写在前面：Python 3.6.5-debugApple LLVM version 10.0.1 (clang-1001.0.46.4)Tensorflow 1.10.1-debug1.Graph构图Graph构图过程，顾名思义，主要讲session run函数调用之前，将图中的每个节点都构建入graph内执行步骤。Dataset 分为两种，1. 真正获取数据的dataset；2. 对1中数据做改
tensorflow_datasets加载本地下载的数据集最近，在学习transformer过程中调试ensorflow官方给的学习代码中，需要利用tensorflow_datasets去下载葡萄牙语-英语的翻译语料，代码如下：import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
examples, metadata = tfds.
在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模视觉识别挑战赛），PASCAL VOC（关于模式分析，统计建模和计算学习的研究）和微软COCO图像识别大赛。这些比赛大大地推动了在计算机视觉研究中的多项发明和创新，其中很多都是免费开源的。博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章，教你用Keras和Tensor
以MNIST的sequential模型为base-line，通过读取自己的数据，训练模型并存储模型，最后达到绘图实物的运用。自制数据集，解决本领域应用观察数据结构给x_train、y_train、x_test、y_test赋值def generateds(图片路径,标签文件)：def generateds(path, txt):
f = open(txt, 'r') # 以只读形式打开t
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2024-05-07 16:07:10
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作者 | 郭俊麟责编 | 胡巍巍Brief 概述这篇文章中，我们使用知名的图片数据库「THE MNIST DATABASE」作为我们的图片来源，它的数据内容是一共七万张28×28像素的手写数字图片。并被分成六万张训练集与一万张测试集，其中训练集里面，又有五千张图片被用来作为验证使用，该数据库是公认图像处理的 "Hello World" 入门级别库，在此之前已经有数不清的研究，围绕着这个模
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2024-05-28 14:55:22
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制作tensorflow数据集 目录制作tensorflow数据集1、场景需求2、制作方法3、附程序解释 1、场景需求由于最近会有实验，需要记录大量数据，通过手工记录需要花费太多时间，效率很低，所以就寻找让程序自己记录并输入到文本的方法。由于记录的多数是数字，少量的中文字符，因此使用 Excel 或者记事本比较合适。2、制作方法1. 使用软件自带包进行记录，这里就不再叙述了。2. 使用 C++对文
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2024-05-31 17:33:53
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tf.nn.softmaxSoftmax的含义：将一个N*1的向量归一化为（0，1）之间的值，由于其中采用指数运算，使得向量中数值较大的量特征更加明显。 Softmax输出的就是该样本属于各个类的概率。具体的原理就不详述了。tf.argmaxtf.argmax 本质上就是numpy.argmax,因为tensorflow2.0使用的是numpy的API。argmax中一般有两个参数，一般有两种形式
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2024-04-22 08:55:00
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TensorFlow Datasets 提供了一系列可以和 TensorFlow 配合使用的数据集。它负责下载和准备数据，以及构建tf.data.Dataset。源代码：https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/datasets/overview.ipynb 安装pip install tensorf
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2024-05-10 21:57:59
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在使用python3环境下运行TensorFlow object_detection APIpython3 object_detection/model_main.py--logtostderr--pipeline_config_path=/xxxx --model_dir=/xxxx--num_train_steps=50000--num_eval_steps=2000 出现
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2024-08-21 20:09:05
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前面讲了怎么用tensorflow识别一些常用的数据集，但是吧，大部分时候，我们都需要识别自己的数据集，比如你有一万张猫狗图片，这时候就需要把本地的那些照片作为数据集传到网络结构中进行处理，这些自己的图片，叫做自制数据集。这篇文章，咱们用本地的数据集，完成一次识别，我把数据集放在了自己的博客资源里，你们去瞅瞅，应该有。第一步咱们还是导入相应的包import tensorflow as tf
fro
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2024-05-07 18:03:12
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加载数据集keras 加载在线数据集tf.keras.datasets提供了加载在线数据集的API，其中可加载的数据集包括：boston_housing module: Boston housing price regression dataset.cifar10 module: CIFAR10 small images classification dataset.cifar100 module
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2024-08-28 13:12:03
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一、前向计算和反向传播数学过程讲解这里讲解的是平均池化层，最大池化层见本文第三小节 二、测试代码数据和上面完全一致，自行打印验证即可。1、前向传播 import tensorflow as tf
import numpy as np
# 输入张量为3×3的二维矩阵
M = np.array([
[[1], [-1], [0]],
[[-1], [2], [1]],
深度学习的卷积运算（TensorFlow实现）深度学习网络中，很重要的一种提取特征的手段，就是运用卷积运算。 在TensorFlow中实现二维卷积的运算，使用的是tf.nn.conv2d()函数，这一篇文章，主要讲解的就是这一个函数实现的具体的运算。 实际的计算不难，但是一涉及到多通道时，可能会感觉有点复杂。其实，和单通道的计算是一样的，只是多通道是多个并列计算。下面一个图，很清楚地显示了卷积的计
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2024-10-21 13:29:20
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参考书《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版）例子：从一个张量创建一个数据集，遍历这个数据集，并对每个输入输出y = x^2 的值。#!/usr/bin/env python# -*- coding: UTF-8 -*-# coding=utf-8 """@author: Li Tian@contact: 694317828@qq.com@s...
原创
2021-11-16 17:40:09
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MNIST 数据集MNIST 数据集介绍LeNet 模型介绍卷积池化 (下采样)激活函数 (ReLU)LeNet 逐层分析1. 第一个卷积层2. 第一个池化层3. 第二个卷积层4. 第二个池化层5. 全连接卷积层6. 全连接层7. 全连接层 (输出层)代码实现导包读取 & 查看数据数据预处理模型建立训练模型保存模型流程总结完整代码MNIST 数据集介绍MNIST 包含 0~9 的手写数字, 共有 60000 个训练集和 10000 个测试集. 数据的格式为单通道 28*28 的灰度图.LeNe
原创
2021-02-26 14:07:31
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tf.data 模块包含一组类，可以让你轻松加载数据，操作数据并将其输入到模型中。本文通过两个简单的例子来介绍这个API从内存中的numpy数组读取数据。从csv文件中读取行基本输入对于刚开始使用tf.data，从数组中提取切片(slices)是最简单的方法。笔记(1)TensorFlow初上手里提到了训练输入函数train_input_fn，该函数将数据传输到Estimator中：def tra
Tensorflow自带的Mnist数据集相关情况importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('data/',one_hot=True)prin
原创
2019-07-01 18:16:19
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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
翻译 | AI科技大本营参与 | zzq审校 | reason_W 我们知道，在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息，但是这种方法的速度是最慢的，在实际应用中应该尽量避免这种方法。而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入，这才是正确的方法。幸运的是，TensorFlow提供了一种内置的API——Da
用了这么久的tensorflow，例子跑了N多便，基本流程是清楚了。但是自己独立做一个小例子各种问题都来了。如自己图片数据集怎么做？说句老实话，tensorflow真是烦，管方文档教程上老拿MNIST和cifar_10这种做好的数据集说事，对于我们这些初学者，完全不知道图片该如何输入。今天给大家分享我的Tensorflow制作数据集的学习历程。 流程是：制作数据集—读取数据集—-加入队列 先贴
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2024-09-13 11:36:30
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