1.准备数据 首选将自己的图像数据分类分别放在不同的文件夹下,比如新建data文件夹,data文件夹下分别存放up和low文件夹,up和low文件夹下存放对应的图像数据.也可以把up和low文件夹换成0和1.根据自己数据类别,自己设定.如图所示 以上三张图片注意看目录.这样数据就准备好了. 2.将图像数据转换成tfrecords       直接上代码,代码中比较重要的部分我都做了注释. import os import tensorflow as tf from PIL import Imag…

1.准备数据 把数据放进txt文件中(数据量大的话,就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中,任何语言都能实现),数据之间用逗号隔开,最后一列标注数据的标签(用于分类),比如0,1.每一行表示一个训练样本.如下图所示. 其中前三列表示数据(特征),最后一列表示数据(特征)的标签.注意:标签需要从0开始编码! 2.实现全连接网络 这个过程我就不多说了,如何非常简单,就是普通的代码实现,本篇博客的重点在于使用自己的数据,有些需要注意的地方我在后面会做注释.直接上代码 #隐含层参数设置 in_un…

1.首先就要下载模型结构 首先要做的就是下载训练好的模型结构和预训练好的模型,结构地址是:点击打开链接 模型结构如下: 文件test_vgg16.py可以用于提取特征.其中vgg16.npy是需要单独下载的文件. 2.使用预训练的模型提取特征 打开test_vgg16.py,做如下修改: import numpy as np import tensorflow as tf import vgg16 import utils img1 = utils.load_image("./test_data…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…

深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载 baihualinxin关注 32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,673 1.机器学习入门经典<统计学习方法>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的<机器学习>pdf下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y 3. <数学之美>吴军博士著pdf下载 链接:https…

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou…

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记 例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint…

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in…

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…

neural-style 官方地址:这个是使用torch7实现的;torch7安装比较麻烦.我这里使用的是大神使用TensorFlow实现的https://github.com/anishathalye/neural-style 1. 安装  我的操作系统是win10,装了Anaconda,TensorFlow包是通过pip安装的,中间没什么可说的.具体看TensorFlow官网就可以了. 2. 使用 python neural_style.py --content <content file>…

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器…

最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑.特意总结一下,当做前车之鉴. 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue Ubuntu 16.04.5 LTS \n \l 或者 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat /etc/*release x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RE…

深度学习   深度学习学习目标: 1. TensorFlow框架的使用 2. 数据读取(解决大数据下的IO操作) + 神经网络基础 3. 卷积神经网络的学习 + 验证码识别的案例   机器学习与深度学习的区别 机器学习与深度学习的区别 1 特征提取方面 2 数据量和计算性能要求    3 算法代表 例如: 机器学习: 数据输入 –> 人工进行特征工程(需要大量专业领域知识) –> 分类算法计算 –> 得出结论 深度学习: 数据数据 –> 神经网络(通过将数据进行层层传递创建模型,自…

一.Tensor 1.1 什么是Tensor?Tensor的数据类型 Tensor是张量的意思,在TensorFlow中张量可以是标量(scalar).向量(vector).矩阵(matrix).高维度张量(rank>2),像Numpy里的数组就不属于Tensor.TensorFlow里的常用的数据类型有tf.int32.tf.float32.tf.double.tf.bool.tf.Variable.下面展示了用tf.constant创建的一些Tensor: 需要特别注意代码IN[18]-IN…

一.作用: https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689 这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并:整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布.官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/#freezing这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:有一点令我们为比较困惑的是,tensorf…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 1. 分享个人对于人工智能领域的算法综述:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? 1.1 机器学习综述 1.2 深度学习综述 1.3 强化学习综述 1.4 知识图谱综述 1.5 对接其他前沿技术 2. 分享个人对于新手入门学习路线和学习资源的推荐 2.1 python编程学习路线及笔记 2.2 机器学习专题学习路线及笔记 2.3 深度学习专题学习路线及笔记 2.…

个core可以有不同的代码路径.对于反向传播算法来说,基本计算就是矩阵向量乘法,对一个向量应用激活函数这样的向量化指令,而不像在传统的代码里会有很多if-else这样的逻辑判断,所以使用GPU加速非常有用. 但即使这样,单机的计算能力还是相对有限的. 深度学习开源工具 从数学上来讲,深度神经网络其实不复杂,我们定义不同的网络结构,比如层次之间怎么连接,每层有多少神经元,每层的激活函数是什么.前向算法非常简单,根据网络的定义计算就好了. 而反向传播算法就比较复杂了,所以现在有很多深度学习的开源框架…

tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是一些重要的操作/核: 操作组 操…

机器学习起源于神经网络,而深度学习是机器学习的一个快速发展的子领域.最近的一些算法的进步和GPU并行计算的使用,使得基于深度学习的算法可以在围棋和其他的一些实际应用里取得很好的成绩. 时尚产业是深度学习的目标领域之一.闪购网站Gilt就一直在使用深度学习来进行产品推荐和服装的属性分类.裙子样式是通过Facebook的Torch库来自动地识别其适用场合.裙子轮廓.领口和袖子类型的.Torch使用由ImageNet数据集训练得到的模型来利用每张图片已经具有的标签,并通过Gilt选定的具体特征来增强它…

目录: 分布式Estimator 自定义模型 建立自己的机器学习Estimator 调节RunConfig运行时的参数 Experiment和LearnRunner 深度学习Estimator 深度神经网络 广度深度模型 机器学习Estimator 线性/逻辑回归 随机森林 K均值聚类 支持向量机 DataFrame 监督器Monitors 代码例子 一.分布式Estimator Estimator包含各种机器学习和深度学习的类,用户能直接使用这些高阶类,同时可根据实际的应用需求快速创建自己的子…

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类…

2. 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 7.项目总结 通过本次水果图片卷积池化全连接试验分类项目的实践,我对卷积.池化.全连接等相关的理论的理解更加全面和清晰了.试验主要采用python高级编程语言的TensorFlow和Keras这两个库.在实验学习的过程中,开始时,对于TensorFlow和Keras并不是很了解,里面提供的许多方法也不熟悉,但经过老师课堂的讲解和演示一些关键的.和常用的方法或函数,以及对相关参数的传递.变化,如:权值的变化.图片尺寸的变化.图片通道的变化.偏置的设置.优化函…

一.背景 今天闲着无事,写了一个小小的Python脚本程序,然后给同学炫耀的时候,发现每次都得拉着其他人过来看着自己的电脑屏幕,感觉不是很爽,然后我想着网上肯定有关于Python脚本转换成可执行文件的操作,事不宜迟,我就开始了问度娘,各种寻找资料,发现网上的资料太多了,有一些比较老了,适合Python2.x系列,在现在Python3流行的时代,我们当然是直接无视,但是各种方法凌乱的很,各种教程也是或全或缺的,鄙人也捣鼓了可久,后来发现一种方法挺多人用的,在自己的程序成功打包成执行文件并在其他人电…

借鉴百度对此标题的评价: 使用字体图标的优势 字体图标除了图像清晰度之外,比位图还有哪些优势呢. 适用性:一个图标字体比一系列的图像(特别是在Retina屏中使用双倍大小的图像)要小.一旦图标字体加载了,你的图标就会马上渲染出来,不需要下载一个图像. 可扩展性:图标字体可以用过font-size属性设置其任何大小.这使您能够随时输出不同大小的图标,然而,使用位图,你必须得为每个不同大小的图像输出一个不同文件. 灵活性:文字效果可以很容易地应用到你的图标上,包括颜色,阴影和翻转等效果.他们还可以在…

题:输入一个数字,转换成中文大写的写法 可运行的程序(Python 2.7.9): # -*- coding: utf-8 -*- #在python2的py文件里面写中文,必须要添加一行声明文件编码的注释,否则python2会默认使用ASCII编码 dic_num={"":u"零","":u"壹","":u"贰","":u"叁","&qu…

1 问题描述 输入一个由数字组成的字符串,请把它转换成整数并输出.例如,输入字符串“123”,输出整数123. 请写出一个函数实现该功能,不能使用库函数. 2 解决方案 解答本问题的基本思路:从左至右扫描字符串中的每个字符,把之前扫描得到的数字乘以10,再加上当前字符表示的数字. 但是,基本思路是这样,还要注意以下几点: (1)最好判断一下输入是否为空. (2)如果字符串的第一个字符是‘-’号,最终得到的整数必为负整数. (3)输入的字符串中不能含有不是数字的字符. (4)输入的字符串不能太长,…

1.将图片转换成二进制流 public byte[] getBitmapByte(Bitmap bitmap){ ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); //参数1转换类型,参数2压缩质量,参数3字节流资源 bitmap.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG, 100, out); try { out.flush(); out.close(); } catch (IOException e…

一.前言 因项目需求,小编要将项目从mysql迁移到oracle中 ~ 之前已经完成 数据迁移 (https://zhengqing.blog.csdn.net/article/details/103694901) 现在将完成 基于MyBatis-Plus将项目中的MySQL语句全部转换成Oracle语句 大概实现步骤: 将项目改成支持双库配置(因项目基于mysql数据库已经全部完成,也不想直接替换掉,于是新增oracle库,让整个项目可支持多个数据库,这里不是多数据源哦!) Oracle中创建…