这一节使用TF搭建一个简单的神经网络用于分类任务,首先把需要的包引入,另外为了防止在多次运行中一些图中的tensor在内存中影响实验,采取重置操作: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def reset_graph(seed=42): tf.reset_default_graph() tf.set_random_seed(seed) np.random.seed(seed) res

tensorflow之对鸢尾花进行分类 任务目标 对鸢尾花数据集分析 建立鸢尾花的模型 利用模型预测鸢尾花的类别 环境搭建 pycharm编辑器搭建python3.* 第三方库 tensorflow1.* numpy pandas sklearn keras 处理鸢尾花数据集 了解数据集 鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集,非常适合用来入门. 鸢尾花数据集链接:下载鸢尾花数据集 鸢尾花数据集包含四个特征和一个标签.这四个特征确定了单株鸢尾花的下列植物学特征: 花萼长度 花萼宽度 花瓣长度 花

本帖是前一贴的补充: 使用大数据,了解怎么处理数据不能一次全部加载到内存的情况.如果你内存充足,当我没说 训练好的模型的保存和使用 使用的模型没变,还是简单的feedforward神经网络(update:添加CNN模型) 如果你要运行本帖代码,推荐使用GPU版本或强大的VPS,我使用小笔记本差点等吐血 后续有关于中文的练习<TensorFlow练习13: 制作一个简单的聊天机器人><TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词><TensorFlow练习18: 根据姓名

Tensorflow的slim框架可以写出像keras一样简单的代码来实现网络结构(虽然现在keras也已经集成在tf.contrib中了),而且models/slim提供了类似之前说过的object detection接口类似的image classification接口,可以很方便的进行fine-tuning利用自己的数据集训练自己所需的模型. 官方文档提供了比较详细的从数据准备,预训练模型的model zoo,fine-tuning,freeze model等一系列流程的步骤,但是缺少了i

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is

笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中对应位置的值相乘, 并用它们的和作

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加

上个月发布了四篇文章,主要讲了深度学习中的"hello world"----mnist图像识别,以及卷积神经网络的原理详解,包括基本原理.自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析.这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类. 在卷积神经网络中,有五大经典模型,分别是:LeNet-5,AlexNet,GoogleNet,Vgg和ResNet.本文首先自己设计一个小型CNN网络结构来对图像进行分类,再了解一下LeNet-5网络结构对图像做分类

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

这一节使用TF实现一个多层神经网络模型来对MNIST数据集进行分类,这里我们设计一个含有两个隐藏层的神经网络,在输出部分使用softmax对结果进行预测. 使用高级API实现多层神经网络 这里我们使用tensorflow.contrib包,这是一个高度封装的包,里面包含了许多类似seq2seq.keras一些实用的方法. 先引入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read

首先先介绍一下knn的基本原理: KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类. 整体的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. KNN算法要解决的核心问题是K值选择,它会直接影响分类结果. 如果选择较大的K值,就相当于用较大领域中的训练实例进行预测,其优点是

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

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初

来源 | 悦动智能(公众号ID:aibbtcom) 本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏. ▌一 .TensorFlow教程资源 1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 该教程不光提供了一些经典的数据集,更是从实现最简单的"Hello World"开始,到机器学习的经典算法,再到神经网络的常用模型,一步步带你从入门到精

# 使用Keras对交通标志进行分类 一.概述 本文主要记录的在使用Keras过程中,实现交通标志分类,数据集使用的是. 文本主要使用的环境为: Python3.5.2 Tensorflow 1.7 Keras 2.1.4 win10 所有程序均亲测可以通过.文中将使用Keras对图像进行分类处理,处理过程包括了 1.图像的预处理 2.神经网络的训练,得到训练后的模型 3.使用训练后的模型,对图像进行预测. 二.图像预处理 本文获取的交通标志图片,是从德国一家交通标志数据集的站点 上获取图像,因

发布人:TensorFlow 团队 原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小