在Tensorflow实战Google框架下的深度学习这本书的MNIST的图像识别例子中,每次都要报错   错误如下: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)   需要置换的是 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y, tf.argmax(y

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下载MINIST数据集mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #表示输入任意数量的MNIST图像,每一张图展平成784维的向量#placeholder是占位符,在训练时指定x = tf.placeholder(tf.float32, [None,

android窗口泄漏 在做项目是遇到这个错误:google:WindowManager: Activity has leaked window. 产 生原因:我们知道Android的每一个Activity都有个WindowManager窗体管理器,同样构建在某个Activity之上的对话框. PopupWindow也有相应的WindowManager窗体管理器.因为对话框.PopupWindow不能脱离Activity而单独存在着,所 以当某个Dialog或者某个PopupWindow正在显示

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

学习Tensorflow的LSTM的RNN例子 基于TensorFlow一次简单的RNN实现 极客学院-递归神经网络 如何使用TensorFlow构建.训练和改进循环神经网络

TensorFlow 可以用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 生成验证码 首先生成验证码,这里使用 Python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以需要先安装这个库,另外还需要安装 pillow 库,使用 pip3 即可: pip3 install captcha pillow 安装好之后,就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码了: from captcha.image i

转自原文Intellij IDEA错误识别文件 今天上午弄了一个多小时,对idea感到十分的沮丧,真是太不好用了,一点儿都不智能,而且有些地方,还被自动的配置错误,导致操作起来就像是脱缰的野马. 言归正传,就是.xml,不知道怎么搞的,突然就不识别了,被标记为普通文件,而且连Android中的布局文件都不能幸免. 后来,从转载的原文处,找到了解决方法.就是在idea中的下面如下设置.因为,不知道怎么搞的,xml文件类型下,竟然删掉了.xml,而且在我不知情的情况下.真是醉啦.

参考网站:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html #自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) #构建计算图 import tensorflow as tf x = tf.placehol

#自动下载并加载数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) import tensorflow as tf # truncated_normal: https://www.cnblogs.com/superxuezhazha/p/9522036.html def weight_var

简介 过去几周我一直在涉足深度学习领域,尤其是卷积神经网络模型.最近,谷歌围绕街景多位数字识别技术发布了一篇不错的paper.该文章描述了一个用于提取街景门牌号的单个端到端神经网络系统.然后,作者阐述了基于同样的网络结构如何来突破谷歌验证码识别系统的准确率. 为了亲身体验神经网络的实现,我决定尝试设计一个可以解决类似问题的系统:车牌号自动识别系统.设计这样一个系统的原因有3点: 我应该能够参照谷歌那篇paper搭建一个同样的或者类似的网络架构:谷歌提供的那个网络架构在验证码识别上相当不错,那么讲

最近学习了TensorFlow,发现一个模型叫vgg16,然后搭建环境跑了一下,觉得十分神奇,而且准确率十分的高.又上了一节选修课,关于人工智能,老师让做一个关于人工智能的试验,于是觉得vgg16很不错,可以直接用. 但发现vgg16是训练好的模型,拿来直接用太没水平,于是网上发现说可以用vgg16进行迁移学习. 我理解的迁移学习: 迁移学习符合人们学习的过程,如果要学习一样新东西,我们肯定会运用或是借鉴之前的学习经验,这样能够快速的把握要点,能够快速的学习.迁移学习也是如此. vgg16模型是

如果在自定义控件的构造函数或者其他绘制相关地方使用系统依赖的代码, 会导致可视化编辑器无法报错并提示:Use View.isInEditMode() in your custom views to skip code when shown in Eclipse if(!isInEditMode()){//造成错误的代码段}

出现问题: 在使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别时,出现"TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败"问题. 截图如下: 问题原因: 出现该问题的原因可能是由于自身网络问题或者mnist数据集下载网页连接不成功导致. 解决办法: 进入MNIST数据下载网页:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 将数据下载到相应的路径下,参考如图: 代码中显示将数据下载至

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr

之前我们学习过用CNN(卷积神经网络)来识别手写字,在CNN中是把图片看成了二维矩阵,然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别. 而在RNN中增添了时间的维度,因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开,有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆. 这次我们使用RNN来识别手写数字. 首先导入数据并定义各种RNN的参数: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat

阅读本文约“2.2分钟” TensorFlow框架 ——TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统 ——可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域 ——TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统 ——TensorFlow支持CNN.RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型 MNIST数据集 ——有Google和纽约大学克朗研究所共同建立的手写数字的数据库

更新记录: 2018年2月5日 初始文章版本 近几天需要进行英语手写体识别,查阅了很多资料,但是大多数资料都是针对MNIST数据集的,并且主要识别手写数字.为了满足实际的英文手写识别需求,需要从训练集构造到神经网络搭建各个方面对现有代码进行修改. 神经网络的结构: 1.输入28*28=784维行向量 2.卷积层:卷积核大小5*5,共32个,激活函数ReLu 3.池化层:最大值池化,2*2窗口 4.卷积层:卷积核大小5*5,共64个,激活函数ReLu 5.池化层:最大值池化,2*2窗口 6.全连接

上两篇详细的说明了验证码的识别,不过我们采用的是方法二,下面采用方法一.注意和方法二的区别. 验证码识别方法一: 把标签转为向量,向量长度为40.(4位数字验证码) 验证码的生成和tf.record的制作这部分代码不变. 一.训练识别模型 首先新建一个nets2文件夹,使用文件夹下的nets_factory.py.alexnet.py,我们使用的是原始的alexnet,不需要修改 nets_factory.py from __future__ import absolute_import fro

三.训练识别模型 首先先拷贝一个nets文件夹,主要使用的是文件夹下的两个文件nets_factory.py.alexnet.py,用于导入训练使用的网络alexnet. nets_factory.py # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not

验证码的识别 主要分成四个部分:验证码的生成.将生成的图片制作成tfrecord文件.训练识别模型.测试模型 使用pyCharm作为编译器.本文先介绍前两个部分 验证码的识别有两种方法: 验证码识别方法一: 把标签转为向量,向量长度为40.(4位数字验证码) 例如有一个验证码为0782, 它的标签转为长度为40的向量.采用one-hot编码.1000000000 0000000100 0000000010 0010000000 其实就是把验证码作为索引值.数字存在,就将该位置的数值置为1 验证码