前言终于到了最后一章，这里就是相当于一个大作业，设计一个TensorFlow.js程序能够识别《石头剪刀布》中的各个手势。升级版就是添加了Spock和Lizard另外两个手势，这里主要用到了迁移学习的知识，将mobilenet识别图像特征的能力迁移到我们的应用中，然后根据实际的需求进行改写。石头剪刀布这个demo是调用电脑摄像头，你把手势一张张拍下来自己打标签，然后通过训练使其能够正确识别剪刀石头
在tensorflow2.0版本之前，1.x版本的tensorflow的基本数据类型有计算图（Computation Graph）和张量（Tensor）两种，但tensorflow2.0之后的版本取消了Graph和Session的概念。今天简单记录一下Tensor的相关内容。从Tensorflow的命名就不难看出，Tensor（张量）在整个tensorflow的框架体系中都是一个重要的概念，它可以
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2024-01-31 01:36:19
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文章目录基本图像分类1、使用TensorFlow中的 tf.keras（高级API） 来建立和训练模型。2、导入Fashion MNIST数据集3、数据集4、数据预处理5、建立模型6、训练模型7、完整代码8、参考资料 基本图像分类使用神经网络模型对服装进行分类。1、使用TensorFlow中的 tf.keras（高级API） 来建立和训练模型。import tensorflow as tf
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2024-04-05 21:09:40
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1.数据类型TensorFlow主要有以下几种数据类型2.张量1.张量定义TensorFlow 中的 Tensor 表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。0 阶张量叫做标量，表示的是一个单独的数，如 1 2 3；1 阶张量叫作向量，表示的是一个一维数组如[1,2,3]；2 阶张量叫作矩阵，表示的是一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个元素用它的行号和列号共同索引到，如在[
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2024-07-26 07:39:00
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from __future__ import print_functionimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import i
原创
2022-08-02 09:08:43
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1 基本概念2 文本分类与情感分析获取数据集加载数据集训练数据集性能设置为了提升训练过程中数据处理的性能，keras技术框架提供数据集缓存的功能，使用缓存可以避免读取磁盘数据集时由于IO消耗太多而出现性能瓶颈的问题，如果数据集的容量太大，该缓存功能也可以将大量小文件对应的数据样本集中存储在磁盘形式的缓存中。如上所示，prefetch方法提供将数据集预先加载到缓存中的功能，以上三
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2024-04-19 14:58:13
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Tensorflow算是老牌深度学习框架了，但是相比Pytorch来说，会稍微显得有些笨重，主要是计算必须在session中进行，在编写某些更为灵活的网络结构时，会比较麻烦。不过Tensorflow对分布式训练的支持较好，所以如果是需要使用分布式计算的情况下，使用Tensorflow会相对更加稳定一些。
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2024-05-13 12:34:39
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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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基本分类官网示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification主要步骤： 加载Fashion MNIST数据集 探索数据：了解数据集格式 预处理数据 构建模型：设置层、编译模型 训练模型 评估准确率 做出预测：可视化Fashion M
1 前言2 收集数据3 探索数据4 选择模型5 准备数据6 模型-构建训练评估机器学习主要包括模型构建、模型训练、模型评估，在选择模型章节中已经对如何根据S/W的比率进行模型的选择，其包括n-gram模型或者序列模型，本章节内容主要描述如何运行分类算法进行模型训练，这也是机器学习的核心内容，主要是使用TensorFlow的tf.keras
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2024-03-22 14:08:04
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IDE：pycharm Python: Python3.6 OS: win10如果您只是来看画标注框的话 也只需要看这一篇文章即可，会有一个很详细的介绍和使用，但是你如果想学习整体的预处理请您看我的上一篇博文《TensorFlow学习笔记》对图片数据的预处理一、-编码解码调整大小色彩亮度画标注框这里还是沿用上一个博文的图片 Kyrie_Irving.jpg直接贴出所有代码进行分析和很多问题解决方案
参考 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab使用 TensorFlow DeepLab 进行语义分割准备文件结构这里以 PASCAL VOC 2012 为例，参考官方推荐的文件结构：deeplab/datasets/pascal_voc_seg
├── exp
│ └── train_on_train_
文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集3、将文本编码成数字形式3.1 使用 tfds.features.text.Tokenizer() 函数3.1.1 建立词汇表并统计词汇表中的单词数量3.1.2 建立编码器3.1.3 对所有样本进行编码3.1.3.1 删除过长的样本3.1.3.2 编码函数3.1.3.3 将样本打乱、分批3.2 使用 tf.keras.preprocessin
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2024-01-05 19:11:55
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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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文章目录前言一、Keras的mnist数据集二、建立sequential顺序model2.绘图结果和测试结果三、网络容量和优化总结 前言Keras是TensorFlow2.X的一个实现库，很多模型基于Keras搭建 一、Keras的mnist数据集mnist数据集是KerasAPI公开的数据集，是（28，28）的图像数据集二、建立sequential顺序model对于分类问题必须使用softm
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2024-07-24 14:01:24
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2024-04-11 09:13:19
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Tensoflow2.0tf,keras（构建和训练模型的核心高级API）单输入单输出的sequential顺序模型函数式APIeager模式eager模式 直接迭代和直观调试自定义tf.GradientTape求解梯度，自定义训练逻辑tf.data 加载图片和结构化数据第一节 分类模型利用keras来进行分类模型的数据读取和展示 使用plt.show()进行图像展示。import tensorf
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2024-04-07 13:25:57
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1.data_processing.pyimport pandas as pdfrom urllib.request import urlretrievedef load_data(download=Tr
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2022-08-02 07:18:34
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基本分类：对服装图像进行分类1.导入基本的库import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2. 导入 Fashion MNIST 数据集fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_
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2024-04-09 09:49:21
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