Почему при вводе текста добавляются лишние символы?

OC Android

Почему при вводе текста добавляются лишние символы?

Обособил кусок, в котором непонятки:
Тут не совсем то выводится, уже не помню, как вывел все вопросики, но суть такая же:
Количество символов пишет 12, хотя должно быть 6

#include <stdio.h>

int main() {
    int a = getchar();
    int char_count = 0;
    int word_count = 0;
    char b[100];
    
    while (a != '\n') { 
        b[char_count] = a;
        if (a == " ") {
            word_count++;
        }
        char_count++;
        b[char_count] = a;
        a = getchar();
    }
    for (int i = 0; i < 12; i++) {
        printf("%c", b[i]);
    }
    printf("\nWord count: %d\n", word_count);
    printf("Char count: %d\n", char_count);
}

Как из массива удалить первый из нулевых элементов?

В питоне есть массивы

Почему код ускоряется, когда должен замедляться?

Уже указали, спасибо)

Почему код ускоряется, когда должен замедляться?

Идиотский прокол, спасибо)

Почему код ускоряется, когда должен замедляться?

Василий Банников, исправил

Как сохранить модель keras?

При использовании версии h5py==3.0.0 и выше вылетает ошибка:
AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode'
При использовании версий ниже летит следующее:
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'get'

Как сохранить модель keras?

Я так и делаю, модель уже была сохранена и теперь пытается загрузиться

Почему возникает ошибка при компиляции модели?

Спасибо!

Как выполнить афинные преобразования на python?

Понял, то есть все 68 точек играют свою роль в преобразовании?

Как уменьшить размер тензора keras?

keras.layers.Conv2D(30, kernel_size=(3, 3), strides=1, activation='relu'),
keras.layers.Flatten()[0:1628670],

Кажется я вообще все не так делаю
У меня получилось получить значение 1628620 с помощью flatten и последующий reshape, но это значение не может преобразоваться в (70, 2, 1)

Как уменьшить размер тензора keras?

А на попытку взять просто срез:
keras.layers.Flatten()[0:1628670],
пишет:
TypeError: 'Flatten' object is not subscriptable

Как уменьшить размер тензора keras?

Попробовал сделать через keras.layers.Cropping2D, но видимо это не вариант, так как срезает матрицы, а не числа
Возможно стоит присмотреться к добавлению Flatten и keras.layers.Cropping1D с последующим сбором матрицы обратно, но это выдает:
Input 0 of layer cropping1d is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: [None, 1628670]

Как уменьшить размер тензора keras?

Как это в саму модель зашить?

Почему keras не принимает данные?

Да, моя догадка неверна, так как действительно придется перемножать
На самом деле конечно координат должно быть 140: 70x и 70y

Почему keras не принимает данные?

Я понял замечания по коду, попробую реализовать
Может я торможу, но откуда взялась матрица 70x70?

Почему keras не принимает данные?

А откуда взялись 4900, почему 70 должно возводиться в квадрат?

Той привязки размерности выхода к размерности входа, что вы себе вообразили, нет - размерность выхода может быть практически любой. Совпадать будет только размер батча.

Но у меня ведь размер батча совпадает, почему тогда ошибка?

Почему keras не принимает данные?

Мне нужен ваш совет
Если взглянуть на размерность данных, то:
x.shape (фотографии) == (300, 1024, 1024, 3)
y.shape (точки) == (300, 70, 2)
Я думаю сделать по логике и получить следующее:
По факту изображение у меня исчисляется как ширина на высоту на количество каналов, следовательно, я могу в таком же виде представить точки
По сути у меня 70 координат x и 70 координат y, то есть я могу массив с точками представить как (300, 70(все координаты по x), 70(все координаты по y), 1(каналов нет, но единичка уравняет размерность))
И для каждой фотографии получу input(1, 1024, 1024, 3) и output(1, 70, 70, 1)
Скажите пожалуйста, сможет ли сеть обучиться на таких данных, или я делаю совершенно неправильно?

Почему keras не принимает данные?

Изменил размер features (то есть точек) с (300, 70, 2) на (1, 300, 70, 2), на один шаг продвинулся, но теперь лезет ошибка:
ValueError: Error when checking target: expected conv2d_12 to have shape (233, 233, 30) but got array with shape (300, 70, 2)
Так как последний слой у меня имеет глубину 30 пикселей, то видимо (233, 233, 30)-это изображение в конце всей свертки
Как мне в таком случае подогнать изображение под такие же размеры. как и массив с точками (features)?

Почему keras не принимает данные?

confidence это же вроде уверенность сети в предсказаниях
Почитал про YOLO, но ответ на мой вопрос это все равно не дало
И почему на выходе будет не 3 значения?
Все же логично: первое значение это количество точек, второе и третье значение: это координаты x, y каждой точки
Аа, ну на выходе-то двумерный массив будет, массив с точками и у каждой точки в одном массиве две координаты через запятую
Получается в таком случае мне просто нужно выходные данные, изображение размерностью 30, 30, 3 привести к размерности (900, 3), где 900-изображение в одномерном виде, а 3-количество каналов?