参考网站:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html #自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #构建计算图 import tensorflow as tf x = tf.placehol…

#自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import tensorflow as tf # truncated_normal: https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/9522036.html def weight_var…

基本信息 官网:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 共60000张图片:50000张用于训练.10000张用于测试 图片大小为:32X32 数据集图片分为10类:每类6000张 数据集下载解压后的目录结构: 读取.打印和保存数据集中指定的图片: import pickle import matplotlib.pyplot as plt CIFAR_DIR ="cifar10_data/cifar-10-batches-bin/data_batch…

每次看到大数据人脸识别抓逃犯的新闻我都会感叹技术发展的太快了,国家治安水平也越来越好了…

因为这几个月饭店生意恢复,加上研究 Faster-RCNN 用掉了很多时间,就没有更新博客了.这篇开始会介绍对象识别的模型与实现方法,首先会介绍最简单的 RCNN 与 Fast-RCNN 模型,下一篇会介绍 Faster-RCNN 模型,再下一篇会介绍 YOLO 模型. 图片分类与对象识别 在前面的文章中我们看到了如何使用 CNN 模型识别图片里面的物体是什么类型,或者识别图片中固定的文字 (即验证码),因为模型会把整个图片当作输入并输出固定的结果,所以图片中只能有一个主要的物体或者固定数量的文…

这篇将会介绍目前最流行的对象识别模型 YOLO,YOLO 的特征是快,识别速度非常快…

TensorFlow 中可以通过三种方式读取数据: 一.通过feed_dict传递数据: input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1, input2) with tf.Session() as sess: feed_dict={input1: [[7.,2.]], input2: [[2.],[3.]]} print(sess.run(out…

一.这里列出了tensorflow的一些基本函数,比较全面:https://blog.csdn.net/M_Z_G_Y/article/details/80523834 二.这里是tensortflow的详细教程:http://c.biancheng.net/tensorflow/ 三.下面程序是我学习常量.变量.placeholder和基本运算时形成的小函数 import tensorflow as tf import numpy as np print(tf.__version__)#打印T…

这个bug的解决办法: # from tensorflow.keras import datasets, layers, models from tensorflow.python.keras import datasets, layers, models 在tensorflow和Keras中间插入python,可能是因为tensorflow版本问题(我的版本是1.7.0),Keras的目录是   ~\tensorflow\python\keras,而非 ~\tensorflow\keras…

一.在代码中标记要显示的各种量 tensorboard各函数的作用和用法请参考:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os #设置当前工作目录 os.chdir(r'H:\Notepad\Tensorflow') def add_layer(inputs, in_size, ou…

这个bug的解决办法: import cv2 # scipy.misc.toimage(image_array).save('cifar10_data/raw/%d.jpg' % i) cv2.imwrite('cifar10_data/raw/%d.jpg' % i,image_array) 用  cv2.imwrite  代替   scipy.misc.toimage 如果没有安装cv2 ,请用如下命令安装:pip install opencv-python -i https://pypi.…

从这篇文章开始,终于要干点正儿八经的工作了,前面都是准备工作.这次我们要解决机器学习的经典问题,MNIST手写数字识别. 首先介绍一下数据集.请首先解压:TF_Net\Asset\mnist_png.tar.gz文件 文件夹内包括两个文件夹:training和validation,其中training文件夹下包括60000个训练图片validation下包括10000个评估图片,图片为28*28像素,分别放在0~9十个文件夹中. 程序总体流程和上一篇文章介绍的BMI分析程序基本一致,毕竟都是多元…

提示:建议先看day36-38的内容 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,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

用CNN及MLP等方法识别minist数据集 2017年02月13日 21:13:09 hnsywangxin 阅读数:1124更多 个人分类: 深度学习.keras.tensorflow.cnn   前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 =…

"如果一个算法在MNIST上不work,那么它就根本没法用:而如果它在MNIST上work,它在其他数据上也可能不work". -- 马克吐温 上一篇文章我们实现了一个MNIST手写数字识别的程序,通过一个简单的两层神经网络,就轻松获得了98%的识别成功率.这个成功率不代表你的网络是有效的,因为MNIST实在是太简单了,我们需要更复杂的数据集来检验网络的有效性!这就有了Fashion-MNIST数据集,它采用10种服装的图片来取代数字0~9,除此之外,其图片大小.数量均和MNIST一致…

本文将介绍如何采用卷积神经网络(CNN)来处理Fashion-MNIST数据集. 程序流程如下: 1.准备样本数据 2.构建卷积神经网络模型 3.网络学习(训练) 4.消费.测试 除了网络模型的构建,其它步骤都和前面介绍的普通神经网络的处理完全一致,本文就不重复介绍了,重点讲一下模型的构建. 先看代码: /// <summary> /// 构建网络模型 /// </summary> private Model BuildModel() { // 网络参数 float scale =…

一.二次代价函数 1. 形式: 其中,C为代价函数,X表示样本,Y表示实际值,a表示输出值,n为样本总数 2. 利用梯度下降法调整权值参数大小,推导过程如下图所示: 根据结果可得,权重w和偏置b的梯度跟激活函数的梯度成正比(即激活函数的梯度越大,w和b的大小调整的越快,训练速度也越快) 3. 激活函数是sigmoid函数时,二次代价函数调整参数过程分析 理想调整参数状态:距离目标点远时,梯度大,参数调整较快:距离目标点近时,梯度小,参数调整较慢.如果我的目标点是调整到M点,从A点==>B点的调整…

Tensorflow高速入门2–实现手写数字识别 环境: 虚拟机ubuntun16.0.4 Tensorflow 版本号:0.12.0(仅使用cpu下) Tensorflow安装见: http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034 或者: http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html 本文将利用Tensorflow以softmax回归和卷积神经网络两种模型简单測…

曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架,ML.NET侧重于消费现有的网络模型,不太好自定义自己的网络模型,底层实现也做了高度封装. 最近想从底层学习一下机器学习的相关知识,经过初步筛选,计划定位于python + pytorch这个方向入手,经过一段时间的学习,我发现由于对python语言不太熟悉,导致实践起来比较困难,先不说机器学习相关的代码,光周边代码就搞得焦头烂额了.想要下决心好好修炼一下python必然不是一朝一夕的事…

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下载MINIST数据集mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #表示输入任意数量的MNIST图像,每一张图展平成784维的向量#placeholder是占位符,在训练时指定x = tf.placeholder(tf.float32, [None,…

Minist数据集:MNIST_data 包含四个数据文件 一.方法一:经典方法 tf.matmul(X,w)+b import tensorflow as tf import numpy as np import input_data import time #define paramaters learning_rate=0.01 batch_size=128 n_epochs=900 # 1.read from data file #using TF learn built in func…

机器学习模型常用Docker部署,而如何对Docker部署的模型进行管理呢?工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理.编排容器.Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点,这里不再赘述,有关Kubernetes的优点读者可自行Google.笔者整理的Kubernetes入门系列重点是如何实操,前三节介绍了Kubernets的安装.Dashboard的安装,以及如何在Kubernetes中部署一个无状态的应用,本节将讨论如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorfl…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.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…

项目开发环境为Visual Studio 2019 + .Net 5 创建新项目后首先通过Nuget引入相关包: SciSharp.TensorFlow.Redist是Google提供的TensorFlow开发库,是采用C语言开发的动态链接库(DLL): TensorFlow.NET采用C#语言对C语言的库进行封装,提供.NET调用接口: TensorFlow.Keras是一个高级工具类,对建模和训练过程进行封装,提供简便接口. 通过下列语句对库进行引用: using Tensorflow; u…

回归分析用于分析输入变量和输出变量之间的一种关系,其中线性回归是最简单的一种. 设: Y=wX+b,现已知一组X(输入)和Y(输出)的值,要求出w和b的值. 举个例子:快年底了,销售部门要发年终奖了,销售员小王想知道今年能拿多少年终奖,目前他大抵知道年终奖是和销售额(特征量)挂钩的,具体什么规则不清楚,那么他大概有两个方法解决这个问题: 1.去问老板,今年的分配规则是什么.[通过算法解决问题] 2.去向同事打听他们的销售额和奖金情况,然后推算自己能拿多少.[通过数据解决问题] 我们当然选择第二种…

上一篇文章我们介绍的线性模型的求解,但有很多模型是非线性的,比如: 这里表示有两个输入,一个输出. 现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了,我们只能知道输入变量的数量,但不知道某个变量存在几次方的分量,所以我们采用一个神经网络去定义一个函数. 我们假设只有一个输入.一个输出,神经网络模型结构类似上图,其中蓝色的路径仍为线性模型,红色路径为阶跃函数,是非线性模型. 以上模型只有三个神经元,设输入为x,隐藏层为h,激活函数输出为a,最终输出为y,整个数据计算流情况如下: 以上共有6+…

上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题,这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题. 这次我们解决这样一个问题:输入一个人的身高和体重的数据,程序判断出这个人的身材状况,一共三个类别:偏瘦.正常.偏胖. 处理流程如下: 1.收集数据 2.构建神经网络 3.训练网络 4.保存和消费模型 详细步骤如下: 1.收集数据 对于一个复杂的业务数据,在实际应用时应该是通过收集取得数据,本文的重点不在数据收集,所以我们将制造一批标准数据来进行学习. 关于人体的胖瘦问题,有一个BMI算法…

随着网络越来约复杂,训练难度越来越大,有条件的可以采用GPU进行学习.本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET. TensorFlow.NET使用GPU非常的简单,代码不用做任何修改,更换一个依赖库即可,程序是否能运行成功主要看环境是否安装正确,这篇文章重点介绍的也就是环境的安装了. CUDA和cuDNN的安装都比较容易,重点是要装对版本. 1.确认安装版本 首先电脑得有一块NVIDIA的显卡! 在桌面右键选择NVIDIA控制面板,在程序左下角点击 :系统信息. 首先要确认显卡…

机器学习入门 - Google机器学习速成课程 https://www.cnblogs.com/anliven/p/6107783.html MLCC简介 前提条件和准备工作 完成课程的下一步 机器学习入门01 - 框架处理(Framing) https://www.cnblogs.com/anliven/p/10252938.html 机器学习基本术语. 了解机器学习的各种用途. 机器学习入门02 - 深入了解机器学习 (Descending into ML) https://www.cnbl…