이미지 리더/평가가/변환

: 윈도우 v.2.0에 베타 5 GPU에 대한 CNTK는이미지 리더/평가가/변환

은 자습서 : CNTK 201B: Hands On Labs Image Recognition

나는 튜토리얼을 수정 한 B & W.png 이미지를 학습하고 평가하십시오. (128H, 128W, 1C) 게시물 Evaluate a saved convolutional network은 이미지를 모델과 정확하게 평가하는 데 평균 변환 및 이미지 전치가 필요함을 나타냅니다.

11 월 18 일 자습서가 업데이트되어 eval()에 조옮김이 추가되었습니다. 이제 혼란스러워. 전치가 필요합니까? PIL을 사용하여로드 된 .png 이미지를 평가할 수 있도록 CNTK에서 변경된 사항이 있습니까?

는 이전 PIL과 올바른 일을로드 이미지에 대한 사실

def eval(pred_op, image_path): 
    . . . 
    image_data = np.array(Image.open(image_path), dtype=np.float32).T

출처

2017-01-18 Warren Windels

[문제 276 HWC에서 CHW 로의 변환] (https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK-Evaluate-Image-Transforms#layout-conversion-from-hwc-to-chw) [저장된 길쌈 네트워크 평가] (https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/Evaluate-a-saved-convolutional-network)는 다음을 사용하여 조 변경합니다. pic = np.ascontiguousarray 이전에 튜토리얼 201B에 제공된 xT와 다른 결과를주는 것과 같지 않습니다. y.transpose (2,0,1)가 맞다고 의심됩니다. 의견을 말하십시오 –

트랜스 포스가 언젠가는 거기에 있었고 떨어 졌다고 말하는 것입니까? –

Btw, 댓글에서 앵커 텍스트가 "Issue 276"에 대해 이야기하지만 링크가 Wiki 페이지를 가리키며 문제는 아닙니다. –

는

img.transpose(2,0,1)

당신은 예술적 스타일 전송 튜토리얼에서 같은 변화를 볼 수있다.

출처

2017-01-18 05:53:40

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