tf-slim-mnist
谷歌开放TF-Slim:在TensorFlow中定义复杂模型的高层库
使用 TF-Slim 的 GitHbu 代码:
README:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/README.md
使用说明:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim
谷歌开源图像分类工具TF-Slim,定义TensorFlow复杂模型
Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库,专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。
tf-slim-mnist的更多相关文章
- 使用多块GPU进行训练 1.slim.arg_scope(对于同等类型使用相同操作) 2.tf.name_scope(定义名字的范围) 3.tf.get_variable_scope().reuse_variable(参数的复用) 4.tf.py_func(构造函数)
1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import te ...
- 第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用、数据集处理
Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦 ...
- 一个简单的TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序
下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- ...
- 第二十四节,TensorFlow下slim库函数的使用以及使用VGG网络进行预训练、迁移学习(附代码)
在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用 ...
- 基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个包含一个隐含层的全连接神经网络
包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.exampl ...
- 基于MNIST数据集使用TensorFlow训练一个没有隐含层的浅层神经网络
基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训 ...
- 使用Tensorflow操作MNIST数据
MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便.MNIST数据集是NIST数据集的 ...
- tensorflow中slim模块api介绍
tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35 http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686 ...
- Tensorflow可视化MNIST手写数字训练
简述] 我们在学习编程语言时,往往第一个程序就是打印“Hello World”,那么对于人工智能学习系统平台来说,他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了.MNIST是一个手写 ...
- 导出MNIST的数据集
在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集. mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二 ...
随机推荐
- C#编程经验-VS Debug
F11 OneStepDebugF10 ProcessDebugbreakPointDebug(quick location,then use one step debug)
- 滑雪(dp)
问题 H: [例9.24]滑雪 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB提交: 21 解决: 13 题目描述 小明喜欢滑雪,因为滑雪的确很刺激,可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,当小 ...
- 并发之volatile底层原理
15.深入分析Volatile的实现原理 14.java多线程编程底层原理剖析以及volatile原理 13.Java中Volatile底层原理与应用 12.Java多线程-java.util.con ...
- servlet cdi analysis
CDI中最令人兴奋的功能是允许每个人在Java EE平台中编写强大的扩展性功能,甚至于改变其核心本身.这些扩展性功能是可以完全移植到任何支持CDI的环境中. CDI的一些主要特性 1.类型安全:CDI ...
- 1DAY centos 7.4 u盘安装、网络安装
0xff01 重庆大学开源下载centos 1.下载地址 http://mirrors.cqu.edu.cn/CentOS/7.4.1708/isos/x86_64/ 选择 CentOS-7-x86 ...
- 获取mysql 配置和目录
http://bbs.csdn.net/topics/390620630 mysql> show variables like '%dir%';+------------------------ ...
- leetcode96
class Solution { public: int numTrees(int n) { vector<,); f[]=; f[]=; ;i<=n;i++){ ;j<=i;j++ ...
- windows下wmic命令
转载 https://www.cnblogs.com/archoncap/p/5400769.html 第一次执行WMIC命令时,Windows首先要安装WMIC,然后显示出WMIC的命令行提示符.在 ...
- React琐碎
1 dangerouslySetInnerHTML 使用此属性的原因是得到一个安全的数据,生成一个仅包含唯一key——__html的对象,表明这段内容会被当成text/taint使用,它的使用方式是这 ...
- MySQL中的重做日志(redo log),回滚日志(undo log),以及二进制日志(binlog)的简单总结
MySQL中有六种日志文件,分别是:重做日志(redo log).回滚日志(undo log).二进制日志(binlog).错误日志(errorlog).慢查询日志(slow query log).一 ...