tensorflow实现LeNet-5模型】的更多相关文章

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tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验…
写在前面 今天刚刚开通博客,主要想法跟之前某位博主说的一样,希望通过博客园把每天努力的点滴记录下来,也算一种坚持的动力.我是小白一枚,有啥问题欢迎各位大神指教,鞠躬~~ 换了新工作,目前手头是OCR项目,以前从事过图像处理,但是深度学习的知识几乎为0,这次通过这个项目希望自己能够入门,今天记录一下有关tensorflow加载不同模型的问题.我算是从0开始,直接阅读git上面的开源代码,很多明明很简单的问题也会困扰很久,但是解决之后肯定恍然大悟,归咎还是基础问题,然后去翻书翻博客.....OCR项…
本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862365.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…
本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862360.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…
import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 # 第一层卷积层的尺寸和深度 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 # 第二层卷积层的尺寸和深度 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 # 全连接层的节点个数 FC…
研究相关的图片分类,偶然看到bvlc模型,但是没有tensorflow版本的,所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图: 下面贴出通用模板: from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize class BVLG: def __init__(self, imgs, weights…
首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/…
先创建一个reader.py,后面的程序将用到其中的函数. from __future__ import absolute_import, division, print_function import numpy as np import pandas as pd def read_file(filname, sep="\t"): col_names = ["user", "item", "rate", "st&q…
最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下. 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception.faster_rcnn.rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各种模型中性能最好,所以便采用它来进行训练. 配置环境 1. 在GitHub上下载所需的mod…