最近在做一个CNN车型分类的任务,首先先简要介绍一下这个任务. 总共30个类,训练集图片为车型图片,类似监控拍摄的车型图片,训练集测试集安6:4分,训练集有22302份数据,测试集有14893份数据. 首先使用的是VGGNet网络, nn.Sequential { [input -> (1) -> (2) -> (3) -> (4) -> (5) -> (6) -> (7) -> (8) -> (9) -> (10) -> (11) -&g…

今天Smartbi给大家分享 热销车型分类排名总表 这张移动端报表的制作过程. 制作工具:Smartbi云报表 Smartbi云报表是一款基于Office Excel的SAAS BI工具,支持在Excel端结合云端数据和本地数据进行处理.分析,可以一键生成动态.静态图表,能够将结果发布至移动端,用户可以随时随地查看.分享.点评,实现协同办公. 1. 极简的架构,用户不用安装"服务器": 2. 安装插件后用手机.QQ.微信直接登录: 3. Excel一键直达APP实现移动报表. 注:由于…

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…

谈到文本分类,就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks).这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果,而运用在这里的卷积可以分为1d .2d甚至是3d的.  下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结. 1 yoon kim 的<Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>.(2014 Emnlp会议)  他用的结构比较简单,就是使用长度不同的 filter 对文本矩阵进行卷…

CNN用于文本分类本就是一个不完美的解决方案,因为CNN要求输入都是一定长度的,而对于文本分类问题,文本序列是不定长的,RNN可以完美解决序列不定长问题, 因为RNN不要求输入是一定长度的.那么对于CNN用于解决文本分类问题而言,可以判断文本的长度范围,例如如果大多数文本长度在100以下,极少数在100以上,那就 可以设定文本长度是100,不足100的文本用padding补齐,多于100的文本则截断.具体过程如下图: 首先把分词之后的句子按照设定的维度展开,这里维度是9,每个单词都会有一个向量表…

论文  < Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>通过CNN实现了文本分类. 论文地址: 666666 模型图: 模型解释可以看论文,给出code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 13:55 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim…

这一篇将会介绍卷积神经网络 (CNN),CNN 模型非常适合用来进行图片相关的学习,例如图片分类和验证码识别,也可以配合其他模型实现 OCR. 使用 Python 处理图片 在具体介绍 CNN 之前,我们先来看看怎样使用 Python 处理图片.Python 处理图片最主要使用的类库是 Pillow (Python2 PIL 的 fork),使用以下命令即可安装: pip3 install Pillow 一些简单操作的例子如下,如果你想了解更多可以参考 Pillow 的文档: # 打开图片 >>…

#卷积神经网络cnn import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #数据包,如果没有自动下载 number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #用测试集来评估神经网络的准确度 def computer_accuracy(v_xs,v_ys): global pre…

network = tflearn.input_data(shape=[None, max_len], name='input') network = tflearn.embedding(network, input_dim=volcab_size, output_dim=32) network = conv_1d(network, 64, 3, activation='relu', regularizer="L2") network = max_pool_1d(network, 2)…

from:http://deeplearning.lipingyang.org/tensorflow-examples-text/ TensorFlow examples (text-based) This page provides links to text-based examples (including code and tutorial for most examples) using TensorFlow. (Stay tuned, as I keep updating the p…