这一节我们提及了三个内容：变量共享、线程和队列和数据读取，这些都是TensorFlow官方指导中的内容。会在程序中经常遇到所以放在一起进行叙述。前面都是再利用已有的数据进行tensorflow的学习，这一节我们要学习怎么从文件中读取我们需要的各类数据。1、变量共享 前面已经说过如何进行变量的生成和初始化内容，也用到了命名空间的概念，这里说一下什么是变量共享。当我们有一个非常庞大的模型的时候免
本文介绍如何使用TensorFlow来读取图片数据，主要介绍写入TFRecord文件再读取和直接使用队列来读取两种方式。假设我们图片目录结构如下：|---a
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2024-07-05 22:48:06
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1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据数据被输入模型之前，需要将数据转换成模型能理解的格式，该过程被称之为数据标准化。首先，已收集到的数据样本可能是以指定的顺序存储，而在实际分析中，期望文本与标签的关系是不能受到与数据样本的顺序相关的信息的影响。例如，如果数据集合是根据类别排序的，然后，数据集合被分割成训练数据集合与验证数据集合两
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2024-05-15 11:28:12
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gensim基本使用gensim 是一个通过衡量词组（或更高级结构，如整句或文档）模式来挖掘文档语义结构的工具 三大核心概念：文集（语料）–>向量–>模型文集： 将原始的文档处理后生成语料库from gensim import corpora
import jieba
documents = ['工业互联网平台的核心技术是什么',
'工业现场生产过程优化场景有哪
读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象，并告诉它如何从何处获取数据以及如何对其进行转换。
理论部分概述读取大型数据集并对其进行有效预处理可能对其他深度学习库来说很难实现，但是TensorFlow借助Data API很容易实现：只需创建一个数据集对象
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2024-01-18 16:06:40
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在Windows上调试TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）一、环境的搭建 Windows+1080Ti+Cuda10.1 Tsorflow2.0.0 Numpy1.16.4 注意：这里tensorflow和numpy的版本一定不能错，要不然后面会有意想不到的bug！！二、数据的准备 数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分： CASIA-HWDB：离
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2024-03-23 13:03:32
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目录准备数据训练模型克隆并安装Tensorflow对象检测APITesting the trained model对象检测是检测对象在图像中的位置并对给定图像中的每个感兴趣对象进行分类的任务。在计算机视觉中，该技术用于图片检索、安全摄像头和自动驾驶汽车等应用。用于对象检测的最著名的深度卷积神经网络 (DNN) 系列之一是 YOLO（You Only Look Once）。在这篇文章中，我
目录 文件读取文件队列构造文件阅读器文件内容解码器开启线程操作管道读端批处理CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程：一般数据文件格式有文本、excel和图片数据。那么TensorFlow都有对应的解析函数，除了这几种。还有TensorFlow指定的文件格式。TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord，二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件。模
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2024-05-11 17:52:11
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Ox00: Motivation最近在研究Yoon Kim的一篇经典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，这篇文章可以说是cnn模型用于文本分类的开山之作（其实第一个用的不是他，但是Kim提出了几个variants，并有详细的调参）wildml对这篇paper有一个tensorflow的实现，具体参见here。其实b
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2024-08-08 22:02:23
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在日常学习或工作中，我们经常会因为各种各样的原因，导致资料无法记全。比如上课的时候老师讲课速度过快、或者开会时需要整理的资料太多，我们做不到一心二用，边听边记。你们遇到类似情况的时候，都是怎么解决的呢？如果是我，我会将这些内容拍照下来，后续使用软件将图片转换为文字，这样就很方便我们整理了，效率也能大大提高。那你们好奇图片文字识别软件哪个好吗？下面给你们分享几个实用的工具。推荐软
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2023-08-18 10:34:11
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目录前言TFRecordTFRecord数据类型TFRecord写入TFRecord读取数据可视化训练读取数据喂入模型shuffletransform_images和transform_targetsprefetchbatch参考 前言本篇博客从实际代码出发，介绍tensorflow里面TFRecord格式的数据。Tensorflow官网可以参考：演练：读取和写入图像数据和TFRecordDat
Tensorflow在更新1.2版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构（看这里），大大降低了吾等调包侠的开发难度，无论是fine-tuning还是该网络结构都方便了不少。这里讲的的是物体检测（object detection）API，这个库的说明文档很详细，可以的话直接看原文即可。这个物体检测API提供了5种网络结构的预训练的weights，全部是用COCO数据集进行训练
深度学习之tensorflow入门实例线性回归首先需要生成一组原始数据import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
train_x=np.linspace(-1,1,100)
train_y=2*train_x+np.random.randn(*train_x.shape)*0.3
plt.pl
TensorFlow在本系列文章中，我们选用TensorFlow作为我们进行机器学习的基础框架，大家可以到 TensorFlow官网 查看相关资料和文档。 但是正如在上一篇文章中所说的，我们不需要你具有任何机器学习的基础，所以我们也不会在这里讲解 TensorFlow 的细节， 你只要记住，TensorFlow是一个深度学习的框架，就好像我们开发web应用时使用的Rails 一样。心急的同学可能会
基于人脸的常见表情识别（3）——模型搭建、训练与测试模型搭建与训练1. 数据接口准备2. 模型定义3. 模型训练模型测试本 Task 是『基于人脸的常见表情识别』训练营的第 3 课，如果你未学习前面的课程，请从 Task1 开始学习，本 Task 需要使用到数据集，在 Task2 中提供下载的渠道。在完成了数据准备后，接下来就是卷积神经网络一展身手的时候了，通过本次任务，您将学到如何使用 PyTo
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2024-09-21 22:40:30
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现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。GIPHY开源了一个表情包识别器，可以分清楚超过2300个名人，而且它识别的还是动图，准确率超过98%。这效果，可以的良心的是，GIPHY不仅把这个工具开源了，而且还直接用在了自己的网站上，不是Demo，已经是成品。那我们来测验一下这个功能好不好用~第一张，泰勒·斯威夫特，传上去试试效果认出来了，匹配
Tensorflow的拓展之 TensorFlow Hub 模型复用
目录 TF Hub 网站 TF Hub 安装 TF Hub 模型使用样例 TF Hub 模型 retrain 样例 在软件开发中，我们经常复用开源软件或者库，避免了相同功能的代码重复开发，减少了大量的重复劳动，也有效缩短了软件开发周期。代码复用，对软件产业的蓬勃发展，有着
tensorflow自然语言处理(自动生成古诗)在我上一篇博客当中，已经写了CNN验证码识别，由此可以看出神经网络的强大之处，所以这篇博客主要是来讲解一下RNN中的LSTM网络处理自然语言，输入一个字就自动生成一篇优美的古诗。RNN主要逻辑就是每个样本之间有比较强烈的关联性，这种关联性比较适合自然语言的处理，因为我们说的话都是有一定的关联性。这里我们不过多的讲解RNN的理论基础，因为上百度上面搜索
TensorFlow 训练 Mask R-CNN 模型 公输睚信 关注 0.9 2018.08.25 20:50* 字数 2403 阅读 14401评论 104喜欢 34 前面的文章 TensorFlow 训练自己的目标检测器 
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2024-09-18 12:01:49
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目录概要源码分析Python 梯度API gradients核心函数_GradientsHelper反向传播梯度计算过程示意概要深度学习框架比如Tensorflow能够对深度学习领域起到巨大推动作用的一个重要Feature就是自动反向传播更新梯度，文章 链接 对几种不同类型的微分做了很详细的图文说明，值得一看。本文基于Google 官Tensorflow_r1.15 版本对求解梯度（微分
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2024-07-08 11:51:40
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