我正在训练一个狭窄的 3 层 TensorFlow 神经网络，其层大小为 (input_size、small_number_hidden_​​units、output_size)，并使用学习到的权重作为初始条件的蓝图......

我正在训练一个具有层大小的窄 3 层 TensorFlow 神经网络 (input_size, small_number_hidden_units, output_size) ，并使用学习到的权重作为具有层大小的更宽 3 层网络的初始条件的蓝图 (input_size, large_number_hidden_units, output_size) 。我的目标是利用窄模型找到的解决方案，使更宽模型的训练成本更低。除了隐藏单元的数量外，这两个模型具有相同的架构。

是否可以通过使用单个模型并在需要时向其隐藏层添加单元来避免创建和编译两个模型的开销？例如，是否可以采用层大小为的未经训练的网络 (input_size, small_number_hidden_units, output_size) ，关闭大部分隐藏单元，以便在前向和后向传递期间忽略它们，在该状态下训练网络以节省计算时间，然后在训练过程中的某个时间点打开所有隐藏单元并完成训练？

我正在考虑使用掩码来关闭隐藏单元，就像在 这篇文章 ，但我不清楚它是否真的会降低计算成本。

如何将 ImageDataGenerator 传递给 fragmentation_model 的 U-net，data_generator = ImageDataGenerator（rescale = 1./255.）train_dataset_images = data_generator。

我如何将 ImageDataGenerator 传递给segmentation_model 的 U-net，

data_generator  = ImageDataGenerator(
                    rescale = 1./255.
)

train_dataset_images = data_generator.flow_from_directory(
                            directory=image_directory,
                            target_size = (256, 256),
                            class_mode = None,
                            batch_size = 32,
                            seed=custom_seed
)

train_dataset_masks = data_generator.flow_from_directory(
                            directory=mask_directory,
                            target_size = (256, 256),
                            batch_size = 32,
                            class_mode = None,
                            color_mode = 'grayscale',
                            seed=custom_seed
)

train_generator = zip(train_dataset_images, train_dataset_masks)

当我运行这个程序时，我遇到了一个 valueError，提示“预期 1 个输入但收到 2 个”，所以我尝试将它们与这些函数结合起来：

def combine_generator(image_generator, mask_generator):
    while True:
        image_batch = image_generator.next()
        mask_batch = mask_generator.next()
        yield (image_batch, mask_batch)

和

def combine_generator(image_gen, mask_gen):
    for img, mask in zip(image_gen, mask_gen):
        yield img, mask

这些似乎不起作用。

1. 如何将 ImageDataGenerator() 传递给 U-net？
2. 图像和面具必须有相同的名称吗？
3. 是否必须根据类别对掩膜进行独热编码？

如何循环遍历以下形式的嵌套对象：{'AAA'：{oldName：{index：0，first：'Bob'，last：'Hanson'}，newName：{index：0，first：'Bob'，last：'Hanson'}}，'BBB'：{

如何循环遍历表单的嵌套对象

{
  'AAA': 
   { oldName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' },
     newName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' }
   }, 
  'BBB': 
   { oldName: { index: 1, first: 'Velma', last: 'Jones' },
     newName: { index: 2, first: 'Velma', last: 'Roberts'} 
   },
  'CCC': 
   { oldName: { index: 2, first: 'Jou', last: 'Xi' },
     newName: { index: 3, first: 'Jou', last: 'Xi' } 
   },
  'DDD': 
   { oldName: { index: 3, first: 'Betty', last: 'Ford' },
     newName: undefined},
  'EEE': 
   { oldName: undefined,
     newName: { index: 1, first: 'Fred', last: 'Tree' } 
  } 
}

并删除所有嵌套对象，其中对于每个第一级键， AAA, BBB, CCC, DDD, EEE 键 oldName 的值 = 键 newName 的值

因此，我最终

{
 'BBB': 
   { oldName: { index: 1, first: 'Velma', last: 'Jones' },
     newName: { index: 2, first: 'Velma', last: 'Roberts' } 
   },
  'DDD': 
   { oldName: { index: 3, first: 'Betty', last: 'Ford' },
     newName: undefined },
  'EEE': 
   { oldName: undefined,
     newName: { index: 1, first: 'Fred', last: 'Tree' } 
   } 
}

只需循环遍历键并在完整名称没有改变时删除：

const data = {
  'AAA': 
   { oldName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' },
     newName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' }
   }, 
  'BBB': 
   { oldName: { index: 1, first: 'Velma', last: 'Jones' },
     newName: { index: 2, first: 'Velma', last: 'Roberts'} 
   },
  'CCC': 
   { oldName: { index: 2, first: 'Jou', last: 'Xi' },
     newName: { index: 3, first: 'Jou', last: 'Xi' } 
   },
  'DDD': 
   { oldName: { index: 3, first: 'Betty', last: 'Ford' },
     newName: undefined},
  'EEE': 
   { oldName: undefined,
     newName: { index: 1, first: 'Fred', last: 'Tree' } 
  } 
}

for (const key in data) {
  const {oldName: a, newName: b} = data[key];
  a?.first === b?.first && a?.last === b?.last && delete data[key];
}

console.log(data);

@xyz333developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/…

您可以 filter 和 entries 是否 data 相同来 first 过滤 last 条目

const data = {
  'AAA': 
   { oldName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' },
     newName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' }
   }, 
  'BBB': 
   { oldName: { index: 1, first: 'Velma', last: 'Jones' },
     newName: { index: 2, first: 'Velma', last: 'Roberts'} 
   },
  'CCC': 
   { oldName: { index: 2, first: 'Jou', last: 'Xi' },
     newName: { index: 3, first: 'Jou', last: 'Xi' } 
   },
  'DDD': 
   { oldName: { index: 3, first: 'Betty', last: 'Ford' },
     newName: undefined},
  'EEE': 
   { oldName: undefined,
     newName: { index: 1, first: 'Fred', last: 'Tree' } 
  } 
}

const result = Object.fromEntries(
  Object.entries(data)
    .filter(([_, v]) => v.oldName?.first != v.newName?.first || v.oldName?.last != v.newName?.last)
)

console.log(result)

@Pipetus 是的，这是我的本意，我已经编辑了一条评论。不过看来楼主并不介意。

使用 for (const key in data) {} 获取每一行并比较行数据

const data = {
    'AAA': 
     { oldName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' },
       newName: { index: 0, first: 'Bob', last: 'Hanson' }
     }, 
    'BBB': 
     { oldName: { index: 1, first: 'Velma', last: 'Jones' },
       newName: { index: 2, first: 'Velma', last: 'Roberts'} 
     },
    'CCC': 
     { oldName: { index: 2, first: 'Jou', last: 'Xi' },
       newName: { index: 3, first: 'Jou', last: 'Xi' } 
     },
    'DDD': 
     { oldName: { index: 3, first: 'Betty', last: 'Ford' },
       newName: undefined},
    'EEE': 
     { oldName: undefined,
       newName: { index: 1, first: 'Fred', last: 'Tree' } 
    } 
  }
  


for (const key in data) {
    const {oldName, newName} = data[key];
    oldName?.first === newName?.first && oldName?.last === newName?.last && delete data[key];
}
  
console.log(data);