最近在看<TensorFlow 实战Google深度学习框架第二版>这本书,测试LeNet-5这个模型时遇到了TypeError: Failed to convert object of type <class 'list'> to Tensor的报错,由于书作者没有给出测试的代码,所以根据前面第五章给出的mnist测试代码修改了测试的代码.至于报错的原因尚且不是很清楚,不过找到了解决方法.只要设置好输入数据X的每个维度大小就可以了.比如 x = tf.placeholder(tf…

import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 # 第一层卷积层的尺寸和深度 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 # 第二层卷积层的尺寸和深度 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 # 全连接层的节点个数 FC…

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te…

osi7层开放式系统互连网络模型 1.物理层:主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介质的传输速率等.它的主要作用是传输比特流(就是由1.0转化为电流强弱来进行传输,到达目的地后在转化为1.0,也就是我们常说的数模转换与模数转换).这一层的数据叫做比特. 2.数据链路层:定义了如何让格式化数据以进行传输,以及如何让控制对物理介质的访问.这一层通常还提供错误检测和纠正,以确保数据的可靠传输. 3.网络层:在位于不同地理位置的网络中的两个主机系统之间提供连接和路径选择.In…

软件测试工程师称为“QA”,质量保证者——这是入门的第一点要学习的. 首先看基本的测试模型 1.“V”型 特点:[活动串行]这是一种古老的瀑布模型,反映了实际和测试之间的关系. 局限:仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析,系统设计的验证,如果前面设计错误,得一直到后期的验收测试才被发现,耗时耗力.   2.“W”型 特点:[活动串行]测试与开发同时进行,在V模型的基础上,增加了在开发阶段的同步测试 局限:仍然不支持迭代,减少了一定错误发生率,但是需按照流水线进行设计.编码和…

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台…

一.V测试模型 1.V模型示意图: 单元测试:又叫模块测试,针对软件设计中的最小单位—>程序模块 集成测试:又叫组装测试,通常在单元测试的基础上,将所有程序模块进行有序.递增测试. 系统测试:把整个软件系统看为一个整体进行测试,包括对功能.性能.兼容性测试. 验收测试:α测试,内部测试人员使用版本.β测试,bug已经不多 面向用户.γ测试版,正式 2.V模型优缺点: 优点:开发阶段包含了底层测试(单元测试)和高层测试(系统测试):清楚的标识了开                         …

软件测试&软件工程 软件测试是软件工程不可缺少的一部分. 一.V模型简介 需求分析 验收测试 概要设计 系统测试 详细设计 集成测试 编码 单元测试   (1)单元测试: 又称模块测试,针对软件设计者最小单位---程序模块 进行正确性检查的测试工作.单元测试需要从程序的内部结构出发设计测试用例额. 多个模块可以平行地独立进行单元测试.(针对单一模块) (2)单元定义:C中指一个函数,Java指一个类,在图形界面中指一个1个窗口,1个菜单. (3)集成测试:又叫组装测试,通常在单元测试基础上,将所…

参考 http://blog.csdn.net/jsond/article/details/72667829 资源: 1.相关的vgg模型下载网址 http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 2.ImageNet 1000种分类以及排列 https://github.com/sh1r0/caffe-Android-demo/blob/master/app/src/main/assets/s…

使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549   fast.ai的入门教程中使用了kaggle: dogs vs cats作为例子来让大家入门Computer Vision.不过并未应用到最近很火的Tensorflow.Keras虽然可以调用Tensorflow作为backend,不过既然可以少走一层直接走Tensorflow,那秉着学习的想法,就直接用Tensorflow来一下把. 听说工程上普遍的做…