深度学习中,我们经常要使用的技术之一,连接连个通道作为下一个网络层的输入,那么在tensorflow怎么来实现呢? 我查看了tensorflow的API,找到了这个函数: tf.concat(concat_dim, values, name='concat') concat_dim是tensor连接的方向(维度),values是要连接的tensor链表,name是操作名.cancat_dim维度可以不一样,其他维度的尺寸必须一样.下面举两个例子:两个二维tensor连接,两个三维tensor连接

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862364.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

前言 imagepool是一款管理图片加载的JS工具,通过imagepool可以控制图片并发加载个数. 对于图片加载,最原始的方式就是直接写个img标签,比如:<img src="图片url" />. 经过不断优化,出现了图片延迟加载方案,这回图片的URL不直接写在src属性中,而是写在某个属性中,比如:<img src="" data-src="图片url" />.这样浏览器就不会自动加载图片,等到一个恰当的时机需要加载

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“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten

方法一:直接使用tensorflow提供的函数image = tf.gfile.FastGFile('PATH')来读取一副图片: import matplotlib.pyplot as plt; import tensorflow as tf; % matplotlib inline #将matplotlib绘制的图像直接输出到当前交互式的框架下 image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('home/ubuntu-mm/TensorFlow/Learnin

对于一个全连接层,tensorflow都为我们封装好了. 使用:tf.layers.dense() tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=N

一.图片处理 1.图片存取 tf.gfile import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_bytes = tf.gfile.FastGFile("dog.jpg", 'rb').read() # 字节 with tf.Session() as session: # 2.图片解码 img = tf.image.decode_jpeg(image_bytes) # print(img) # tensor('De

首先在官网下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 安装时注意 勾选第一个,增加环境变量 安装好后再windows界面打开Anaconda Prompt conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 设置清华镜像,下载更快一点 之后 conda

tf.pad()文档如下, pad(tensor, paddings, mode='CONSTANT', name=None, constant_values=0)    Pads a tensor.        This operation pads a `tensor` according to the `paddings` you specify.    `paddings` is an integer tensor with shape `[n, 2]`, where n is the

最近对它的README.md文件颇为感兴趣.便写下这贴,帮助更多的还不会编写README文件的同学们. README文件后缀名为md.md是markdown的缩写,markdown是一种编辑博客的语言.用惯了可视化的博客编辑器(比如CSDN博客,囧),这种编程式的博客编辑方案着实让人眼前一亮.不过GitHub支持的语法在标准markdown语法的基础上做了修改,称为Github Flavored Markdown,简称GFM.可不是GFW呀. ——————————————————————————

from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array def main(): #tagert_size 修改图像大小 image = load_img("./bus/300.jpg",target_size=(50,50)) print(image) image.show() print(img_to_array(image)) if __name__ == '__main__': m

参考:http://blog.csdn.net/wyyfwm/article/details/45917255 我们把图像文件的内容直接写在了HTML 文件中,这样做的好处是,节省了一个HTTP 请求.坏处呢,就是浏览器不会缓存这种图像.现在我们提供一个js: function convertImgToBase64(url, callback, outputFormat){ var canvas = document.createElement('CANVAS'), ctx = canvas.g

感谢英才计划,我们每个人收获了一台清华的虚拟机. 4 core CPU 16GB Memory 80GB Disk 配置不错了... 用ssh密钥登录.赠送hadoop-key.pem一把. 先用sudo ssh ubuntu@ipipipipip登录一个接口虚拟机吧. 很好,然后把这个作为跳板上自己的虚拟机:ssh ubuntu@myipipipip 于是感觉不错哦. 同时,我们也可以一步搞定: ssh -i hadoop-key.pem -tt ubuntu@ipipip ssh  ubun

我们把图像文件的内容直接写在了HTML 文件中,这样做的好处是,节省了一个HTTP 请求.坏处呢,就是浏览器不会缓存这种图像.现在我们提供一个js: function convertImgToBase64(url, callback, outputFormat){ var canvas = document.createElement('CANVAS'), ctx = canvas.getContext('2d'), img = new Image; img.crossOrigin = 'Ano

1.使用TensorFlow Retrain进行图片分类训练 https://www.tensorflow.org/versions/master/how_tos/image_retraining/index.html#training-steps 2.使用Flask发布图片识别服务,接收POST上传的图片,并返回结果 https://github.com/ConorPai/PlantRecognitionWebAPI 3.使用效果

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. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述

TensorFlow之单层(全连接层)实现手写数字识别训练及测试实例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('is_train',1,'指定程序是预测还是训练') def full_connected(): # 获取真实的数据 mnist = input_da

前置准备 在阅读本文之前,请确定你已经了解神经网络的基本结构以及前向传播.后向传播的基本原理,如果尚未了解,可以查看下文. 深度学习之神经网络 什么是TensorFlow? TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络中进行分析

开始图像处理的海洋 (1)两个问题的详细解答 在开始畅游opencv.tensorflow的海洋之前,我们这里先要解决两个问题. 1.Jupyter notebook 解决了无法自动跳转到浏览器的问题 1)在开始菜单里找到并打开Anaconda Prompt,输入以下命令然后执行. jupyter notebook --generate-config 2)打开上述命令生成的jupyter notebook配置文件:jupyter_notebook_config.py.找到# c.Notebook

使用CNN卷积神经网络(1) 简单介绍CNN卷积神经网络的概念和原理. 已经了解的小伙伴可以跳转到Tensorflow学习笔记No.4.2学习如和用Tensorflow实现简单的卷积神经网络. 1.CNN简介(概念简介) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 卷积神经网络通常包含以下几种层: 卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中

一.获取URL Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口,我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据.首先,我们定义了一个getHtml()函数: urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址. read()方法用于读取URL上的数据,向getHtml()函数传递一个网址,并把整个页面下载下来.执行程序就会把整个网页打印输出. 二.查看图片地址 我们又创建了getImg()函数,用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接.re模块主要包含了正则表达式: re.com