占位符允许稍后赋值，通常用于存储样本数据。要创建占位符，可使用tf.placeholder方法。语法tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None )说明dtype: 数据类型shape: 占位符的维数，可选。默认情况下，值为赋值数据的形状name: 占位符的名称，可选声明一个占位符:import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
data_placeholder_a = tf.placeholder(tf.float32, name = "data_placeholder_a")
prin...
1.获取Fashion MNIST数据集本指南使用Fashion MNIST数据集，该数据集包含10个类别中的70,000个灰度图像。 图像显示了低分辨率（28 x 28像素）的单件服装，如下所示 Fashion MNIST旨在替代经典的MNIST数据集，通常用作计算机视觉机器学习计划的“Hello，World”。我们将使用60,000张图像来训练网络和10,000张图像，以评估网络学习图像分类的准确程度。(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=keras.datasets.fash...
本篇主要讲述利用MTCNN的预训练模型得到原图中人脸的分割，代码如下：https://github.com/davidsandberg/facenet结合博客https://blog.csdn.net/FortiLZ/article/details/81396566?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg看起来省力些要是对MTCNN的训练过程感兴趣的，可以看https://www.cnblogs.com/helloworld0604/p/9808795.htmlMTCNN原理经过P，R，O三层网络，一层层检测，具体网络构建如下：PNetclass PNet(Network):def setup(self):(sel...
一、TensorFlow简介1.TensorFlow定义： tensor ：张量，N维数组 Flow : 流，基于数据流图的计算 TensorFlow : 张量从图像的一端流动到另一端的计算过程，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和处理的过程。 2. 工作模式： 图graphs表示计算任务，图中的节点称之为op(operation) ，一个 op可以获得0个 或多个张量（tensor），通过创建会话（session）对象来执行计算，产生0个或多个tensor。...
Spark MLlibSpark分布式计算原理Spark（分布式的计算平台），分布式：指计算节点之间不共享内存，需要通过网络通信的方式交换数据。Spark最典型的应用方式是建立在大量廉价计算节点（廉价主机、虚拟的docker container）上；但这种方式区别于CPU+GPU的架构和共享内存多处理器的高性能服务器架构。 从Spark架构图看出，Manager node调度组织Spark程序，而Worker Node（可分为不同的partition(数据分片)，是spark的基本出来单元）执...
Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建，tensorflow , keras , pytorch , cudaUbuntu16.04安装参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656安装nvidia驱动sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update选择安装驱动
ubuntu-drivers devices查看自己显卡对应的驱动型号，可在nvidia官网查询
sudo apt install nvidia-410通过以下命令查看是否安装成功nvidia-smi 安装cuda,可选方式3种1.直接安装...
一.迁移学习的概念什么是迁移学习呢？迁移学习可以由下面的这张图来表示： 这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练，但是我们只改变之前模型的分类器（全连接层和softmax/sigmoid），这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了！但是为什么可以这么做呢？二.为什么可以使用迁移学习?一般在图像分类的问题当中，卷积神经网络最前面的层用于识别图像最基本的特征，比如物...
一些废话，也可能不是废话。可能对，也可能不对。 机器学习的定义：如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也可以随之增加，则称这个程序可以在经验中学习。 “程序”指的是需要用到的机器学习算法，算法的效果除了依赖于训练数据，也依赖于从数据种提取的特征。 也可以说机器学习的是特征和任务之间的关联。 深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联之以外，...
之前没有用过显卡，直接上手了一块RTX2080,在pycharm里面配置tensorflow-gpu踩坑无数，写下这篇经验，希望对还在坑中挣扎的小伙伴们有些帮助。一些知识：配置tensflow-gpu，大概需要安装显卡驱动，安装python，CUDA，cuDNN，更改环境变量，安装tensflow-gpu其中的坑大概在于CUDA，cuDNN与tensorflow的版本需要兼容，有时还要考虑到python的版本。其中还需要注意python的位数，好像只能64位，32位会在哪里出错我忘了......CUDA（Com...
树莓派实现垃圾分类【深度学习图像识别】：keras+tensorflow
1.配置好ssh和vnc之后，换源：2.python虚拟环境配置3.安装tensorflow1.14.04.安装keras5.开始测试；import keras前面加import os就能忽略提示。
系统环境：2020-08-20-raspios-buster-armhf-full 工程要求：Tensorflow 1.14.0 + Keras 2.2.4 + Python 3.7
1.配置好ssh和vnc之后，换源：
第一步，先备份源文件
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
...
这是本人从零到一学习深度学习的第一篇记录,也不知道能写出多少学习记录,也不知道能学到多少,总之记录下自己的学习过程,遇坑过程,一切跟深度学习的过程都会一一记录,一方面给自己回头看的一点念想,另一方面给其他同学参考,按这一篇就可以解决对应的问题.
2020年3月9日 by 第一段代码
<这个安装 看了好多人的安装博客,最后理顺和整合了一下,讲到底看我这一篇搭建深度学习环境就足够了,按步骤走完安装Tensorfllow2.0-GPU/CPU+Keras环...
自从开始接触深度学习就踩坑不断，一言不合就要装各种东西，这里记录一下自己的折腾过程，也写一个教材教小白们入坑。#我也是小白#请大家多指教
1、准备工作
1.1 确定自己电脑的显卡配置
今天介绍的方法只支持NVIDIA显卡的用户。确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准。1.2 为自己的显卡安装最新的显卡驱动（https://www.nv...
内容简介
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础 实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。
《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章，主要内容有：人工智能、大数据、机器学习和深度学...
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。1.TensorFlow的概念TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。也就是说，TensorFlow 使用图（graph）来表示计算任务。图中的节点表示数学运算，边表示运算之间用来交流的多维数组（也就是tensor，张量）。TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上。TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和工程师开发的，主要是 ...
基于tensorflow2.x版本python代码实现深度学习回归预测（以lstm为例）
代码实现（能直接跑通本文中的代码）
import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
from general import *#import tensorflow as tf
#from tensorflow import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import *
#from general import *tf.random.set_seed(22)
np.random.seed(22)
os.environ...
