TensorFlow图像数据处理之图像预处理 文章目录TensorFlow图像数据处理之图像预处理TFRecord输入数据格式为什么要把数据转化为TFRecord格式TFRecord样例程序图像数据处理TensorFlow图像处理函数输出原始矩阵和原始图像对图像进行大小调整对图像进行按百分比的剪裁对图片的亮度进行处理对图像添加标记框总结 TFRecord输入数据格式为什么要把数据转化为TFReco
[教程10]TensorFlow线性模型教程在本教程中，我们将使用TensorFlow中的tf.estimator API来解决二进制分类问题：根据年龄，性别，教育和职业（特征）等个人的普查数据，我们将尝试预测人每年赚取5万多美元（目标标签）。我们将训练逻辑回归模型，并给出个人信息，我们的模型将输出0到1之间的数字，这可以解释为个人年收入超过5万美元的可能性。阅读人口普查数据我们将使用的数据集是&
引言：最近，一直在看关于时间序列预测这一方面的东西。在这里总结一下：1.时间序列分析常用的模型有AR,MA,ARIMA,以及RNN和LSTM2.大多数预测模型都能做时间序列分析（主要是如何将已知问题转化为带有时间戳的序列问题）3.我们常说的预测我总结出来有两层含义：（1）目前我查资料遇到最多的“预测”：实际上就是做曲线拟合，根据一部分数据进行建模（拟合曲线），然后用另一部分数据对所建的模型进行测试
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2024-05-06 12:24:44
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目录 前期准备训练flower数据集(包括fine-tuning)训练自己的数据集(包括fine-tuning) 前期准备前期了解tensorflow models在tensorflow models中有官方维护和非官方维护的models，official models就是官方维护的models，里面使用的接口都是一些官方的接口，比如tf.layers.conv2d之类。而resea
TensorFlow2的建模流程
1. 使用Tensorflow实现神经网络模型的一般流程
2. Titanic生存预测问题
2.1 数据准备
2.2 定义模型
2.3 训练模型
2.4 模型评估
2.5 使用模型
2.6 保存模型
参考资料
在机器学习和深度学习领域，通常使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用
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2024-03-19 00:09:13
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在上一篇文章推荐系统—影视评分预测中提出了，几点思考：=============================一、theta/x的意义？=============================首先是模型：以下的model1/model2都把user想简单了（1）model1：给定x=(romance,action)，回归优化theta。首先模型就给x赋予了意义(movie类型)，那么可以认为t
简化NLP：TensorFlow中tf.strings的使用TensorFlow中很早就包含了tf.strings这个模块，不过实话说，在tf 1.x的固定计算图的情况下，各种操作颇为复杂，我们在迎来了2.0中才更好可以看出tf.strings的威力。tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为TensorFlow的第一公民，可以直接加入到模型的输入中，在上一篇最简单的BERT调用中
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2024-04-25 14:44:24
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目录 简介 构建步骤 实现方式 Demo演示 一、简介 1) 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕竟单个的设备的计算能力和存储能力具有一定的上限的，针对这个问题，TensorFlow支持分布式模型运算，支持多机器、多GPU、多CPU各种模型的组合运行方案的设计。(默认情况下，TensorFlow程序会将程序运行在第一个GPU上<如果有GPU，并且安
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2023-12-16 11:56:35
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这段一直在用Tensorflow来做深度学习上的相关工作，然后对Tensorflow读取数据的方式进行实现。特地总结一下。首先是读取二进制图片数据，这里采用的是CIFAR-10的二进制数据 ## 1.CIFAR-10数据集 CIFAR-10数据集合是包含60000张`32*32*3`的图片，其中每个类包含6000张图片，总共10类。在这60000张图片中50000张是训练集合，10000张是测试
一、线性回归原理 根据数据建立回归模型，w1x1+w2x2+……+wnxn+b = y，通过真实值与预测值之间建立误差，使用梯度下降优化得到损失最小对应的权重和偏置。最终确定模型的权重和偏置参数。最后可以用这些参数进行预测。 二、实现方式 该部分采用python编程语言实现线性回归，用pycharm导入tensorflow环境，编写完成后，并执行代码，用anaconda prompt命窗口，用ac
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2024-03-07 13:30:16
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一、简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识，也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能，本篇就将对如何利用tensorflow，在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务，若你对RNN及LSTM不甚了解，请移步上一篇数据科学学习手札39; 二、数据说明及预处理2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers
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2024-03-26 11:21:16
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TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：数据集：一种创建输入管道（即，将数据读入您的程序）的全新方式。估算器：一种创建 TensorFlow 模型的高级方式。估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型，不过，您也可以使用它们创建自己的自定义模型。下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式。结合使用这些估算器，可以轻松地创建 TensorFlow 模型和向模型提供
4 模型训练与验证4.1 学习目标使用pytorch进行读取加载，了解调参的流程4.2构造验证集训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（Validation Set）：用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，可选；测试集（Test Set）： 为了测试已经训练
在对机器学习算法进行学习和实践的时候，我们经常会遇到“验证集”和“测试集”，通常的机器学习书籍都会告诉我们，验证集和测试集不相交，验证集和训练集不相交，测试集和训练集不相交。也就是验证集与测试集似乎是同一级的东西，那么我们自然而然会有一个困惑为什么还要分测试集和验证集呢？ 其实问题的答案是：训练集用于训练模型参数，测试集用于估计模型对样本的泛化误差，验证集用于“训练”模型的超参数。什么是模型的参数
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2024-05-08 09:12:51
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百度百科的解释在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集、验证集和测试集。其中训练集用来训练模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50%，而其它各占25%，三部分都是从样本中随机抽取。但是，当样本总量少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K
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2024-03-04 08:41:01
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# 深度学习模型预测测试集
深度学习模型在预测测试集时，通常需要经过以下步骤：
1. 加载训练好的模型参数
2. 对测试集数据进行预处理
3. 使用模型进行预测
4. 分析预测结果
接下来，我们将通过一个简单的示例来演示如何使用深度学习模型预测测试集。
## 示例
假设我们有一个经过训练的神经网络模型，用来对手写数字进行识别。我们将加载已训练好的模型，并使用测试集数据进行预测。
```p
原创
2024-06-04 03:40:11
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各位好，好久不见。我终于忙完论文和答辩啦。 今天我们来实现长期趋势的多维度时间序列预测 同时会提供一个完整的预测流程以及相关的评价指标,用于评价预测精确度。 算法来源于一篇经典的论文LSTNet，相关的介绍可以见 LSTNet详解-知乎 开源代码来源于 LSTNet_keras ,做了替换数据集和简化处理。’ LSTNet是一个专门为多变量时间序列预测所建立的模型，在交通流量，电力消耗和汇率等数据
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2024-05-15 06:18:34
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TFRecord格式还是非常重要的，它是Tensorflow首选的数据集处理格式，用于存储大量数据并有效读取数据。 特点：它是一种简单的二进制格式，只包含大小不同的二进制记录序列，每个记录由一个长度、一个用于检查长度是否损坏的CRC校验和、实际数据以及最后一个CRC校验和组成。TFRecord文件的创建使用 tf.io.TFRecordWriterimport tensorflow as tf
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2024-06-22 15:41:19
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该数据集包含14个不同的特征，例如气温，大气压力和湿度。 获取数据from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
try:
# %tensorflow_version only exists in Colab.
%tensorflow_version
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2024-02-26 06:32:18
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数据概览与任务描述： 数据集是精简排序过的，我们唯一需要用到的属性就是[‘Lane 1 Flow (Veh/5 Minutes)’]。 任务就是用前12个连续时刻的状态数据[St0,St1,…,St11]预测第13个时刻的状态pSt12。数据集处理我就min-max归一化了一下，没特别处理。其中lags=12就是时间步，也就是time_step，所有数据都被我做成了三维的矩阵，与LSTM的输入输出
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2024-03-26 08:13:58
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