#coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 feature

这里做了一些小的修改,感谢谷歌rd的帮助,使得能够统一处理dense的数据,或者类似文本分类这样sparse的输入数据.后续会做进一步学习优化,比如如何多线程处理. 具体如何处理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse,参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/342 两个文件 melt.py binary_classification.py 代码和数据已经上传到 https://github.com/ch

关于categorical cross entropy 和 binary cross entropy的比较,差异一般体现在不同的分类(二分类.多分类等)任务目标,可以参考文章keras中两种交叉熵损失函数的探讨,其结合keras的API讨论了两者的计算原理和应用原理. 本文主要是介绍TF中的接口调用方式. 一.二分类交叉熵 对应的是网络输出单个节点,这个节点将被sigmoid处理,使用阈值分类为0或者1的问题.此类问题logits和labels必须具有相同的type和shape. 原理介绍 设x

这一节使用TF搭建一个简单的神经网络用于分类任务,首先把需要的包引入,另外为了防止在多次运行中一些图中的tensor在内存中影响实验,采取重置操作: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def reset_graph(seed=42): tf.reset_default_graph() tf.set_random_seed(seed) np.random.seed(seed) res

写在前面的话 MNIST教程是tensorflow中文社区的第一课,例程即训练一个 手写数字识别 模型:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 参考视频:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-01-classifier/ MNIST编程 代码全文 import tensorflow as tf from tensor

一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍过,图片的特征是不能采用像素的灰度值的,这部分原理的台阶有点高,还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型(美其名曰迁移学习). 模型文件为:tensorflow_inception_graph.pb 二.样本介绍 我随便在网上找了一些图片,分成6类:男孩.女孩.猫.狗.男人.女人

首先说明使用的工具和环境:python3.6.8   tensorflow1.14.0   centos7.0(最好用Ubuntu) 关于环境的搭建只做简单说明,我这边是使用pip搭建了python的虚拟环境(virtualenv),并在虚拟环境中安装tensorflow.详细步骤可以查看tensorflow的官网. 训练数据 训练(train.txt)和测试(test.txt)数据,两个文件的分类相同为100个分类,其中test.txt每个类下有200条测试数据,train.txt每个类下有1

函数:tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits, targets, name=None) 说明:此函数是计算logits经过sigmod函数后的交叉熵值(即互熵损失),能帮助你更好的进行分类操作.对于一个不相互独立的离散分类任务,这个函数作用是去度量概率误差. 简单点就是去度量化. 实例: # output 的计算方法:max(x, 0) - x * z + log(1 + exp(-abs(x)) ) # logits 和 targets 必

# -*- coding: utf-8 -*- import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim import tensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3 as inceptio

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 因为slim.nets包在 tensorflow 1.3 中有一些问题,所以这里为了方便 # 我们将slim.nets.inception_v3中的代码拷贝到了同一个文件夹下. # imp

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录,这个目录下有5个子目录,每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片. INPUT_DATA = 'F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\flower_photos\\' # 输出文件地址

import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录,这个目录下有5个子目录,每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片. INPUT_DATA = 'F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\flower_photos\\' # 输出文件地址

import mxnet as mx from mxnet import autograd, gluon, init, nd from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata import time import sys net = nn.Sequential() net.add(nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmo

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90478551 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 ​ 本篇讲CNN的训练与预测(以裂纹分类为例).任务目标:将裂纹图片数据集自

TensorFlow文本分类: 亲测可用:https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/77862202 简单实例:https://www.leiphone.com/news/201705/tIiuOvjsaGWQ872L.html 不错:https://blog.csdn.net/u011439796/article/details/77692621 仅供参考:https://www.leiphone.com/news/201704/HE5R

http://www.jianshu.com/p/75f7e60dae95 作者:陈迪豪 来源:CSDNhttp://dataunion.org/26447.html 交叉熵介绍 交叉熵(Cross Entropy)是Loss函数的一种(也称为损失函数或代价函数),用于描述模型预测值与真实值的差距大小,常见的Loss函数就是均方平方差(Mean Squared Error),定义如下.   ​平方差很好理解,预测值与真实值直接相减,为了避免得到负数取绝对值或者平方,再做平均就是均方平方差.注意这

『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)

1,前言 伴随人工智能和深度学习的应用越来越普及,越来越多的开发人员开始投入到智能算法的编程中.由于算法成熟且公开,软件编码这一块不存在难度:但模型训练和预测所需的时间与硬件设备的配置有极大关系,很多开发人员并不具备GPU计算能力,如此只能在cpu上计算将耗费太多时间,对于模型调试和实际应用产生实质性阻碍. 好在大公司已经将其软硬件能力提供为PAAS.SAAS服务,让普通用户能使用其超强计算平台进行大数据计算.比如百度云.阿里云.本文对阿里云提供的机器学习产品进行体验. 2,建立项目一 阿里云机

2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

TensorFlow   1 分类: 1,protocol Buffer  处理结构化数据工具: (xml,json) 2,Bazel        自动化构建工具, 编译: tensor 张量:    张量就是多维数组: flow  流: 两个阶段:1   定义计算图中所有的计算:  2,执行计算: 张量tensor: 1,多维数组: 2,零阶张量表示标量(scalar),就是一个数: 3,一阶张量表示为向量(vector), 是一维数组: .....   第n阶 --------------