tf.nn.conv2d()函数 参数介绍: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) input:输入参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_width, 图像通道为in_channels]. filter:滤波器,滤波器的s…

1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool()等,用法如下: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None,name=None) #来进行(二维数据)卷积操作 tf.nn.max_pool_with_argmax(input, ksize, stride…

上一节,我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别,其正确率大概能达到98%,这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别, 其准确率可以超过99%,程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据,即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动InteractiveSession(比session更灵活) [3]: 定义两个初始化w和b的函数,方便后续操作 [4]: 定义卷积和池化函数,这里卷积采用padding,使得 输入输出图像一样大,池化采取2x2,那么就是4格变一格 [5]…

声明: 1. 我和每一个应该看这篇博文的人一样,都是初学者,都是小菜鸟,我发布博文只是希望加深学习印象并与大家讨论. 2. 我不确定的地方用了"应该"二字 首先,通俗说一下,CNN的存在是为了解决两个主要问题: 1. 权值太多.这个随便一篇博文都能解释 2. 语义理解.全连接网络结构处理每一个像素时,其相邻像素与距离很远的像素无差别对待,并没有考虑图像内容的空间结构.换句话说,打乱图像像素的输入顺序,结果不变. 然后,CNN中的卷积核的一个重要特点是它是需要网络自己来学习的.这一点很简…

函数一:initializer=tf.random_uniform_initializer(-0.1, 0.1, seed=123) tf.random_uniform_initializer 参数: minval:一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值范围的下限. maxval:一个 python 标量或一个标量张量.要生成的随机值范围的上限.对于浮点类型默认为1. seed:一个 Python 整数.用于创建随机种子.查看 tf.set_random_seed 的行为. dt…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 少说废话多写代码~ """转换图像数据格式时需要将它们的颜色空间变为灰度空间,将图像尺寸修改为同一尺寸,并将标签依附于每幅图像""" import tensorflow as tf sess = tf.Session() import glob image_filenames = glob.glob("./imagenet-dogs/n02*/*.jpg") # 访问im…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出…

#链接:http://www.jianshu.com/p/a70c1d931395 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim # tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) # 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: # # input: # 指需要做卷积的输入图像,它…

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 我们在训练模型的时候,必须经过的第一个步骤是数据处理.在机器学习领域有一个说法,数据处理的好坏直接影响了模型结果的好坏.数据处理是至关重要的一步. 我们今天关注数据处理的另一个问题:假设我们做深度学习,数据的量随随便便就到GB的级别,那数据处理的速度对于模…

卷积操作是使用一个二维卷积核在在批处理的图片中进行扫描,具体的操作是在每一张图片上采用合适的窗口大小在图片的每一个通道上进行扫描. 权衡因素:在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡 在tensorflow中的函数为例: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. 卷积核的卷积过程是按照 strides 参数来确定的,比如 strides = [1, 1, 1, 1] 表示卷积核对每个像素点进行卷积,即在二维屏幕上面,两个轴方向的步长都是1.strides = [1, 2,…

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训…

经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离 给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候, 概率函数满足:   任意x  p(X = x) ∈[0, 1] 且 Σ p(X=x) = 1 也就是说 所有时间发生的概率都是0到1 之间 , 且总有一个时间会发生,概率的和就为1. 2 tensorflow中softmax: softmax回归可以作为学习算法来优化…

在深度学习的算法学习中,都会提到 channels 这个概念.在一般的深度学习框架的 conv2d 中,如 tensorflow .mxnet ,channels 都是必填的一个参数. channels 该如何理解?先看一看不同框架中的解释文档. 首先,是tensorflow中给出的,对于输入样本中 channels 的含义.一般的RGB图片,channels 数量是 3 (红.绿.蓝):而monochrome图片,channels 数量是 1 . channels :——tensorflow…

CNN中feature map.卷积核.卷积核的个数.filter.channel的概念解释 参考链接: https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/82529397 作者写的很好,解决了很多基础问题. feather map理解 这个是输入经过卷积操作后输出的结果,一般都是二维的多张图片,在论文图上都是以是多张二维图片排列在一起的(像个豆腐皮一样),它们其中的每一个都被称为\(feature \quad map\) feather map…

Oracle 中 decode 函数用法 含义解释:decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值) 该函数的含义如下:IF 条件=值1 THEN RETURN(翻译值1)ELSIF 条件=值2 THEN RETURN(翻译值2) ......ELSIF 条件=值n THEN RETURN(翻译值n)ELSE RETURN(缺省值)END IFdecode(字段或字段的运算,值1,值2,值3) 这个函数运行的结果是,当字段或字段的运算的值等于值1时,该函数返回值…

mysql中now()函数的使用,还有oracle的sysdate 在需求中如果系统中药添加当前操作的时间那么很简单的一个操作在写sql的时候直接在这个字段对应的位置写上now()函数就可以了,这样就少些了很多代码,尤其是在在用jdbc时写的时候,可以少写一些关于占位符的代码,但是这样做是有一个隐含的前提的是数据库和服务器是在同一个机器上的,如果不在同一台机器上,那么这样写就是一个坑啊,我觉得没有经验,没有掉进过坑的人就会这样写,比如我,偷懒就会这样写.等到用到这个时间来比较或者作为业务逻辑的判…

程序代码中退出函数exit()与返回函数return ()的区别   exit(0):正常运行程序并退出程序:   exit(1):非正常运行导致退出程序:   return():返回函数,若在主函数中,则会退出函数并返回一值.  解析: 1. return返回函数值,是关键字: exit 是一个函数. 2. return是语言级别的,它表示了调用堆栈的返回:而exit是系统调用级别的,它表示了一个进程的结束. 3. return是函数的退出(返回):exit是进程的退出. 4. return是…

首先举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,它存储的是文章类型,有 1头条.2推荐.3热点.4图文等等 .现在有篇文章他既是头条,又是热点,还是图文,type中以 1,3,4 的格式存储.那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢?? 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了.以下为引用的内容: ',type) ---------------------------------------------------------- MySQL手册中find_in_…

想仿命令行,所以定义了一个类,让一个String 对应一个 function,将两者输入list容器. 类中定义了 QString commandStr; void (MainWindow::*commandFun)(void);一个QString ,一个指向MainWindow类成员函数的指针.但是没想到在类中使用函数指针这么复杂. 一般情况,我们使用函数指针声明和引用都很简单明了.但是在类中就不一样了.最后的成功的形式如下: class command_type { public: comm…

在上文中曾说到: 所谓的环境变量的真实面目其实就是个任意字符串 Bash 在启动时会将 environ 数组中包含 ＝ 号的字符串导入成为自己的变量 Bash 在启动外部命令时会将自己内部标记为环境变量的变量重组成字符串数组赋值给 environ 本文中继续深入讲三点: environ 数组中可能存在 ＝ 左边名字相同的元素,也就是同名的环境变量,Bash 是怎么导入的? Bash 还可以从环境变量中导入函数,甚至同时导入两个同名的变量和函数 Bash 还可以同时导出两个同名的变量和函数 如果有…

二.JavaScript中正则表达式函数详解(exec, test, match, replace, search, split) 1.使用正则表达式的方法去匹配查找字符串 1.1. exec方法详解 exec方法的返回值 exec方法返回的其实并不是匹配结果字符串,而是一个对象,简单地修改一下execReg函数,来做一个实验就可以印证这一点: function execReg(reg, str) { var result = reg.exec(str); alert(typeof result…

spl_autoload_register (PHP 5 >= 5.1.2) spl_autoload_register — 注册__autoload()函数 说明 bool spl_autoload_register ([ callback $autoload_function ] ) 将函数注册到SPL __autoload函数栈中.如果该栈中的函数尚未激活,则激活它们. 如果在你的程序中已经实现了__autoload函数,它必须显式注册到__autoload栈中.因为spl_autoloa…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_707b64550100z1nz.html matlab中patch函数的用法——emily (2011-11-18 17:20:33)   patch 创建补片图形对象 句法: patch(X,Y,C) patch(X,Y,Z,C) patch(FV) patch(...'PropertyName',propertyvalue...) patch('PropertyName',propertyvalue,...) handle =…

$.getJSON('url',function(data){}) 中回调函数不执行 url 中的 json 格式不正确 ,浏览器返回并没有报错 {'湖北':[114.11438,30.849429],'广西':[108.317507,23.032909],'肃':[103.517537,36.327176]} 单引号 不认 ,换成双引号后就好了 或 其他 json格式不正确 可用json在线校验调试,. 在function 给全局变量赋值 全局变量总是未定义,原因是因为因为ajax请求是异步…

转自:http://database.51cto.com/art/201009/224397.htm 下文将为您介绍SQL中的随机函数rand(),供您参考,如果您是才接触SQL Server的新手,不妨一看,相信对您学习SQL中的函数会大有帮助. 在SQL Server中,有个随机函数rand(),有不少新手可能不知道存在这个函数,现在我就把这个函数的一些随机数生成技巧写出来,这是面向菜鸟的,老鸟请不要拍砖呀,我的头还不够硬 不过还是希望老鸟们多多指教了,现在切入正题:  随机函数:rand(…

前端学习 第六弹:  javascript中的函数与闭包 当function里嵌套function时,内部的function可以访问外部function里的变量 function foo(x) {    var tmp = 3;    function bar(y) {        alert(x + y + (++tmp));    }    bar(10);}foo(2) 这时无论怎么运行输出的都是16,但这不是闭包 如果我们返回内部函数,内部function会close-over外部fu…

spl_autoload_register (PHP 5 >= 5.1.2) spl_autoload_register — 注册__autoload()函数 说明bool spl_autoload_register ([ callback $autoload_function ] )将函数注册到SPL __autoload函数栈中.如果该栈中的函数尚未激活,则激活它们. 如果在你的程序中已经实现了__autoload函数,它必须显式注册到__autoload栈中.因为 spl_autoload…

在 lua 中实现函数的重载.注:好吧,lua中原来可以实现重载...local function create() local arg_table = {} local function dispatcher (...) local tbl = arg_table local n = select ("#",...) local last_match for i = 1,n do local t = type(select(i,...)) local n = tbl[t] last_…

这篇文章主要介绍了php中opendir函数用法,以实例形式详细讲述了opendir函数打开目录的用法及相关的注意事项,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 本文实例分析了php中opendir函数用法.分享给大家供大家参考.具体如下: opendir语法:opendir(path,context) 目录,功能说明:打开目录句柄,opendir() 函数打开一个目录句柄,则该函数返回一个目录流,否则返回false.来看个opendir列出目录下所有文件实例,代码如下: $dirs ='.…

在JavaScript中,函数是个非常重要的对象,函数通常有三种表现形式:函数声明,函数表达式和函数构造器创建的函数. 本文中主要看看函数表达式及其相关的知识点. 函数表达式 首先,看看函数表达式的表现形式,函数表达式(Function Expression, FE)有下面四个特点: 在代码中须出现在表达式的位置 有可选的函数名称 不会影响变量对象(VO) 在代码执行阶段创建 下面就通过一些例子来看看函数表达式的这四个特点. FE特点分析 例子一:在下面代码中,"add"是一个函数对象…