# def max_pool2d(inputs, # kernel_size, # stride=2, # padding='VALID', # data_format=DATA_FORMAT_NHWC, # outputs_collections=None, # scope=None): #"VALID"模式下 #输出图像大小 out_height = round((in_height - floor(filter_height / 2) * 2) / strides_height)…

#链接:http://www.jianshu.com/p/a70c1d931395 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim # tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) # 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: # # input: # 指需要做卷积的输入图像,它…

1 官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/ 2 极客学院中文文档 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 3 TensorFlow基础笔记(2) minist分类学习…

TensorFlow基础笔记(3) cifar10 分类学习 CIFAR-10 is a common benchmark in machine learning for image recognition. http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Code in this directory demonstrates how to use TensorFlow to train and evaluate a convolutional neural…

1.Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库. 2.深度学习主要应用在三个大的方向,计算机视觉,自然语言处理,强化学习 3.计算机视觉主要有:图片识别,目标检测,语义分割,视频理解(行为检测), 图片生成,艺术风格迁移等等. 4.自然语言处理:机器翻译.聊天机器人 5.强化学习:虚拟游戏.机器人.自动驾驶 6.tensorflow:加速计算,自动梯度, 常用神经网络接口: TensorFlow 除了提供底层的矩阵相乘.相加等数学函数,还内建了常用神经网络运算 函数.常用网络层.网络…

https://blog.csdn.net/chengshuhao1991/article/details/78545723 在计算损失时,通常会用到reduce_sum()函数来进行求和,但是在使用过程中常常会搞不清楚具体是怎样进行计算的,通过查阅资料,逐渐搞清楚了这个函数的用法,下面就来详细解释一下. 在TensorFlow官方文档中有这样的解释:这里写图片描述 其实在reduce_sum()中,是从维度上去考虑的.其中的参数reduction_indices很容易搞蒙圈,上个图加深理解吧.…

参考 http://blog.csdn.net/rockingdingo/article/details/75452711 https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7007648.html https://www.cnblogs.com/hrlnw/p/7383951.html 1.下载tensorflow源码 git clone  https://github.com/tensorflow/tensorflow 2.安装bazel sudo apt-get update…

import numpy as np import tensorflow as tf #build a graph print("build a graph") #生产变量tensor a=tf.constant([[1,2],[3,4]]) b=tf.constant([[1,1],[0,1]]) #获取tensor的数据类型和张量维度 print("a.dtype",a.dtype) print(a.get_shape()) print("type o…

http://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78502910 http://blog.csdn.net/u014432647/article/details/75276718 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066 #coding:utf-8 #http://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283 #http://blog.csdn.net/gan_p…

数据材料 这是一个小型的人脸数据库,一共有40个人,每个人有10张照片作为样本数据.这些图片都是黑白照片,意味着这些图片都只有灰度0-255,没有rgb三通道.于是我们需要对这张大图片切分成一个个的小脸.整张图片大小是1190 × 942,一共有20 × 20张照片.那么每张照片的大小就是(1190 / 20)× (942 / 20)= 57 × 47 (大约,以为每张图片之间存在间距). 问题解决: 10类样本,利用CNN训练可以分类10类数据的神经网络,与手写字符识别类似 olivettif…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 WholeFileReader # 我们用一个具体的例子感受tensorflow中的数据读取.如图, # 假设我们在当前文件夹中已经有A.jpg.B.jpg.C.jpg三张图片, # 我们希望读取这三张图片5个epoch并且把读取的结果重新存到read文件夹中. # 导入tensorflow import tensorflow as tf # 新建一个Session with tf.Session() as sess:…

一.函数形参和实参的区别 形参全称是形式参数,在用def关键字定义函数时函数名后面括号里的变量称作为形式参数. 实参全称为实际参数,在调用函数时提供的值或者变量称作为实际参数. >>> def add(a,b): #这里的a和b是形参 return a+b >>> add(1,2) # 这里的1和2是实参 3 >>> x=2 # 这里的x和y是实参 >>> y=3 >>> add(x,y) 5 二.参数的传递和改变…

转载http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理. ''' Signature: tf.name_scope(*args, **kwds) Docstring: Returns a context manager for use when defining a…

主要是四个文件 mnist_train.py #coding: utf-8 import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001…

参考: http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/55000008 http://www.jianshu.com/p/19bb60b52dad http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/62433234 import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_la…

参考 http://blog.csdn.net/wspba/article/details/53994649 https://www.ctolib.com/AdaIN-style.html Acknowledgement This project is inspired by many existing style transfer methods and their open-source implementations, including: Image Style Transfer Usi…

参考 http://blog.csdn.net/jsond/article/details/72667829 资源: 1.相关的vgg模型下载网址 http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 2.ImageNet 1000种分类以及排列 https://github.com/sh1r0/caffe-Android-demo/blob/master/app/src/main/assets/s…

https://segmentfault.com/a/1190000008793389 抽取 tf.slice(input_, begin, size, name=None):按照指定的下标范围抽取连续区域的子集 tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None):按照指定的下标集合从axis=0中抽取子集,适合抽取不连续区域的子集  begin为下标起始位置,size为获取个数 input = [[[1, 1, 1], [2…

(1) 最简单的神经网络分类器 # encoding: UTF-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data as mnist_data print("Tensorflow version " + tf.__version__) print(tf.__path__) tf.set_random_seed(0) # 输入mnist数据 mnist = mnist_d…

异常: 即java程序在运行时出现的意外情况.  java如何处理异常. try{ //可能发生异常的地方 }catch(异常类型 对象){  //异常处理处 }catch(异常类型 对象){ }......finally{ //不管有没有异常都会执行. 关闭资源. }下面的catch的异常类型范围不得小于上面catch异常类型的范围.常见的异常,以及如何排除一些常见的异常. ArithmeticException:算术异常  例:运算遇到10/0是 NumberFormatException:…

—————————— ASP.Net+Android+IOS开发..Net培训.期待与您交流! —————————— 1,字节码.2,Constructor类.3,Field类.4,Method类.5,数组的反射.6,反射的作用. 反射 是 做框架 的. 一个类有多个组成部分,例如:成员变量,方法,构造方法等.反射就是加载类,并反射(解剖)出类的各个组成部分. 加载类的三种方式: Class clazz1=Class.forName("类的完整名称"); Class clazz2=ne…

参考 http://hacker.duanshishi.com/?p=1693http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/53981959http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/61195783http://blog.csdn.net/wyl1987527/article/details/70245214https://www.ctolib.com/AdaIN-style.htmlhttps://…

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow入门笔记之基础架构 1 构建简单神经网络:一维线性预测 #导入相关库 import tensorflow as tf import numpy as np #用随机数生成x x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) #生…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 本文章内容比较繁杂,主要是一些比较常用的函数的用法,结合了网上的资料和源码,还有我自己写的示例代码.建议照着目录来看. 1.…

TensorFlow学习笔记6-数值计算 本笔记内容为"数值计算的基础知识".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(y\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(y'\)表示将测试向量\(x\)输入后得到的测试结果: 上溢与下溢.softmax函数 下溢:当某数值很接近于0时,有可能被舍去为0,这时下一步计算(被0除,取0的对数…

图像定位 图像定位是指在图像中将我们需要识别的部分使用定位框进行定位标记,本次主要讲述如何使用tensorflow2.0实现简单的图像定位任务. 我所使用的定位方法是训练神经网络使它输出定位框的四个顶点的坐标,通过这四个坐标来定位需要识别对象的位置. 数据集:https://pan.baidu.com/s/1dv-r19KixYhA1CfX2n06Hg 提取码:2kbc (数据集中的压缩文件需要解压) 1.数据读入 1.1图片读入 图片的读入在前面的博客中已经展示过很多次了,这里不再赘述,详情可…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为"AI深度学习".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测试向量\(…

tensorflow 当中的一个常用函数:Slice() def slice(input_, begin, size, name=None) 函数的功能是根据begin和size指定获取input的部分数据. 其中input是输入可以是列表,元祖等,begin 是起始地址,size是范围大小 如果是input的一维的,begin和size相应的也要是一维的. 比如: input=[1,2,3,4,5,6]  begin=[1] size=[3]  则对应的结果为[2,3,4] input=[[1…

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…