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AugeLab Studio Manual
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  • 📥 Eingänge
  • 📤 Ausgänge
  • 🕹️ Steuerungen
  • 🎨 Funktionen
  • 📝 Nutzungshinweise
  • 📊 Bewertung
  • 💡 Tipps und Tricks
  • 🛠️ Fehlersuche

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  1. Funktionsblöcke
  2. Alle Funktionsblöcke
  3. CNN Blocks

Input Layer 2D

Dieser Funktionsblock wird verwendet, um die Eingabeschicht für ein 2D Convolutional Neural Network (CNN) in maschinellen Lernanwendungen zu definieren. Er ermöglicht es Ihnen, die Abmessungen der Eingabedaten basierend auf dem verbundenen Datensatz anzugeben.

📥 Eingänge

Folder Dieser Eingang akzeptiert einen Ordner, der Bilddaten enthält, die zum Trainieren des Modells verwendet werden.

📤 Ausgänge

Dieser Funktionsblock gibt das konfigurierte Modell aus.

🕹️ Steuerungen

Size: Ein Texteingabefeld, in dem Sie die Größe (Breite und Höhe) des Eingabebildes angeben können. Der Standardwert ist auf 128 eingestellt.

🎨 Funktionen

Customizable Input Size Benutzer können die Größe der Eingabebilder definieren, was Flexibilität beim Training des Modells ermöglicht.

Integration with Keras Der Block integriert sich nahtlos mit Keras und ermöglicht die Erstellung von CNN-Architekturen, die für verschiedene Anwendungen geeignet sind.

📝 Nutzungshinweise

  1. Connect Input Folder: Verbinden Sie den Eingang mit einem Block, der einen Ordner mit 2D-Bilddaten angibt.

  2. Set Input Size: Passen Sie die Größe im Texteingabefeld Size: an, um die gewünschten Abmessungen der Eingabebilder zu definieren.

  3. Evaluate the Model: Führen Sie den Block aus, um die 2D-Eingabeschicht des Modells zu konfigurieren und auszugeben.

📊 Bewertung

Wenn er ausgeführt wird, überprüft dieser Funktionsblock den verbundenen Ordner und erstellt eine entsprechende Eingabeschicht basierend auf der angegebenen Größe, die dann in einem CNN-Setup verwendet werden kann.

💡 Tipps und Tricks

Größe für verschiedene Anwendungen anpassen

Stellen Sie sicher, dass die Eingangsgröße mit dem Datensatz übereinstimmt, den Sie verwenden. Wenn Ihre Bilder z. B. eine hohe Auflösung haben, ziehen Sie in Betracht, die Eingangsgröße entsprechend zu erhöhen.

Verwendung von Graustufenbildern

Für Graustufenbilder stellen Sie die Eingangsgröße nach Bedarf ein und stellen Sie sicher, dass der Farbtyp des Modells korrekt spezifiziert ist, um eine ordnungsgemäße Größenänderung zu ermöglichen.

Überprüfung der Eingangsverbindung

Stellen Sie sicher, dass der Ordner korrekt angeschlossen ist, um Fehler beim Bewerten des Blocks zu vermeiden. Der Tooltip zeigt den Status der Verbindung an.

🛠️ Fehlersuche

Keine Eingabe erkannt

Wenn Sie auf einen Fehler stoßen, der besagt, dass keine Eingabe erkannt wird, stellen Sie sicher, dass Sie den Ordner mit den Bildern an die entsprechende Buchse angeschlossen haben.

Ungültige Größeneingabe

Wenn der Wert der Größeneingabe ungültig ist (z. B. nicht ganzzahlig), stellen Sie sicher, dass Sie eine gültige ganze Zahl eingeben, um Bewertungsfehler zu vermeiden.

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Last updated 7 months ago

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