以下是为您整理出来关于【Tensorflow2】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
来自《TensorFlow深度学习》书籍一、线性回归model = tf.keras.Sequential() #序列模型，在此基础上搭网络model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape = (1,))) #全连接层model.summary() 二、分类 import os import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets加载数据x的大小(60000,28,28),60000个样本，每个样本由28行、28列构成，数值大小为【0,255】...
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...
作者|Marcelo Rovai 编译|VK 来源|Towards Data Science介绍正如Zhe Cao在其2017年的论文中所述，实时多人二维姿势估计对于机器理解图像和视频中的人至关重要。然而，什么是姿势估计顾名思义，它是一种用来估计一个人身体位置的技术，比如站着、坐着或躺下。获得这一估计值的一种方法是找到18个“身体关节”或人工智能领域中命名的“关键点(Key Points)”。下面的图像显示了我们的目标，即在图像中找到这些点：关键点从0点（上颈部...
from tensorflow import keras import tensorflow as tf import numpy as np print(tf.__name__,tf.__version__) print(keras.__name__, keras.__version__)tensorflow 2.0.0 tensorflow_core.keras 2.2.4-tf# 定义常量 t = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) # 做索引操作 print(t) # 取从第二例以后的数值 print(t[:, 1:]) # 只把第二列取出来,当做一个tensor print(t[..., 1])# 做算子操作 # 加 print(t+10) # 平方 pr...
import tensorflow as tf# 6个班级的学生分数情况 a = tf.ones([4, 35, 8]) b = tf.ones([2, 35, 8]) c = tf.concat([a, b], axis=0) c.shape# 3个学生学生补考 a = tf.ones([4, 32, 8]) b = tf.ones([4, 3, 8]) tf.concat([a, b], axis=1).shapea = tf.ones([4, 35, 8]) b = tf.ones([4, 35, 8]) a.shape b.shape tf.concat([a, b], axis=-1).shapetf.stack([a, b], axis=0).shape tf.stack([a, b], axis=3).shapea = tf.ones([4,...
import tensorflow as tfa = tf.ones([1, 5, 5, 3]) a.shapea[0][0]numpy : 索引a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a.shapea[1].shapea[1, 2].shape a[1][2][3].shape a[1, 2, 3, 2].shape一维切片 a = tf.range(10) aa[-1:] a[-2:] a[:2] a[:-1]多维切片 a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a.shapea[0].shapea[0, :, :, :].shapea[0, 1, :, :].shapea[:, :, :, 0].shapea[:, :, :, 2].shapea[:, 0, :, :].shape步长::step...
前面已经使用TensorFlow2的原生代码搭建神经网络，接下来将使用keras搭建神经网络，并改写鸢尾花分类问题的代码，将原本100多行的代码用不到20行代码实现。用TensorFlow API：tf.keras搭建网络使用Sequential六步法：import，相关模块train, test，指定训练集的输入特征，和训练集的标签model = tf.keras.models.Sequential，搭建网络结构,（顺序神经网络）model.compile，配置训练方法model.fit，执行训练model.summary，打印出网...
试着用Tensorflow2.0实现Unet网络结构，遇到了一点问题：Sequential模式下的跳跃连接不知道如何实现，我会继续思考和完善def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64,kernel_size=4,strides=2,padding=‘same‘,use_bias=False)) model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.add(tf.keras.layers.LeakyReLU()) model.add(tf.keras.layers...
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...
import numpy as np import tensorflow as tftf.convert_to_tensor(np.ones([2, 3]))tf.convert_to_tensor(np.zeros([2, 3]))list tf.convert_to_tensor([1, 2]) tf.convert_to_tensor([1, 2.]) tf.convert_to_tensor([[1], [2.]])zeros tf.zeros([]) tf.zeros([1]) tf.zeros([2, 2]) tf.zeros([2, 3, 3]) a = tf.constant([0]) tf.zeros_like(a) # 等同于tf.zeros(a.shape)ones tf.ones(1) tf.ones([]) tf.ones([2]) tf.ones([2,...