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第一步：准备好需要的库tensorflow-gpu 1.8.0opencv-python 3.3.1numpyskimageospillow 第二步：准备数据集： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Kbz_UaRhAfhlweFY28R8Sw 密码：iym3本次使用了花朵分类的数据集，总共有5类每类里面有不同形态的同一类花朵在下载完数据集之后，我们对数据集进行预处理：from skimage import io, transform import os import numpy as np# 将所有的图片resize成100*100 w = 100 h = 100 c = 3# 读...
数据处理样本数据描述样本数据集是double类型的178 * 14矩阵，第一列表示酒所属类别，后面13列分别表示当前样本的13个属性：1) Alcohol2) Malic acid3) Ash4) Alcalinity of ash 5) Magnesium6) Total phenols7) Flavanoids8) Nonflavanoid phenols9) Proanthocyanins10) Color intensity11) Hue12) OD280/OD315 of diluted wines13) Proline数据预处理将文件内容读入矩阵，由于标签有三类，分别是1、2、3，于是进行二进制化。由于...
一、环境 tensorflow2.3.1 matplotlib-1.5.1 numpy-1.18.5 python3.5 二、代码 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,8)n_observations = 100 xs = np.linspace(-3, 3, n_observations) ys = np.sin(xs) + np.random.uniform(-0.5, 0.5, n_observations) plt.scatter(xs, ys) plt.show() X = tf.placeholder(tf.float32, name=X) Y = tf.placehol...
整体流程(以PASCAL VOC为例) 1.下载PASCAL VOC2012数据集，并将数据集转为tfrecord格式 2.选择并下载预训练模型 3.配置训练文件configuration（所有的训练参数都通过配置文件来配置） 4.训练模型 5.利用tensorboard查看训练过程中loss，accuracy等变化曲线 6.冻结模型参数 7.调用冻结pb文件进行预测 文件格式 首先建立一下文件结构，把models/research/object_detection/data下的label_map.pbtxt文件移动到自己建立的data下。 labe...
这是我在此发布的问题的后续跟进：Memory error with larger images when running convolutional neural network using TensorFlow on AWS instance g2.2xlarge 我使用TensorFlow在Python中构建了一个CNN模型,并在NVIDIA GRID K520 GPU上运行它.它可以在6464图像下正常运行,但会产生128128图像的内存错误(即使输入只包含1个图像). 错误说Ran尝试分配2.00GiB内存不足. 2GiB是我的第一个完全连接层的大小(输入：128 * 128 * 2(通道)输...
因此,我试图用多个数据集来获取CNN,当我添加足够的数据时(例如当我添加多个集合作为一个或当我尝试添加具有超过一百万个样本的数据集时),它会抛出ResourceExhaustedError . 至于指令here,我尝试添加from keras.backend.tensorflow_backend import set_session import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config))我的代码,但这不...
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...
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...
前段时间一直在网上学习人工智能，闲着没事写了个识别验证码的神经网络。 主要用python的tensorflow构建网络模型，使用java生成图形验证码做数据集，本次使用的模型是训练准确度为90%后保存的，识别率并不高。。。 可以通过这里在线生成图片，也可以通过这里下载生成图片的代码。然后在识别图片中选中图片就会生成识别后的字符，有兴趣的可以去试下。 识别的验证码后台生成验证码
1 #线性回归：用线性模型y=Wx+b拟合sin2 import numpy as np3 import matplotlib.pyplot as plt4 import tensorflow as tf5 6 #数据，标签7 x_data = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,300)8 noise = np.random.normal(-0.01,0.05,x_data.shape)9 y_label = np.sin(x_data) + noise 10 plt.rcParams[font.sans-serif]=[FangSong] # 用来正常显示中...