github地址:https://github.com/tensorflow/models.git 本文分析tutorial/image/cifar10教程项目的cifar10_input.py代码. 给外部调用的方法是: distorted_inputs()和inputs()cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法. """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format."""…

假设原函数为 f(x) = 5x^2 + 3,为了估计出这个函数,定义参数未知的函数g(x, w) = w0 x^2 + w1 x + w2,现要找出适合的w使g(x, w) ≍ f(x).将这个问题转化为求解参数w使得损失函数L(w) = ∑ (f(x) - g(x, w))^2最小,求解过程使用了随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent).求解问题的代码如下: import numpy as np import tensorflow as tf # Placeho…

以下代码摘自<Tensor Flow:实战Google深度学习框架> 本套代码是在 http://www.cnblogs.com/shanlizi/p/9033330.html 基础上进行持久化,分为3部分,分别为infenrence,train,eval. 是将原代码模块化,并且持久化之后可以直接调用训练后的模型. 需要注意的一点是:本人电脑的路径,mnist_inference.py是在Mnist_New文件夹下的,所以代码中加载模块用的是:import Mnist_New.mnist_i…

这几天想系统的学习一下TensorFlow,为之后的工作打下一些基础.看了下<TensorFlow:实战Google深度学习框架>这本书,目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的,作者站在初学者的角度讲解TensorFlow,所以比较容易理解.这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码,MNIST手写数字识别.作者用了一个三层的全连接网络来实现手写数字识别.具体的一些信息可以在书中5.2节查看.在下面的代码中有些注释是作者的,当然我也在一些地方添加了自己的理解,在博文最后我会做一个总结. # -*…

前言:                                                                                                                                   由于业务需求,最近部门开始全员学习机器学习,为了进一步更加透彻得了解机器学习和深度学习,开始学习tensorflow.众所周知,tensorflow是Google分布式机器学习框架,不仅本身集成好了很多机器学习算法的接口,也为机器学…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_…

''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf #定义神经网络结构相关的参数 INPUT_NODE=784 OUTPUT_NODE=10 LAYER1_NODE=500 #通过tf.get_variable函数来获取变量.在训练神经网络时会创建这些变量: #在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值.而且更加方便的是,因为可以在变量加载时 #将滑动平均变…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 定义函数转化变量类型. def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) def _bytes_feature(value): return tf.…

YOLOv4 资源环境配置和测试样例效果 基本环境:cuda=10.0,cudnn>=7.0, opencv>=2.4 一.下载yolov4 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 二.编译 1.  # cd到darknet目录下 2.  make 3.  或者 make -j8 三.测试 1.  ./darknet 2.  若出现下图,则说明编译成功: 生成上述视频的命令: ./darknet.exe detector demo .…

之前一文<c++的性能, c#的产能?!鱼和熊掌可以兼得,.NET NATIVE初窥> 获得很多朋友支持和鼓励,也更让我坚定做这项技术的推广者,希望能让更多的朋友了解这项技术,于是先从官方信息的翻译开始做起. 此系列系小九的学堂原创翻译,翻译自微软官方开发向导,一共分为六个主题.本文是第三个主题:.NET Native部署测试及样例. 向导文链接:<C++的性能C#的产能?! - .Net Native 系列:开发向导> [小九的学堂,致力于以平凡的语言描述不平凡的技术.如要转载,…