import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs,v_ys): global prediction y_pre=sess.run(prediction,feed_dict={xs:v_xs,keep_pro…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 少说废话多写代码~ """转换图像数据格式时需要将它们的颜色空间变为灰度空间,将图像尺寸修改为同一尺寸,并将标签依附于每幅图像""" import tensorflow as tf sess = tf.Session() import glob image_filenames = glob.glob("./imagenet-dogs/n02*/*.jpg") # 访问im…

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

Convolutional Neural Networks (CNNs) are responsible for the major breakthroughs in image recognition made in the past few years. In this chapter we will cover: Implementing a Simpler CNN Implementing an Advanced CNN Retraining Existing CNN models Ap…

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ 这个实验的内容是:基于TensorFlow,实现手写数字的识别. 这里用到的数据集是大家熟知的mnist数据集. mnist有五万多张手写数字的图片,每个图片用28x28的像素矩阵表示.所以我们的输入层每个案列的特征个数就有28x28=784个:因为数字有0,1,2-9共十个,所以我们的输出层…

TensorFlow是目前深度学习最流行的框架,很有学习的必要,下面我们就来实际动手,使用TensorFlow搭建一个简单的CNN,来对经典的mnist数据集进行数字识别. 如果对CNN还不是很熟悉的朋友,可以参考:Convolutional Neural Network. 下面就开始. step 0 导入TensorFlow import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data st…

(1)tf.nn.max_pool()函数 解释: tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 需要设置的参数主要有四个: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, hei…

稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记. 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN,原涂层是由RGB组成,然后CNN把它的厚度加厚,长宽变小,每做一层都这样被拉长,最后形成一个分类器: 如果想要分成十类的话,那么就会有0到9这十个位置,这个数据属于哪一类就在哪个位置上是1,而在其它位置上为零. 在 RGB 这个层,每一次把一块核心抽出来,然后厚度…

来源 dilation_rate为一个可选的参数,默认为1,这里我们可以先不管它. 整理一下,对于"VALID",输出的形状计算如下: new_height=new_width=⌈(W–F+1)/S⌉ 对于"SAME",输出的形状计算如下: new_height=new_width=⌈W/S⌉ 其中,W为输入的size,F为filter为size,S为步长,⌈⌉为向上取整符号 总之,TensorFlow 使用如下等式计算 SAME .PADDING SAME Pad…

1. 导入依赖包 #coding:utf-8 from gen_captcha import gen_captcha_text_and_image from gen_captcha import number from gen_captcha import alphabet from gen_captcha import ALPHABET import numpy as np import tensorflow as tf #tensorflow 2.生成验证码用于训练模型 text, imag…

第一个CNN代码,暂时对于CNN的BP还不熟悉.但是通过这个代码对于tensorflow的运行机制有了初步的理解 ''' softmax classifier for mnist created on 2019.9.28 author: vince ''' import math import logging import numpy import random import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensor…

学卷积神经网络的理论的时候,我觉得自己看懂了,可是到了用代码来搭建一个卷积神经网络时,我发现自己有太多模糊的地方.这次还是基于MINIST数据集搭建一个卷积神经网络,首先给出一个基本的模型,然后再用Batch Norm.Dropout和早停对模型进行优化:在此过程中说明我在调试代码过程中遇到的一些问题和解决方法. 一.搭建基本的卷积神经网络 第一步:准备数据 在<Hands on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow>这本书上,用的…

tf.nn.conv2d()函数 参数介绍: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) input:输入参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_width, 图像通道为in_channels]. filter:滤波器,滤波器的s…

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#number 1 to 10 datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs,v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction,feed_dict…

tf,reshape(tensor,shape,name=None) #其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1.-1代表的含义是不用我们自己#指定这一维的大小,函数会自动计算,但列表中只能存在一个-1. #思想:将矩阵t变为一维矩阵,然后再对矩阵的形式更改 2. c = tf.truncated_normal(shape=[10,10], mean=0, stddev=1) #shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差,产生正态分布 #这个函数产生的…

padding的规则 ·        padding=‘VALID’时,输出的宽度和高度的计算公式(下图gif为例) 输出宽度:output_width = (in_width-filter_width+1)/strides_width  =(5-3+1)/2=1.5[向上取整=2] 输出高度:output_height = (in_height-filter_height+1)/strides_height  =(5-3+1)/2=1.5[向上取整=2] 输出的形状[1,2,2,1] imp…

数据集下载地址:http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/handwriting/download.html chinese_write_detection.py # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os import random import tensorflow.contrib.slim as slim import time import numpy as np import pickl…

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,name=None) #来进行(二维数据)卷积操作 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, stride…

tf.nn.conv2d 这个函数的功能是:给定4维的input和filter,计算出一个2维的卷积结果.函数的定义为: def conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None): input:待卷积的数据.格式要求为一个张量,[batch, in_height, in_width, in_channels]. 分别表示 批次数,图像高度,宽度,输入通道数. fi…

完整代码:GitHub 我的简书:Awesome_Tang的简书 整个项目代码分为三部分: Generrate_Captcha: 生成验证码图片(训练集,验证集和测试集): 读取图片数据和标签(标签即为图片文件名): cnn_model:卷积神经网络: driver:模型训练及评估. Generate Captcha 配置项 class Config(object): width = 160 # 验证码图片的宽 height = 60 # 验证码图片的高 char_num = 4 # 验证码字符…

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手…

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn…

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分…

前期准备工作参考:https://www.cnblogs.com/ratels/p/11144881.html 基于CNN算法利用Keras框架编写代码实现对Minst数据分类识别: from keras.datasets import mnist from keras.utils import to_categorical train_X, train_y = mnist.load_data()[0] train_X = train_X.reshape(-1, 28, 28, 1) train…

##tensorflow简单介绍: TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs.https://www.tensorflow.org/TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

本文旨在通过二元分类问题.多元分类问题介绍逻辑回归算法,并实现一个简单的数字分类程序 在生活中,我们经常会碰到这样的问题: 根据苹果表皮颜色判断是青苹果还是红苹果 根据体温判断是否发烧 这种答案只有两种可能的问题(y {0,1}),被称为二元分类问题 有一组数据: (x,y) {(1,0), (2,0), (3,0), (4,0), (5,0), (6,1), (7,1), (8,1), (9,1), (10,1) } 这组数据在二维平面表现如下: 现在要根据x的值把这些点分成2类 我们先按照线…