)] int channels

BERT源码分析

一、整体整个代码文件如下：分类之后如下：二、tensorflow基础 1.tf.expand_dims 用法：给定张量“ input”，此操作将在“ input”形状的尺寸索引“ axis”处插入尺寸为1的尺寸。尺寸索引“轴”从零开始；如果为“ axis”指定负数，则从末尾开始算起。　　如果要将批次尺寸添

numpy 改变ndarray维数的一些操作

np.expand_dims(a, axis)--扩展array的形状，在指定的axis维度插入新的一维，输入a是array 例子： >>>x = np.array([1,2]) >>>x.shape (2,) >>>y = np.expand_dims(x, axis=0) >>>y array([[1,2]]) >>>y.shape (1,2) >>>y = np.expand_dims(x,

InvalidArgumentError: Tensor must be 4-D with last dim 1, 3, or 4, not [shape]

InvalidArgumentError: Tensor must be 4-D with last dim 1, 3, or 4, not [shape]问题：在我的程序里有这个的一个函数： tf.summary.image() （一）具体讲一下tf.summary.image()函数 tf.summary.image( name, tensor, max_outputs=3, collections=None, family=None )

tencent_2.4_deep_neural_networks

课程地址：https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab/10313/console 首先我们需要先下载 MNIST 的数据集。使用以下的命令进行下载： wget https://devlab-1251520893.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/t10k-images-idx3-ubyte.gzwget https://devlab-1251520893.cos.ap-guang

【TensorFlow】tf.expand_dims()函数

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input, dim, name=None)函数。当然，我们常用tf.reshape(input, shape=[])也可以达到相同效果，但是有些时候在构建图的过程中，placeholder没有被feed具体的值，这时就会包下面的错误：TypeError: Expected binary or unicode strin

tensorflow 一些使用技巧

1. 多个变量在session中run: import tensorflow as tf x = [[1,2,3], [1,2,3]] xx = tf.cast(x,tf.float32) mean_all = tf.reduce_mean(xx, keep_dims=False)mean_0 = tf.reduce_mean(xx, axis=0, keep_dims=False)mean_1 = tf.reduce_mean(xx, axis=1, keep_dims=Fal