# enhance_raw.py # transform from single frame into multi-frame enhanced single raw from __future__ import division import os, time, scipy.io import tensorflow as tf import numpy as np import rawpy import glob from model_sid_latest import network_enh…

1.功能 采用python的gensim模块训练的word2vec模型,然后采用tensorflow读取模型可视化embedding向量 ps:采用C++版本训练的w2v模型,python的gensim模块读不了. 2.python训练word2vec模型代码 import multiprocessing from gensim.models.word2vec import Word2Vec, LineSentence print('开始训练') train_file = "/tmp/train…

  TensorFlow Saver 保存最佳模型 tf.train.Saver Save Best Model Checkmate is designed to be a simple drop-in solution for a very common Tensorflow use-case: keeping track of the best model checkpoints during training. The BestCheckpointSaver is a wrapper ar…

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验…

写在前面 今天刚刚开通博客,主要想法跟之前某位博主说的一样,希望通过博客园把每天努力的点滴记录下来,也算一种坚持的动力.我是小白一枚,有啥问题欢迎各位大神指教,鞠躬~~ 换了新工作,目前手头是OCR项目,以前从事过图像处理,但是深度学习的知识几乎为0,这次通过这个项目希望自己能够入门,今天记录一下有关tensorflow加载不同模型的问题.我算是从0开始,直接阅读git上面的开源代码,很多明明很简单的问题也会困扰很久,但是解决之后肯定恍然大悟,归咎还是基础问题,然后去翻书翻博客.....OCR项…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862365.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862360.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下. 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception.faster_rcnn.rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各种模型中性能最好,所以便采用它来进行训练. 配置环境 1. 在GitHub上下载所需的mod…

为什么学习word2word2vec模型? 该模型用来学习文字的向量表示.图像和音频可以直接处理原始像素点和音频中功率谱密度的强度值, 把它们直接编码成向量数据集.但在"自然语言处理"中,对语句中的单词(Word)进行编码,无法提供 不同词汇之间的关联信息.这种"独立的.离散的"符号将导致数据稀疏,训练模型时将必须寻求更多 数据.word2vec旨在克服上述问题. 向量空间模型(VSMs)将语义近似的词汇映射为相邻的数据点,它假设出现于上下文情景中的词汇有相 类似的…

前面一篇介绍了用tensorflow实现线性回归模型预测sklearn内置的波士顿房价,现在这一篇就记一下用逻辑回归分类sklearn提供的乳腺癌数据集,该数据集有569个样本,每个样本有30维,为二分类数据集,212个正样本,357个负样本. 首先,加载数据,并划分训练集和测试集: # 加载乳腺癌数据集,该数据及596个样本,每个样本有30维,共有两类 cancer = skd.load_breast_cancer() # 将数据集的数据和标签分离 X_data = cancer.data Y…