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    1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*1 ...

  5. 深度学习原理与框架-Tfrecord数据集的读取与训练(代码) 1.tf.train.batch(获取batch图片) 2.tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(图片压缩) 3.tf.train.per_image_stand..(图片标准化) 4.tf.train.string_input_producer(字符串入队列) 5.tf.TFRecord(读

    1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_ ...

  6. 深度学习原理与框架-Tensorboard可视化展示(代码) 1.tf.reuse_default_graph(进行结构图的重置) 2.tf.summary.FileWriter(writer实例化) 3. write.add_graph(graph的写入) 4. tf.summary.merge_all(将summary进行合并) 5.write.add_summary(将所有summary)

    1. tf.reuse_default_graph() # 对graph结构图进行清除和重置操作 2.tf.summary.FileWriter(path)构造writer实例化,以便进行后续的gra ...

  7. 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-卷积神经网络mnist分类 1.tf.nn.conv2d(卷积操作) 2.tf.nn.max_pool(最大池化操作) 3.tf.nn.dropout(执行dropout操作) 4.tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(交叉熵损失) 5.tf.truncated_normal(两个标准差内的正态分布)

    1. tf.nn.conv2d(x, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')  # 对数据进行卷积操作 参数说明:x表示输入数据,w表示卷积核, stride ...

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    1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的 ...

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