前言
前几天改造Skye(Skye刷Betaflight详细图文教程)，对Betaflight开源飞控有了一定的了解，产生了自制飞控板的念头，网上一番查资料发现可行，现把制作过程记录如下。
1.材料清单
CH340串口下载模块1个(2.5元)
STM32F103C8T6黑色开发板1个(11.5元)
GY-521加速度计模块1个(3.8元)
ams1117-3.3电压转换芯片1个(0.38元)
5V有源蜂鸣器1个(0.43元)
5cm*7cm洞洞板1个(0.45元)
肖特基二极管2个
ss8050三极管2个
1k电阻2个，10k电阻1个
22uf电容1个
还有线
2021-09-13 11:14:08
4.13MB
1
方法1：只保存模型的权重和偏置
这种方法不会保存整个网络的结构，只是保存模型的权重和偏置，所以在后期恢复模型之前，必须手动创建和之前模型一模一样的模型，以保证权重和偏置的维度和保存之前的相同。
tf.keras.model类中的save_weights方法和load_weights方法，参数解释我就直接搬运官网的内容了。
save_weights(
filepath,
overwrite=True,
save_format=None
)
Arguments:
filepath: String, path to the file to save the weights to. When
2021-09-10 11:27:08
52KB
1
准备工作：
1.阿里云 ubuntu 系统的服务器
2.安装好Xshell软件，如果不会请参照我之前的博客
3.以及自己已经写好的flask的web工程
废话少说，进入正题：
1.首先用Xshell软件连接我们的云服务器
2.更新软件源
键入命令 sudo apt update
键入命令 sudo apt upgrade
3. 设置安全组
4. 部署 Ngin
键入命令 sudo apt-get install software-properties-common
键入命令 sudo add-apt-repository ppa:nginx/stable
键入命令
2021-09-09 14:23:26
537KB
1
tensorflow由于其基于静态图的模式，导致写代码的时候很难调试，除了用官方的调试工具外，最直接的方法就是把中间结果输出出来查看，然而，直接用print函数只能输出tensor变量的形状，而不是数值，想要输出tensor的具体数值需要用tf.Print函数。网上有很多关于这个函数使用方法的说明，这里简要介绍：
Print(
input_,
data,
message=None,
first_n=None,
summarize=None,
name=None
)
参数：
input_：通过这个操作的张量。 （流入的数据流）
data：计算 op 时要打印的张量列表。（用[ ]
2021-09-02 08:57:31
109KB
1
先上代码：
import tensorflow as tf
x = tf.ones(shape=[100, 200], dtype=tf.int32, name='x')
y = tf.zeros(shape=[2, 3], dtype=tf.float32, name='y')
with tf.Session() as sess:
print(sess.run([x, y]))
输出结果如下：
如果我调试的时候想查看省略号代表的值是什么
只需要改成如下代码就行：
import tensorflow as tf
import numpy as np #借助numpy模块的set_pr
2021-08-31 21:39:50
76KB
1
在使用tensorflow来训练一个模型的时候，有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合，是否需要停止训练。
1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算，比如
def inference(input_):
"""
this is where you put your graph.
the following is just an example.
"""
conv1 = tf.layers.conv2d(input_)
conv2 = tf.layers.conv2d(conv1)
return conv2
input_ = t
2021-08-27 15:53:11
47KB
1
适用于chrome和chromium 70+版本以上，亲测可用大家放心下载
2021-08-10 14:48:41
124KB
1