Tensorflow学习笔记:CNN篇(5)——CIFAR-10数据集VGG19实现(Keras版)

Tensorflow学习笔记:CNN篇(5)——CIFAR-10数据集VGG19实现(Keras版)完整代码importimport numpy asfrom keras.datasets importfrom keras.preprocessing.image importfrom keras.models importfrom keras.layers importfrom keras.lay

TensorFlow+Keras 环境安装

《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践》阅读笔记深度学习以大量矩阵模拟神经元的工作方式。矩阵运算特性:单一运算简单,但是需要大量运算,适合并行计算。机器学习:      1.训练数据由features和label组成      2.机器学习两个阶段:训练,预测      3.分类:有监督的学习,无监督的学习,增强式学习。深度学习:      1.通常有一个输入层,一个输出层,隐藏层

学习TensorFlow,TensorBoard可视化网络结构和参数

在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优化网络?针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况。本博文分为四个部分,第一部分介绍相关函数,第二部分是代码测试,第三部分是运行结果,第四部分介绍相关参考资料。一. 相关函数TensorBo

tensorflow中seq2seq模块的应用

 转载自:Tensorflow中的Seq2Seq全家桶 - 王岳王院长的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/47929039今天看了上面的这位作者的文章,感觉写的非常清楚 引言听说以后公司那边用 Tensorflow,最近就转回 Tensorflow学习一下,发现很久以前 Tensorflow 把 seq2seq 的接口又重新升级了一下,也加了一些功能,变成了

tensorflow实现人脸检测及识别(简单版)

本教程主要是对人脸检测及识别python实现系列 及碉堡了!程序员用深度学习写了个老板探测器(付源码) 的实现。主要实现的功能是用网络摄像头自动识别在工位通道走过的人脸,如果确认是老板的话,就用一张图片覆盖到整个屏幕上。虽然原教程已经写的很好,但是我们在实现的时候仍然踩了很多坑。本着让后来者少走点弯路的原则,我们特将最详细的步骤记录如下,以期读者朋友只花最少的时间便能体验用tensorflow实现

使用TensorFlow实现RNN模型入门篇1

最近在看RNN模型,为简单起见,本篇就以简单的二进制序列作为训练数据,而不实现具体的论文仿真,主要目的是理解RNN的原理和如何在TensorFlow中构造一个简单基础的模型架构。其中代码参考了这篇博客。数据集首先我们看一下实验数据的构造:输入数据X:在时间t,Xt的值有50%的概率为1,50%的概率为050%的概率为1,50%的概率为0,除此之外,如果`Xt-3 == 1`,Yt为1的概率增加50

TensorFlow超级指南 | 你能想到的TF教程和资源都在这里(附链接&视频)

来源:新智元本文约3500字,建议阅读10+分钟。本文涵盖与TensorFlow相关的教程、书籍、工具、求职等的大量信息。尽数资源,应有尽有。[ 导读 ]众所周知,TensorFlow已然成为机器学习的热门工具。不论是学习还是从事与机器学习相关的工作,能够灵活使用TensorFlow可以大幅提高作业效率。不论你是刚刚“入坑”机器学习,亦或是在机器学习领域摸爬滚打多年,本文所总结的TensorFlo

TensorFlow Lite 深度解析 | 中文教学视频

作者:TensorFlow 中国团队,Google 工程师 Renmin Gu.最新的中文技术分享视频来了!本期来自 Google 的工程师 Renmin 为大家带来 TensorFlow Lite 的深度解析视频,主要讲述 TensorFlow Lite 模型文件格式,并可视化以帮助大家记忆理解,也包含 TensorFlow Lite 的具体加载运行过程,并给出关键的数据结构描述,同样以可视化的

TensorFlow教程 1 Tensorflow简介

1 Tensorflow简介Tensorflow简介1 为什么选 Tensorflow2 安装21 安装 TensorflowLinux 和 MacOSWindows3 神经网络在干嘛本系列博客是学习《莫烦tensorflow视频教程》的读书笔记,非常推荐他关于机器学习和深度学习的视频。这个是他的个人网站:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine

分享最近在学习的 TensorFlow 教程 | 提供资源下载链接

教程《Tensorflow 实战Google深度学习框架》《TensorFlow实战_黄文坚》《TensorFlow技术解析与实战》下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bvVPgJ0_wBqKVTOC8Cy2MQ《TensorFlow实战》和《Tensorflow 实战Google深度学习框架》的异同参考:https://www.zhihu.com/question/570

Tensorflow中的物体识别API的demo实现

环境:python3.5 需要安装代码中对应的python库和tensorflow库 https://github.com/tensorflow/models/tree/477ed41e7e4e8a8443bc633846eb01e2182dc68a/object_detection import numpy asimportimport six.moves.urllib asimportimpo

基于Tensorflow训练物体、人像识别的模型

领导突发奇想一个idea,于是踏上了了解Tensorflow机器学习框架之路,踩过很多坑,做个记录。各位看官看的时候有些训练方式可能已经过时或者不对,见谅。参考文档安装tensorflow教程 https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html https://cloud.tencent.com/developer/article/

tensorflow 物体识别

tensorflow推出的object detection模块,为我们做物体检测提供了极大的便利,如果还没有安装该模块,可以参照 http://blog.csdn.net/hanshuobest/article/details/79222685 import numpy asimportimport tensorflow asfrom collections importfrom matplotl

TensorFlow Object Detection API 技术手册(3)——运行Demo程序

TensorFlow Object Detection API 技术手册(3)——运行Demo程序(一)打开示例程序(二)代码解读及修正(三)使用其他预训练模型(四)使用预训练模型预测自己的图片(五)安装最后的运行库(一)打开示例程序在(research/object_detection/)目录下按住shift键,点击右键打开powershell窗口,输入命令:如图:(二)代码解读及修正从GitH

制作VOC2007格式数据集,并用TensorFlow Object Detection API训练

一、制作自己的VOC2007数据集1. VOC2007数据集格式1)JPEGImages文件夹 2.准备照片素材,标注每张图片图片重命名 Tensorflow Object Detection API-如何制作VOC格式数据集 https://github.com/whlook/VOCMaker目标物体标注 https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool

TensorFlow Object Detection API Windows 7 运行环境配置方法 2018.06

NotesTensorFlow Object Detection API 官方给出的安装教程是Linux的,而我现在用Win更方便一点,所以就尝试用Win运行Demo,结果问题真是层出不穷,所幸还是解决了。目前的状态仅仅是能够成功运行的Demo。后续应该还会继续写如何训练自己的数据集。Win环境配置方法由于在Win环境下现存的Python环境和应用会造成影响,且有的包不用anaconda安装时会报

win7+Anaconda 安装Tensorflow Object Detection API

网上的方法试了一圈,出现过两个错误:1. ImportError: No module named 'object_detection'2. ImportError: cannot import name 'string_int_label_map_pb2'第一个错误,是因为没有安装tensorflow\models造成的,第二个错误,是因为没有正确编译models\research\object

tensorflow object_dection API错误处理

Ubuntu下使用tensorflow object-detection APIhttps://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detectionhttps://github.com/tensorflow/models/issues/1834https://stackoverflow.com/questions/25340698/im

tensorflow 中的object-detction API 使用指南

熟悉TensorFlow的人都知道,tf在Github上的主页是:tensorflow,然后这个主页下又有两个比较重要的repo(看star数就知道了),分别是TensorFlow的源代码repo:tensorflow/tensorflow,还有一个tensorflow/models。后者tensorflow/models是Google官方用TensorFlow做的各种各样的模型,相当于示例代码,

Keras + TensorFlow

在这个教程中,我们将学习以下几个方面:为什么选择 Keras?为什么 Keras 被认为是深度学习的未来?在Ubuntu上面一步一步安装Keras。Keras TensorFlow教程:Keras基础知识。了解 Keras 序列模型使用 Keras 保存和回复预训练的模型Keras APIKeras 是 Google 的一位工程师 François Chollet [https://twitter