以MNIST的sequential模型为base-line，通过读取自己的数据，训练模型并存储模型，最后达到绘图实物的运用。自制数据集，解决本领域应用观察数据结构给x_train、y_train、x_test、y_test赋值def generateds(图片路径,标签文件)：def generateds(path, txt):f = open(txt, ‘r‘) # 以只读形式打开txt文件contents = f.readlines() # 读取文件中所有行f.close() # 关闭txt文件x, y_ = [], [] # 建立空列表for content in content...
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...
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 ? (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});标签：,,,,,,,, 来源： https://www.cnblogs.com/zhangxianrong/p/14729670.html
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...