这篇文章主要介绍了用TensorFlow实现多类支持向量机的示例代码，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧本文将详细展示一个多类支持向量机分类器训练iris数据集来分类三种花。SVM算法最初是为二值分类问题设计的，但是也可以通过一些策略使得其能进行多类分类。主要的两种策略是：一对多（one versus all）方法；一对一（one versus one）方法。一对一方法是在任意两类样本之间设计创建一个二值分类器，然后得票最多的类...
TensorFlow反向传播算法实现 反向传播（BPN）算法是神经网络中研究最多、使用最多的算法之一，用于将输出层中的误差传播到隐藏层的神经元，然后用于更新权重。学习 BPN 算法可以分成以下两个过程：正向传播：输入被馈送到网络，信号从输入层通过隐藏层传播到输出层。在输出层，计算误差和损失函数。 反向传播：在反向传播中，首先计算输出层神经元损失函数的梯度，然后计算隐藏层神经元损失函数的梯度。接下来用梯度更新权重。这两...
一开始想采用PyAutoGUI，然后GTA并不支持，遂采用DirectX的输入模式 这部分的代码看不太懂了，我就Github上搜了一下代码，然后调整了一下。 Kyes.py文件 键盘映射，主要是把键位映射为DirectX能读的形式(16进制的一串字符)，定义如下 class Key_Mapping:num1 = 0x02num2 = 0x03num3 = 0x04num4 = 0x05num5 = 0x06num6 = 0x07num7 = 0x08num8 = 0x09num9 = 0x0anum0 = 0x0bescape = 0x01equal = 0x0dbackspace = 0x0etab = 0x0fq = ...
【python+Tensorflow】socket通信实战 1. 简介： 无论是利用Tensorflow Object Detection API来对一张图像进行目标检测，还是调用摄像头进行实时视频的目标检测，或者是利用rtsp调用网络视频流来进行目标检测，最后预测的部分都会用到models-master/research/object_detection/utils/visualization_utils.py这个函数，因此引出本文目的，将预测框利用socket通信，实时发送给需要的其他设备（包含嵌入式设备、服务器等）。关于如何利...
tf.repeat实现单一元素扩展为其重复元素的二维图像 目标：将一维数据[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]扩展为9张二维图像(第一张图像中元素全为0，第二张的全为1，以此类推…) 代码： import numpy as np import tensorflow as tf inpt = np.arange(10) inpt = inpt.T # 生成[0, 1, 2 ... , 9]的列向量 inpt = np.expand_dims(inpt, axis=1) # 对inpt先扩一维，或者后面对std扩维也成 inpt.shape输出： (10, 1)代码： std = np.exp...
DeepCrossing是在AutoRec之后，微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型。其应用场景是搜索推荐广告中，解决了特征工程，稀疏向量稠密化，多层神经网路的优化拟合等问题。所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型（文中couting feature）和类别型。如下图对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后，类别多的特征需要经过Embedding过程。要多说一句，数值的统计特征包括了过去广告点击率，这个在以后实际应用中设计特征可...
利用tensorflow2自带keras搭建BiLSTM+CRF的序列标注模型，完成中文的命名实体识别任务。这里使用数据集是提前处理过的，已经转成命名实体识别需要的“BIO”标注格式。 详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo 模型结构 BiLSTM+CRF模型就是在双向LSTM模型的输出位置接上一个CRF层，这样可以学习到相邻输出之间的依赖关系，从而提高输出标签的整理准确率，模型结构图如下图：数据处理 本文使用的数据是已经预处...
新手一枚，最近实验室要求跑一跑图像风格转移的实验，通过查阅资料，跟随大神们的步伐，成功完成了实验。 下面记录了我的实验过程~ 参考博客：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/79681080 1、实验环境 python 3.5.2 tensorflow 1.2.1 2、下载预训练的vgg网络，并放入到项目根目录中 下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 3、选定风格图片和内容图片，并放入根目录...
现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候，我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行，本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型。1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值// set up your input pathsconst string pathToGraph = "/home/senius/python/c_pytho...
1. 准备预训练好的模型TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件data 文件是训练好的参数值，meta 文件是定义的神经网络图，checkpoint 文件是所有模型的保存路径，如下所示，为简单起见只保留了一个模型。model_checkpoint_path: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" all_model_checkpoint_paths: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" 2. 导入模型图、参数值和相关变量 import tensorflow as tf import...
现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现，构建、训练、保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成。但有时候，我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行，本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型。1. 环境配置为了能在 C/C++ 中调用 Python，我们需要配置一下头文件和库的路径，本文以 Code::Blocks 为例介绍。 在 Build -> Project options 添...
??????????????????????? ??????????????????????? ??????????????????????? ?????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。...
我目前正在使用Tensorflow Seq2seq模型,尝试实施情绪分析.我的想法是为编码器提供IMDB注释,为解码器提供[Pad]或[Go],向目标提供[neg] / [pos].我的大部分代码与seq2seq转换示例非常相似.但是我得到的结果很奇怪.对于每个批次,结果要么全部[neg]要么全部[pos].“encoder input : I was hooked almost immediately.[pad][pad][pad]” “decoder input : [pad]” “target : [pos]”由于此结果非常特殊,我想知道是否有人知道会导致这种...
我正在努力在TensorFlow中实现K-Nearest Neighbor.我认为要么我忽略了一个错误,要么做了一些可怕的错误. 以下代码始终将Mnist标签预测为0.from __future__ import print_functionimport numpy as np import tensorflow as tf# Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataK = 4 mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)# In this example, we limit mnist data Xtr, Ytr...
??????????????????????????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系统。1 LeNet-5模...