前言 在视频字幕、图像字幕任务中，必然用到的一个依赖包是coco-caption。该依赖主要作用是用来评价模型所生成的描述的准确性，其中spice.py文件中，执行以下命令时会报错： java -jar -Xmx8G spice-1.0.jar coco-caption/pycocoevalcap/spice/tmp/
RNN计算公式 RNN结构图结构 图中变量名介绍 a：上一个时间步的激活值（activate value） x ：第x个输入（一句话中第x个字） y：第y个输出（预测值） Waa：与激活值进行计算的参数。其中第一个a是指当前参数是计算a（激活值）的，第二个a是指当前参数与激活值进行乘运算 Wax：与输入进
开篇一张图： 变量和图片解释： 三个正方体：特征向量，比如说图像的特征，H表示图片高度、W表示图片宽、C表示通道（黑白1通道、彩色3通道） 字母： X表示输入特征； Ftr表示的是对X进行一次卷积，也就是对特征进行一系列的操作之后的结果，表示为U； Fsq(.)表示的是对U进行压缩； Fex(.)表示的是对U进行激活（
LSTM()函数 输入参数 参数有input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidrectional. 常用的就是Input_size就是输入的大小，一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的
折腾了好几天，终于算是有了最后的结果了，哈哈，暂时本人实现了滑动抖音视频，同时用很笨的方法躲过抖音的反爬，最后将抖音视频的链接保存下来。 一、准备工作 安装appium可视化软件(翻墙可能回安装快一点，下载很快，安装可能比较慢，因为安装的时候好像要从github上面下载一些依赖项) 安装夜神模拟器 安装基
加法运算 例子 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum = tf.add(a, b) with tf.Session as sess: sess.run(sum) 其中:sess.run() 是启动整个graph ses
常用数据类型 Series 一维，带标签数组 用法： import pandas as pd # 法一 b = pd.Series([1,3,4,5,2,3,2], index=list("abcdefg")) # index指定索引值，与数组一一对应，b.dtype的值为int64 # 法二 a = {'name':
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