github地址:https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf 1.熟悉数据 msra数据集总共有三个文件: train.txt:部分数据 当/o 希望工程/o 救助/o 的/o 百万/o 儿童/o 成长/o 起来/o ,/o 科教/o 兴/o 国/o 蔚然成风/o 时/o ,/o 今天/o 有/o 收藏/o 价值/o 的/o 书/o 你/o 没/o 买/o ,/o 明日/o 就/o 叫/o 你/o 悔不当初/o !/o 藏书/o 本来…

通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a…

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

一:MNIST数据集    下载地址 MNIST是一个包含很多手写数字图片的数据集,一共4个二进制压缩文件 分别是test set images,test set labels,training set images,training set labels training set包括60000个样本,test set包括10000个样本. test set中前5000个样本来自原始的NISTtraining set,后5000个样本来自原始的NIST test set,因此,前5000个样本比…

摘要:本篇文章主要通过Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类案例,它能解决我们现实论文或实践中的图像分类问题,并与机器学习的图像分类算法进行对比实验. 本文分享自华为云社区<Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比>,作者:eastmount . 一.图像分类 图像分类(Image Classification)是对图像内容进行分类的问题,它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的区域划分为若干个类别,以代替人的视觉判断.图像分…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…

最近看到一份不错的深度学习资源--Stanford中的CS20SI:<TensorFlow for Deep Learning Research>,正好跟着学习一下TensorFlow的基础,还是收获颇丰,随手整理成博客随时翻阅. 为什么选择TensorFlow? 自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后,深度学习开始流行起来,也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API,让深度学习以及神经网络大放光彩. 深度学习的框架其实有很多,目前来说最火的还要数Pytorch.Te…

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax…

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类 项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上 增加了中文数据集 增加了中文处理流程 特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集 基于 jieba 的中…

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文…

作者:冯牮 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学 虽然本文不是神经网络技术的入门教…

前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图.本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 常量的概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant.变量Variable.占位符Placeholder.其中: 常量:用于存储一些不变的数值,在计算图创建的时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练的参数,比如全连接里面的W和bias 占…

Google机器学习课程基于TensorFlow  : https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course         https://developers.google.com/machine-learning/crash-course…

Chatbot-retrieval说基于tensorflow的检索机器人,原版的代码路径是 https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval, 但是在tensorflow 1.x上可能会出现因API变化导致的执行异常.笔者使用的tensorflow-gpu 1.8.0,使用中需要修改models/dual_encoder.py以下几个地方: 你也可以直接拉取笔者的分支:https://github.com/sumatrae/chatbot-retri…

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线…

Python---Virtualenv 下安装Keras  (基于Tensorflow后端)   一.Keras简介 https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性…

数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块.这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据.这条语句在数据不存在时,会自动执行下…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 稀疏交互 在生物学家休博尔和维瑟尔早期关于猫视觉皮层的研究中发现,视觉皮层中存在一些细胞对输入空间也就是图像中的子区域非常敏感,我们称为感受野.在神经网络中,稀疏交互就是下一层节点只和上一层中的部分节点进行连接的操作.稀疏交互可以显著的降低神经网络中参数的数量. 左边是全连接方式,隐藏节点都需要所有的输入:右边是稀疏交互,隐藏层节点只接受一个区域内的节点输入. 稀…

代码已上传到github:https://github.com/taishan1994/tensorflow-text-classification 往期精彩: 利用TfidfVectorizer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用RNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用CNN进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 利用transformer进行中文文本分类(数据集是复旦中文语料) 基于tensorflow的中文文本分类 数据集:复旦中文语料,包含20类数据集下载地址:h…

在进行视频通话时,我们往往需要对画面进行一些实时分析,例如识别画面里的人.车.动物等等.这节里我们将使用时信魔方的人脸监视模块实现人脸被手部遮挡的检测,如下图所示效果: 预备知识 时信魔方的客户端使用 TensorFlow 作为机器学习引擎,服务器端使用 DJL .本节我们的示例程序主要是演示客户端的人脸检测,使用 FaceMonitor 模块完成自动模型加载和画面实时预测,整个过程由 FaceMonitor 自动完成,对于开发者来说不需要知道如何使用 TensorFlow 来进行机器学习,做到…

一.概述 卷积神经网络[Convolutional neural networks]里面最重要的构建单元是卷积层.神经元在第一个卷积层不是连接输入图片的每一个像素,只是连接它们感受野1的像素,以此类推,第二个卷积层的每一个神经元仅连接位于第一个卷积层的一个小方格的神经元. 感受野 卷积层 由此牵扯出感受野的定义,感受野是指在视通路2上各层次的神经细胞,有简单到复杂,它们所处理的信息,分别对应于视网膜上的一个局部区域,层次越深入,该区域就越大.卷积神经网络就是模仿生理学视觉的这个特点,通过多层卷积…

在前面几篇关于Entity Framework 实体框架的介绍里面,已经逐步对整个框架进行了一步步的演化,以期达到统一.高效.可重用性等目的,本文继续探讨基于泛型的仓储模式实体框架方面的改进优化,使我们大家能够很好理解其中的奥秘,并能够达到通用的项目应用目的.本篇主要介绍实体数据模型 (EDM)的处理方面的内容. 1.实体数据模型 (EDM)的回顾 前面第一篇随笔,我在介绍EDMX文件的时候,已经介绍过实体数据模型 (EDM),由三个概念组成:概念模型由概念架构定义语言文件 (.csdl)来定义…

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 2-11 两实体间Is-a和Has-a关系建模 问题 你有两张有Is-a和Has-a关系的表,你想将他们建模成两实体间的Is-a和Has-a关系. 解决方案 假设你在数据库中,有两张描述风景名胜公园和公园地址的表,Loacation和Part.在应用中,park是location的简单(simply)类型(译注:从上下文看应该是指子类).另外,一个park有一个拥有邮寄地址的管理办公室,这个…

最近项目使用symfony框架,这个框架对数据库的操作在这个团队里使用的是ORM进行操作,说实话使用ORM的开发效率和运行效率不一定高多少,到是它的实体命名和现有数据库字段的命名不太一样,ORM实体属性命名是驼峰式的,数据库字段是下划线分隔,这就产生了字段映射的过程.当碰到需要手动写实体必须的数组时,字段映射是一件很头疼的事情,尤其是字段比较多的时候,写到你想吐.到这就产生一个问题就是把以下划线分隔的命名字段转换成驼峰式命名.小弟我也很懒,在网上找了半天,也没找到一个具体的PHP Demo,有的…

问题 不管你用DBFirst,ModelFirst或是CodeFirst的方式,你想用实体键获取一个单独的实体.在本例中,我们用CodeFirst的方式. 解决方案 假设你有一个模型表示一个Painting(绘画)类型的实体,如Figure 13-2所示: Figure 13-2. The Painting entity type in our model 在代码In Listing 13-2,我们创建实体类Painting. public class Painting { public str…

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 5-11  测试实体引用或实体集合是否加载 问题 你想测试关联实体或实体集合是否已经加载到上下文中,另外你想使用Code-First来管理数据访问. 解决方案 假设你有如图5-26所示的概念模型 图5-26 一个包含projects,managers和contractors的模型 在Visual Studio中添加一个名为Recipe11的控制台应用,并确保引用了实体框架6的库,NuGet可…

Atitit. 软件设计 模式 变量 方法 命名最佳实践 vp820 attilax总结命名表大全 1. #====提升抽象层次1 2. #----使用通用单词1 3. #===使用术语..1 4. #===使用缩写2 5. #====自己最孰的语言(diaglog??)2 6. 2 7. #====normal naming + anno2 8. #----jsp页面的名称,最好不个mod_list.jsp2 9. 名词优先与动词2 10. 变量的常用前缀2 11. 常用命名表 (277 个i…