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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核心定义：主要类：tf.train.Saver类负责保存和还原神经网络自动保存为三个文件：模型文件列表checkpoint，计算图结构model.ckpt.meta，每个变量的取值model.ckpt。其中前两个自动生成。加载持久化图：通过tf.train.import_meta_graph("save/model.ckpt.meta")加载持久化的图以下文章转载自：（零尾）-----------
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2024-07-31 21:11:42
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Tensorflow在处理数据时，经常加载图像数据，有的时候是直接读取文件，有的则是读取二进制文件，为了更好的理解Tensorflow数据处理模式，先简单讲解显示图片机制，就能更好掌握是否读取正确了。一、结合opencv读取显示图片1、变量使用tf.Variable初始化为tensor，加载到tensorflow对图片进行显
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2024-07-04 17:59:41
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# 使用tf.data加载图片
# 使用的数据集分布在图片文件夹中，一个文件夹含有一类图片
import tensorflow as tf
AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
# 下载并检查数据集:花卉照片
# 检索图片：训练之前需要一组图片来教会网络想要训练的新类别。
import pathlib
data_root_orig = tf.ker
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2024-04-11 10:17:09
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注意：接受 Tensor 参数的函数也可以接受被 tf.convert_to_tensor 接受的任何内容TensorFlow 编码和解码图像TensorFlow 提供操作来解码和编码 JPEG 和 PNG 格式。编码图像由标量字符串 Tensors 表示，解码图像由shape为[height, width, channels]的3-D uint8张量表示。(PNG也支持 uint16)编码和解码
在当今的人工智能应用中，利用 Java 和 TensorFlow 进行图片相似度计算已经变得尤为重要。如何对图片进行分析、计算相似度，并应用于实际场景，是许多开发人员在实现 AI 项目时需要解决的问题。本文将通过备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析以及迁移方案逐步展开。
## 备份策略
在开始之前，我们需要建立一个有效的备份策略，以防数据丢失。以下是我们的备份计划：
```me
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_
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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前言 图像处理的Python库：OpenCV、PIL、matplotlib、tensorflow等，本篇主要使用 tensorflow 来对图像进行格式转换、大小重置、剪切或填充、旋转、颜色转换、图像调整、加噪音。tensorflow版本：1.9本篇代码可见：Github一、读取图像API：tf.read_file(filename, name=None)
filename：路径
name：操作
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2023-12-10 07:54:55
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TensorFlow Version == 2.0.0image_raw = tf.io.read_file('./img.jpg')image = tf.image.decode_image(image_raw, channels=None, dtype=tf.dtypes.uint8)print(image)image_raw = tf.io.gfile.GFile('./img.j...
原创
2022-12-07 14:10:06
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目标：介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案。 TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一
原创
2021-08-27 09:59:05
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本人初学Tensorflow，在学习完用MNIST数据集训练简单的MLP、自编码器、CNN后，想着自己能不能做一个数据集，并用卷积神经网络训练，所以在网上查了一下资料，发现可以使用标准的TFrecords格式。但是，遇到了问题，制作好的TFrecords的数据集，运行的时候报错，网上没有找到相关的方法。后来我自己找了个方法解决了。如果有人有更好的方法，可以交流一下。1. 准备数据我准备的是猫和狗两
简介 通过卷积我们可以提取图片的轮廓 可以进行图片平滑处理 可以处理彩色图片 黑白图片处理导包import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline原图flower = plt.imread('./flower.png')
flower.shape
plt
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2024-09-13 20:45:07
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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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考虑到要是自己去做一个项目，那么第一步是如何把数据导入到代码中，何种形式呢？是否需要做预处理？官网中给的实例mnist，数据导入都是写好的模块，那么自己的数据呢？ 一、从文件中读取数据（CSV文件、二进制文件、图片或其他格式） 读取文件，都需要一个阅读器reader和一个转换解码操作decode，不同格式的文件对应不同的接口API。 1）CSV文件：用的文件读取器和解码器是 T
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2024-07-29 09:56:44
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# 根据路径读取图片img = tf.io.read_file(img_path)# 解码图片，这里应该是解码成了png格式img = tf.image.decode_png(img, channels=1)# 大小缩放img = tf.image.resize(img, [28, 28])# 这一步转换张量数据类型很重要img = tf.cast(img, dtype=tf.uint8)# 编码回图片img = tf.image.encode_png(img)# 保存with tf.
原创
2021-08-12 22:36:01
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目标：介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案。 TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一
原创
2021-08-27 09:26:28
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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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本文的代码以及思路都是参考别人的，现在只是整理一下思路，做一些解释，毕竟是小白。https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/data代码分为三个部分，input_data.py处理原始数据，因为下载的数据图片大小不一致等，model.py编写网络的模型，使用了两个卷积层，两个池化层以及两个全连接层，最后是training.
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2024-04-19 13:32:51
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&nbs
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2024-04-11 09:13:19
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