先安装了Anaconda（点击进入官网）。因为它集成了很多Python的第三方库，而且可以方便的管理不同版本的Python，在不同版本的Python之间切换。而且Anaconda是一个科学计算环境，在电脑上安装完Anaconda之后，除了相当于安装了Python，也安装好了一些常用的库。笔者安装的是Python 2.7版的Anaconda，在安装好Anaconda之后，就已经安装好了Python和一些常用的库了。此外，还自动安装了Spyder。Spyder是Python一个简单的集成开发环境，...
今天来运行的是tensorflow-imageclassifier的sample。这个sample的功能是，当led亮的时候，点击button，进行照相，系统会对图片进行分析，图片中的内容。图片和结果的显示，需要连接显示屏，分析结果以及指示命令，可以通过连接speaker或者是耳机。源码地址：https://github.com/androidthings/sample-tensorflow-imageclassifier关于组装内容，大家可以参考上面源码地址里面的官方介绍。另外，这个sample的组装，我觉得是之前另外...
我已经训练了一个卷积神经网络(CNN),其中包含我在二进制文件中的以下数据(标签,文件名,数据(像素))：[array([2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1,0, 2, 1, 0, 2, 1, 0]), array(['10_c.jpg', '10_m.jpg', '10_n.jpg', '1_c.jpg','1_m.jpg', '1_n.jpg', '2_c.jpg', '2_m.jpg','2_n.jpg', '3_c.jpg', '3_m.jpg', '3_n.jpg','4_c.jpg', '4_m.jpg', '4_n.jpg', '5_c.jpg','5_m.jpg', '5_n.jpg', '6_...
TensorFlow：好用的时间序列训练测试集生成器（Python） 前言一、tf.keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator介绍二、示例展示总结前言 当我们使用TensorFlow框架搭建时间序列训练模型的时候，如何处理时间序列数据，生成训练集和测试集往往是一个不那么重要但是很麻烦的步骤，很多人选择自己写程序，但是有工具干嘛不用？官方教程使用的是timeseries_dataset_from_array，但是这个是适用TensorFlow在2.3或者以上的版本，...
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#...
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...
我试图用tensorflow的cifar-10预测单个图像的类. 我找到了这个代码,但它失败了这个错误： 分配要求两个张量的形状匹配. lhs shape = [18,384] rhs shape = [2304,384]我理解这是因为批次的大小只有1.(使用expand_dims我创建一个假批次.) 但我不知道如何解决这个问题？ 我到处搜索但没有解决方案..提前致谢！from PIL import Image import tensorflow as tf from tensorflow.models.image.cifar10 import cifar10 width = 24 height...
我试图在2或3个1080Ti上测试多GPU版本cifar10_estimator的性能,但没有收到加速. 我找到了一些有关硬件here的有用信息,但仍然困惑如何解决它. 我的环境： > Ubuntu VERSION = 16.04.5 LTS(Xenial Xerus)> Python3> CUDA_VERSION = 9.0.176> tensorflow-gpu = 1.11.0 GPU信息：nvidia-smi topo -mGPU0 GPU1 GPU2 GPU3 GPU4 GPU5 GPU6 GPU7 CPU Affinity GPU0 X PIX PHB PHB SYS SYS SYS SYS 0-7 GPU1 ...
我从tensorflow开始并一直遵循这个标准MNIST tutorial. 但是,与预期的92％的准确性相反,在训练集和测试集上获得的准确性不会超过67％.我熟悉softmax和多项式回归,并且使用草稿python实现以及sklearn.linear_model.LogisticRegression获得了94％以上的收益. 我曾使用CIFAR-10数据集尝试过相同的方法,在这种情况下,准确性太低,只有10％左右,这等于随机分配类.这让我怀疑我的张量流的安装,但是我对此不确定. 这是my implementation of...
我已经训练了一个批量大小为10的卷积神经网络.但是在测试时,我想分别预测每个数据集的分类而不是分批预测,这给出了错误：Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [1,3] rhs shape= [10,3]我理解10指的是batch_size,3指的是我分类的类数. 我们不能使用批次进行培训并单独测试吗？ 更新： 培训阶段：batch_size=10 classes=3 #vlimit is some constant : same for training and testing phase X = tf.placehol...
import sys import codecs import tensorflow as tf# 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。 DECODER_LAYERS = 2 # 解码器中LSTM结构的层数。 SRC_VOCAB_SIZE = 10000 ...
import sys import codecs import tensorflow as tf# 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。 NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM结构的层数。 SRC_VOCAB_SIZE = 10000...