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以上面代码为例，ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间，而后面的transform.Normalize()则把0-1变换到(-1,1).具体地说，对每个通道而言，Normalize执行以下操作：
image=(image-mean)/std
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gtx1060cuda |
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在我们训练神经网络时，对于训练数据的迭代次数（epochs）的设置，是一个值得思考的问题。
通常，epochs 越大，最后训练的损失值会越小，但是迭代次数过大，会导致过拟合的现象。
我们往往希望当loss值，或准确率达到一定值后，就停止训练。但是我们不可能去人为的等待或者控制。
tensorfow 中的回调机制，就为我们很好的处理了这个问题。
tensorfow 中的回调机制，可以实现在每次迭代一轮后，自动调用制指定的函数（例如：on_epoch_end() 顾名思义）,可以方便我们来控制训练终止的时机。
例如，我们希望当损失值loss < 0.4时，停止训练。实现步骤如下：
（1）
首先，我们定义一个myCallback类，它继承了tensorflow中自带的一个Callback类
然后，我们重写该类的 on_epoch_end() 方法。
根据我们自己的需求实现，logs中有大量的训练信息，我们可以获得当前的损失值，准确率等信息。。。
这里，我们实现，当loss < 0.4时，停止训练
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1 #include 2 #include 3 using namespa
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1.通常我们的电子产品,为了防止用户将正负极接反,电源接口都会做防呆处理
为了更大限度的保护我们的产品，我们还需要在PCB的电源输入部分提供极性防接反保护电路。
一些常用的电源极性防接反保护电路：
串接二极管
在电源输入接口处串接整流二极管是最为简单有效的解决方案，其优点是电路简单和成本低廉，只需要一枚二极管。但缺点是二极管有一定的压降（一般整流二极管的压降为0.8V），不适合输入电压比较低的应用场合，而且电流很大时损耗也很大（发热），另外，输入电压反接时，由于二极管是截止的，电路系统是不工作的。
当然，我们也可以采用肖特基二极管，肖特基
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有一个问题：
电路设计中用0欧电阻还是磁珠来隔离数字地和模拟地？实验板上的晶振有：24MHz，50MHz，27MHz等，板子入口电压5V，芯片需求电压轨：3.3V，2.5V，1.5V，1.2V。
回答：
0欧姆电阻
模拟地和数字地单点接地,只要是地，最终都要接到一起，然后入大地。如果不接在一起就是'浮地'，存在压差，容易积累电荷，造成静电。地是参考0电位，所有电压都是参考地得出的，地的标准要一致，故各种地应短接在一起。
人们认为大地能够吸收所有电荷，始终维持稳定，是最终的地参考点。虽然有些板子没有接大地，但发电厂是接大地的，板子上的电源最终还是会返回发电厂入地。
如果把模拟地和数字地大面积直接相连，会导致互相干扰。不短接又不妥，理由如下有四种方法解决此问题：1、用磁珠连接；2、用电容连接；3、用电感连接；4、用0欧姆电阻连接。
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