python自帶卷積函數(shù),卷積 Python

Python 中用于兩個值卷積的函數(shù)是什么，我知道m(xù)atlab 中是conv，Python中有預(yù)知對應(yīng)的嗎

全部用文件IO的話可以這樣： matlab把所有參數(shù)輸出到一個文件里，然后用system命令調(diào)python腳本。python腳本讀文件做計算結(jié)果再寫文件。最后matlab再讀文件得到結(jié)果。 假設(shè)python腳本的用法是： python xxx.py in.txt out.txt 則matlab調(diào)用命令...

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python內(nèi)置函數(shù)有哪些

python常見的內(nèi)置函數(shù)有：

1. abs()函數(shù)返回數(shù)字的絕對值。

2. all() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元組、空列表返回值為True。

3. any() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)是否全部為False，是則返回False，如果有一個為True，則返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函數(shù)返回一個整數(shù)int或者長整數(shù)long int的二進制表示。

5. bool() 函數(shù)用于將給定參數(shù)轉(zhuǎn)換為布爾類型，如果參數(shù)不為空或不為0，返回True；參數(shù)為0或沒有參數(shù)，返回False。

6. bytearray()方法返回一個新字節(jié)數(shù)組。這個數(shù)組里的元素是可變的，并且每個元素的值范圍: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二進制字節(jié)格式。

7. callable()函數(shù)用于檢查一個對象是否可調(diào)用的。對于函數(shù)、方法、lambda函式、類以及實現(xiàn)了 __call__ 方法的類實例, 它都返回 True。（可以加括號的都可以調(diào)用）

8. chr()函數(shù)用一個范圍在range(256)內(nèi)（即0～255）的整數(shù)作參數(shù)，返回一個對應(yīng)的ASCII數(shù)值。

9. dict()函數(shù)用來將元組/列表轉(zhuǎn)換為字典格式。

10. dir()函數(shù)不帶參數(shù)時，返回當前范圍內(nèi)的變量、方法和定義的類型列表；帶參數(shù)時，返回參數(shù)的屬性、方法列表。

擴展資料：

如何查看python3.6的內(nèi)置函數(shù)？

1、首先先打開python自帶的集成開發(fā)環(huán)境IDLE；

2、然后我們直接輸入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下劃線都是兩個；

3、回車之后我們就可以看到python所有的內(nèi)置函數(shù)；

4、接下來我們學(xué)習(xí)第二種查看python內(nèi)置函數(shù)的方法，我們直接在IDLE中輸入"import builtins",然后輸入"dir(builtins)"；

5、然后回車，同樣的這個方法也可以得到所有的python內(nèi)置的函數(shù)；

6、這里我們可以使用python內(nèi)置函數(shù)len（）來查看python內(nèi)置函數(shù)的個數(shù)，這里我們直接輸入"len(dir(builtins))"；

7、回車之后我們可以看到系統(tǒng)返回值153，說明我們現(xiàn)在這個版本中有153個內(nèi)置函數(shù)；

8、最后我們介紹一個比較有用的內(nèi)置函數(shù)"help"，python內(nèi)置函數(shù)有一百多個，我們當然不能記住所有的函數(shù)，這里python提供了一個"help"函數(shù)，我們來看一個例子一起來體會一下help函數(shù)的用法，這里我們直接輸入"help(len)",然后回車，會看到系統(tǒng)給我們對于內(nèi)置函數(shù)"len"的解釋，當然對于其他函數(shù)可能會有更加詳細的解釋以及用法提示。

python三維卷積可以用什么函數(shù)? matlab只要用convn

寫了一個輸入和卷積核dim=2是一樣的（都是3）的卷積函數(shù)，可以試試多加一個for循環(huán)變成三維卷積

def conv3D(image, filter):

'''

三維卷積

:param image: 輸入，shape為 [h,w,c], c=3

:param filter: ?卷積核，shape為 [x,y,z], z=3

:return:

'''

h, w, c = image.shape

x, y, z = filter.shape

height_new = h - x + 1 ?# 輸出 h

width_new = w - y + 1 ?# 輸出 w

image_new = np.zeros((height_new, width_new), dtype=np.float)

for i in range(height_new):

for j in range(width_new):

r = np.sum(image[i:i+x, j:j+x, 0] * filter[:,:,0])

g = np.sum(image[i:i+y, j:j+y, 1] * filter[:,:,1])

b = np.sum(image[i:i+z, j:j+z, 2] * filter[:,:,2])

image_new[i, j] = np.sum([r,g,b])

image_new = image_new.clip(0, 255)

image_new = np.rint(image_new).astype('uint8')

return image_new

怎樣用python構(gòu)建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

用keras框架較為方便

首先安裝anaconda，然后通過pip安裝keras

1、#導(dǎo)入各種用到的模塊組件

from __future__ import absolute_import

from __future__ import print_function

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

from keras.models import Sequential

from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten

from keras.layers.advanced_activations import PReLU

from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D

from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad

from keras.utils import np_utils, generic_utils

from six.moves import range

from data import load_data

import random

import numpy as np

np.random.seed(1024) ?# for reproducibility

2、。#打亂數(shù)據(jù)

index = [i for i in range(len(data))]

random.shuffle(index)

data = data[index]

label = label[index]

print(data.shape[0], ' samples')

#label為0~9共10個類別，keras要求格式為binary class matrices,轉(zhuǎn)化一下，直接調(diào)用keras提供的這個函數(shù)

label = np_utils.to_categorical(label, 10)

###############

#開始建立CNN模型

###############

#生成一個model

model = Sequential()

3、#第一個卷積層，4個卷積核，每個卷積核大小5*5。1表示輸入的圖片的通道,灰度圖為1通道。

#border_mode可以是valid或者full，具體看這里說明：

#激活函數(shù)用tanh

#你還可以在model.add(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))

model.add(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28)))

model.add(Activation('tanh'))

#第二個卷積層，8個卷積核，每個卷積核大小3*3。4表示輸入的特征圖個數(shù)，等于上一層的卷積核個數(shù)

4、全連接層，先將前一層輸出的二維特征圖flatten為一維的。

#Dense就是隱藏層。16就是上一層輸出的特征圖個數(shù)。4是根據(jù)每個卷積層計算出來的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4

#全連接有128個神經(jīng)元節(jié)點,初始化方式為normal

model.add(Flatten())

model.add(Dense(128, init='normal'))

model.add(Activation('tanh'))

#Softmax分類，輸出是10類別

model.add(Dense(10, init='normal'))

model.add(Activation('softmax'))

#############

#開始訓(xùn)練模型

##############

#使用SGD + momentum

#model.compile里的參數(shù)loss就是損失函數(shù)(目標函數(shù))

sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])

#調(diào)用fit方法，就是一個訓(xùn)練過程. 訓(xùn)練的epoch數(shù)設(shè)為10，batch_size為100．

#數(shù)據(jù)經(jīng)過隨機打亂shuffle=True。verbose=1，訓(xùn)練過程中輸出的信息，0、1、2三種方式都可以，無關(guān)緊要。show_accuracy=True，訓(xùn)練時每一個epoch都輸出accuracy。

#validation_split=0.2，將20%的數(shù)據(jù)作為驗證集。

model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)

"""

#使用data augmentation的方法

#一些參數(shù)和調(diào)用的方法，請看文檔

datagen = ImageDataGenerator(

featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset

samplewise_center=False, # set each sample mean to 0

featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset

samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std

zca_whitening=False, # apply ZCA whitening

rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)

width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)

height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)

horizontal_flip=True, # randomly flip images

vertical_flip=False) # randomly flip images

# compute quantities required for featurewise normalization

# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)

datagen.fit(data)

for e in range(nb_epoch):

print('-'*40)

print('Epoch', e)

print('-'*40)

print("Training...")

# batch train with realtime data augmentation

progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])

for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):

loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)

progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )

網(wǎng)頁名稱：python自帶卷積函數(shù),卷積 Python
網(wǎng)頁網(wǎng)址：http://m.kartarina.com/article34/heiope.html

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