最近在跑github的waveRNN实现,地址:GitHub-fatchord/WaveRNN:WaveRNNVocoder+TTS,记录一下学习过程..首先从github上将项目下载下来,想把模型跑起来很简单,不会遇到什么问题..作者给了预训练的模型,想要快速体验模型的话,直接调用quick_start.py程序就好了.想要自行训练模

np.expand_dims axis=0时，[]加在最外面axis=1时，给每一行都加[]axis=2时，给每一个元素都加[]  x_train=np.expand_dims(X,axis=4)---------------------------------------------------------------------------AxisErrorTrac

#加载系统工具库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnimportsklearn.datasets#加载自定义的工具库frominit_utilsimport*#设置好画图工具%matplotlibinlineplt.rcParams['figure.figsize']=(7.0,4.0)#setdefaultsizeofplotsplt.rc

继续整理tensorrt的学习资料，方便后续查看.(文章内容大部分摘取于网络资源)1int8量化int8量化就是将网络的权重由float32类型缩放为int8类型，同时记录缩放的scale。为了尽可能的不丢失精度，需要采用标定图片来确定缩放的范围。1.1int8量化原理标定过程标定的原理，是通过输入

defnetCDF_out(tp,dims,coords,filename):tp1=[]forkey,valueintp.items():#print(key,xr.DataArray(value))tp1.append(xr.DataArray(value))tp1=xr.concat(tp1,dim='date')output_file=f"文件路径\\{f

以下是一个使用PyTorch实现堆叠自编码器的示例代码，该代码包括三个自编码器和一些辅助函数，用于训练和测试堆叠自编码器。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatas

注：本文只是本人的通俗理解，有些专业概念表达不是很清楚，但我相信你读完可以理解该函数并会使用。expand_dims(a,axis)中，a为numpy数组，axis为需添加维度的轴，a.shape将在该轴

importnumpyasnpa=np.array([[1,2],[3,5]])x=np.expand_dims(a,axis=0)y=np.expand_dims(a,axis=1)z=np.expand_dims(a,axis=2)print(a.shape)print(x.shape)

0引言大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变（如边缘）将图像分割为多个区域：首先寻找边缘线段，然后将这些线段连接为

ENVI二次开发综述与代码分享 ENVI具备了丰富的二次开发功能函数接口，基本涵盖了ENVI下所有的功能，且通过IDL语言有输出助手（导出为COM或JAVA类）、Callable、IDLDrawWidget和

expand_dims(a,axis)，其中a为输入的数组，axis为整型指定要增加的维数位置可以结合shape()来看，shape()返回的是一个tuple，把其看成一个数组并指定下标。如果shape为(1,2)，则