学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…

kaggle竞赛的inception模型已经能够提取图像很好的特征,后续训练出一个针对当前图片数据的全连接层,进行花的识别和分类.这里见书即可,不再赘述. 书中使用google参加Kaggle竞赛的inception模型重新训练一个全连接神经网络,对五种花进行识别,我姑且命名为模型flower_photos_model.我进一步拓展,将lower_photos_model模型进一步保存,然后部署和应用.然后,我们直接调用迁移之后又训练好的模型,对花片进行预测. 这里讨论两种方式:使用import…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神…

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9…

目录 第10章 TensorFlow高层封装 第11章 TensorBoard可视化 第12章 TensorFlow计算加速 第10章 TensorFlow高层封装 目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个,分别是TensorFlow-Slim.TFLearn.Keras和Estimator. TensorFlow-Slim是Google官方给出的相对较早的TensorFlow高层封装,Google通过TensorFlow-Slim开源了一些已经训练好的图像分析模型,所以目前在图像识…

目录 第5章 MNIST数字识别问题 第6章 图像识别与卷积神经网络 第7章 图像数据处理 第5章 MNIST数字识别问题 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.以下代码是使用TensorFlow读取MNIST数据集,如果本地不存在则自动下载到本地指定的目录,并打印数据集的训练集.验证集和测试集的维度大小. from te…

目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征…

第一章:深度学习简介   1⃣️应用有 1.计算机视觉 2.语音识别 3.自然语言处理 4.人机博弈   2⃣️深度学习,机器学习,AI 的关系…

自学人工智能的第一天 "TensorFlow 是谷歌 2015 年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.本书为 TensorFlow 入门参考书,旨在帮助读者以快速.有效的方式上手 TensorFlow 和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的 TensorFlow 示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书 . “互联网+”的大潮催生了诸如“互联网+外卖”.“互联网+打车”…