import tensorflow as tf# 输入数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data", one_hot=True)# 定义网络的超参数
learning_rate = 0.001
training_iters = 200000
batch_size = 128
display_step = 5# 定义网络的参数
# 输入的维度 (img shape: 28*28)
n_input = 784
# 标记的维度 (0-9 digits)
n_classes = 10
# Dropout的概率,输出的可能性
dropout = ...
1 import os2 os.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL]=23 import tensorflow as tf4 from tensorflow import keras5 from tensorflow.keras import layers6 import numpy as np7 import matplotlib.pyplot as plt8 9 # from tensorflow.keras.datasets import mnist
10 # mnist is the handwriting number dataset 0-9
11
12 def load_mnist(path):
13 f=np.load(path)
14 x_train, y_train = f[x_train], f[y_train]
15 ...
基于算法专项六,的tensorflow原理,用三层网络结构进行训练手写字数据集 目录
1-手写数字数据集1.1数据集下载1.2数据集读取1.3进行各种样式的显示测试1.3.1显示单张样本1.3.1显示多张样本在一张影像上1.3.1显示多张样本在一张影像上并且在每张影像外面加白框2-用tensorflow框架搭建三层网络,训练手写字数据集2.1技巧1,用全连接方法代替专项六中的矩阵相乘并加上偏置项操作2.2tensorflow补充知识1、tf.one_hot()使用2、tf.nn.sof...
目录
Unet检测图像分割一、conda安装二、cuda11.1的安装三、cudnn的安装四、TensorFlow安装五、RTX3090环境验证六、Unet医学图像分割Unet检测图像分割
最近新入手了RTX3090显卡,想找个框架试下3090性能。TensorFlow,pytorch和paddle都已经支持CUDA11了。paddle是12月20日发布paddlepaddle2.0rc1版本支持CUDA11,没来得及验证。下面说明下TensorFlow在RTX3090深度学习环境的搭建和训练。因为是新入手的台式机,所以从0开始搭建环境...
我遇到了一个问题,试图在传入Dataset map方法的函数中使用Tensorflow的feature_column映射.当尝试使用Dataset.map对数据集的分类字符串特征进行热编码作为输入管道的一部分时,会发生这种情况.我得到的错误信息是: tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError:表已初始化.
以下代码是重新创建问题的基本示例:import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.lookup import in...
我想问一下,当前的数据集API是否允许实现过采样算法?我处理高度不平衡的阶级问题.我当时认为在数据集解析过程中对特定类进行过采样会很好,即在线生成.我已经看到了rejection_resample函数的实现,但是这会删除样本而不是复制它们,并且它减慢了批处理生成(当目标分布与初始分布大不相同时).我想要实现的是:举一个例子,看看它的类概率决定是否复制它.然后调用dataset.shuffle(…)dataset.batch(…)并获取迭代器.最好的(在我看来)方法...
在张量流数据集管道中,我想定义一个自定义映射函数,它接受一个输入元素(数据样本)并返回多个元素(数据样本).
下面的代码是我的尝试,以及期望的结果.
我无法完全按照tf.data.Dataset().flat_map()上的文档来了解它是否适??用于此处.import tensorflow as tfinput = [10, 20, 30]def my_map_func(i):return [[i, i+1, i+2]] # Fyi [[i], [i+1], [i+2]] throws an exceptionds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input)
ds ...
从百度图片下载一些图片当做训练集,好久没写爬虫,生疏了。没有任何反爬,随便抓。
网页:
动态加载,往下划会出现更多的图片,一次大概30个。先找到保存每一张图片的json,其对应的url:
打开调试,清空,然后往下划。然后出现:
点击左侧的链接,出现右边的详细信息,对应的就是URL。对这个url做请求即可。以下是代码:# -*- coding: utf-8 -*-
# import tensorflow as tf
# import os
# import numpy as np
import reque...
下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev))# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projectorold_v = tf.logging.get_verbosity()
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.ERROR)
# 载入数据集
mnist = input_data.read_data_...
我写了一篇文章深入解释神经网络如何从头开始工作.
为了说明博客文章,我在python using numpy编写了神经网络,并使用TensorFlow编写了一个版本.我在Github上传了代码来说明这个问题,但这不是一个干净的版本.
该网络的目标是根据其三个特征(公里,燃料类型,年龄)预测汽车的价格,这是我从头开始创建的玩具示例.
我从leboncoin.fr检索数据,我的数据集由大约9k辆车组成(仅限BMW系列1).我将数据标准化,使价格介于[0,1]之间,燃料类型采用二...
文章目录
一、机器学习入门概念一、基本概念机器学习:让机器进行学习和决策机器学习分类:无监督学习、监督学习、强化学习深度学习:模拟人脑,自动提取输入特征,是实现机器学习的方式之一神经网络:一种机器学习的方式
二、基本术语
二、线性回归与损失函数一、什么是线性回归二、方程表达三、多特征线性回归四、损失函数五、降低损失方法六、随机梯度下降和小批量梯度下降
三、Tensorflow和Numpy一、什么是TensorFlow二、基本概...
一、代码import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics
import osos.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL] = 2def preprocess(x, y): #数据预处理x = tf.cast(x, dtype=tf.float32)/ 255.y = tf.cast(y, dtype=tf.int32)return x,y(x, y),(x_test, y_test) = datasets.fashion_mnist.load_data()
print(x.shape, y.shape)batchsize = 128#...
文章目录
前言1、Tensorflow版本2、MNIST释义3、MNIST相关代码推荐代码
4、遇到的问题:tensorflow_dataset.load(mnist)无法下载数据集其他释义小结参考文献前言
创作开始时间:2021年4月3日16:41:32
如题。讲述MNIST定义,基础信息,相关代码,以及作图展示。
1、Tensorflow版本
Tensorflow 2.4.0还要pip install tensorflow_datasets (参考:https://stackoverflow.com/questions/56920995/not-able-to-import-tensorflow-datas...
训练神经网络模型之前,需要先获取训练数据集和测试数据集,本文介绍的获取数据集(get_data_train_test)的方法包括以下步骤: 1 在数据集文件夹中,不同类别图像分别放在以各自类别名称命名的文件夹中; 2 获取所有图像路径以及分类; 3 将分类转为字典格式; 4 将所有图像路径打乱; 5 将所有图像路径切分为训练部分和测试部分; 6 获取x部分 6.1 获取图像; 6.2 图像尺寸调整; 6.3 图像降维; 6.4 图像像素值取反; 6.5 图像像...
一、数据集加载步骤
1、获得图片路径列表给x,获得标签列表给y.
2、将数据集装载到dataset。(1) images and labels
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来源: https://www.cnblogs.com/zhangxianrong/p/14729670.html