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2024-04-11 09:13:19
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对于语义分割的定义，我查阅了一些资料，基本上理解为：图像语义分割指机器自动分割并识别出图像中的内容，比如给出一个人骑摩托车的照片，机器判断后应当能够生成右侧图，红色标注为人，绿色是车（黑色表示背景）。与我们前面介绍的CNN图像识别等内容的不同之处在于，CNN图像识别判断整张图片属于哪个类别，而图像语义分割是像素级的，它判断图像中的每个像素属于哪个分类，而不是判断整张图片属于哪个分类。 一
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2024-10-09 18:06:25
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from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array def main(): #tagert_size 修改图像大小 image = load_img("./bus/300.jpg",target_
原创
2021-08-25 14:23:19
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tensorflow笔记
原创
2022-08-12 14:45:38
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Non-local U-Nets for Biomedical Image Segmentation 简介自2015年以来，在生物医学图像分割领域，U-Net得到了广泛的应用，至今，U-Net已经有了很多变体。U-Net如下图所示，是一个encoder-decoder结构，左边一半的encoder包括若干卷积，池化，把图像进行下采样，右边的decoder进行上采样，恢复到原图
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2024-07-25 19:52:41
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图片是网页制作中很重要的素材，图片有不同的格式，每种格式都有自己的特性，了解这些特效，可以方便我们在制作网页时选取适合的图片格式。图片大致分为位图和矢量图两种。一、位图位图也叫点阵图，是由一个个的方形的像素点排列在一起拼接而成的，位图在放大时，图像会失真。下面讲的5种图像都属于位图。1、psdpsd是photoshop的专用格式，UI设计师使用photoshop设计效果图，最后会将psd格式的效果
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2024-10-15 19:14:41
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tensorflow基础入门——第二章节 文章目录tensorflow基础入门——第二章节2.Keras2.1 WHY KERAS2.1.2 图片读取处理2.1.3 NHWC与NCHW2.2 神经网络原理2.2.1 softmax回归2.2.2 交叉熵损失2.3 Keras Sequential 顺序模型2.4案例:实现多层神经网络进行时装分类2.4.1读取数据集2.4.2datasets2.4.
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2024-03-26 15:09:20
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更新至 TensorFlow 2.0 alpha 版本 训练第一个神经网络导入 Fashion MNIST 数据集探索数据预处理数据建立模型设置网络层编译模型训练模型评估准确率作出预测 本指南训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果你不了解所有细节也没关系，这是一个完整的 TensorFlow 程序的快速概览。本指南使用 tf.keras，这是一个高级 API，用于在 Tens
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2024-05-11 18:11:43
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import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from tensorflow.python.keras.datasets import cifar100 from tensorflow.python import keras import te
原创
2021-08-25 14:23:11
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导包from keras.datasets import cifar10from keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Dense
原创
2022-11-01 17:51:07
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# 使用 Python Keras 和 TensorFlow 实现图片转动漫风格的教程
在本教程中，我们将学习如何利用 Python 中的 Keras 和 TensorFlow 框架实现将普通图片转换为动漫风格的图像。这个过程需要一定的机器学习知识和深度学习的基础，但我们会一步步带你走完整个流程。接下来，我们将整理整个流程的步骤，随后详细讲解每一部分的实现。
## 流程概述
我们将整个项目的
Keras 是一个主要由Python 语言开发的开源神经网络计算库。Keras 库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API。那么 Keras 与tf.keras 有什么区别与联系呢？其实Keras 可以理解为一套搭建与训练神经网络的高层API 协议，Keras 本身已经实现了此协议，可以方便的
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2024-04-06 16:44:22
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在上一节中，我们将数据集划分为了训练数据集和测试数据集，本节进行数据处理、模型构建与训练。一、数据处理为使程序更加整洁、可读性更强，我们将数据读取和处理的代码段定义为函数。 #根据图片路径读取一张图片
def read_jpg(path):
img = tf.io.read_file(path)
img = tf.image.decode_jpeg(img, channels=3)
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2024-07-09 18:30:53
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TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数据计算的开源软件库。什么是数据流图？TensorFlow的数据流图是由“节点”（nodes）和“线”（edges）组成的有向无环图来描述数学计算。“节点”一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入（feed in）的起点/输出（push out）的终点，或者是读取/写入持久变量（persistent varia
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2024-09-09 20:41:08
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目录Unet检测图像分割一、conda安装二、cuda11.1的安装三、cudnn的安装四、TensorFlow安装五、RTX3090环境验证六、Unet医学图像分割 Unet检测图像分割最近新入手了RTX3090显卡，想找个框架试下3090性能。TensorFlow，pytorch和paddle都已经支持CUDA11了。paddle是12月20日发布paddlepaddle2.0rc1版本支持
一、概述通过之前两篇文章的学习，我们应该已经了解了多元分类的工作原理，图片的分类其流程和之前完全一致，其中最核心的问题就是特征的提取，只要完成特征提取，分类算法就很好处理了，具体流程如下：之前介绍过，图片的特征是不能采用像素的灰度值的，这部分原理的台阶有点高，还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型（美其名曰迁移学习）。模型文件为：tensorflow_inception_gr
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2024-03-12 22:21:59
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目录1.原文完整代码1.1 模型运行参数总结1.2模型训练效果编辑2.模型的保存3.读取模型model4.使用模型进行图片预测5.补充 如何查看保存模型参数 5.1 model_weights 5.2 optimizer_weights这篇文章中，经常有人问到怎么保存模型？怎么读取和应用模型进行数据预测？这里做一下详细说明。1.原文完整代码完整代码如下，做了少量修改：impor
一、简介Keras 是一个主要由Python 语言开发的开源神经网络计算库，最初由François Chollet编写，它被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，使得用户可以不需要过多的专业知识就可以简洁、快速地完成模型的搭建与训练。Keras 库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API
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2024-04-12 06:31:15
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主流深度学习框架对比（TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch）近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括 TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft 等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当
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2023-08-11 14:36:26
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文章目录1、导入 tf.keras2、建立一个简单的模型Sequential modelConfigure the layers3、训练和评估设置训练使用NumPy数据训练使用tf.data数据集训练评估和预测4、建立复杂模型The Functional APIModel subclassingCustom layers5、Callbacks6、保存和恢复只保存权重值只保存模型配置保存完整的模型
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2024-03-07 10:25:21
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