在TensorFlow中使用深度学习GANs处理图像

深度学习进行图像修复。本文面向一般的技术读者,有部分深度内容针对有机器学习目录介绍第一步:把图像解析成概率分布中的样本点第二步:快速生成伪造图像第三步:找到修复图像的最佳伪造图片结论完成图像修复需要三步。1. 我们首先要把图像解析成概率分布中的样本点2. 这种解析让我们学习如何产生伪图像3. 接着我们就能找到补全修复所需的最佳伪图像例如 PS中自动抹去图像中不想要的部分(图像来源:CC)第一步:把

TensorFlow实现经典深度学习网络(1):TensorFlow实现AlexNet

TensorFlow实现经典深度学习网络(1):TensorFlow实现AlexNet                      AlexNet共包含8个权重层,其中前5层为卷积层,后3层为全连接层。如上图所示,第1个及第2个卷积层后连有LRN层,不过此后的网络也证明LRN并非CNN中必须包含的层,甚至有些网络加入LRN后效果反而降低(读者可自行验证)。两个LRN层及最后层卷积层后都跟有最大池化层

Tensorflow深度学习之七:再谈mnist手写数字识别程序

之前学习的第一个深度学习的程序就是mnist手写字体的识别,那个时候对于很多概念不是很理解,现在回过头再看当时的代码,理解了很多,现将加了注释的代码贴上,与大家分享。(本人还是在学习Tensorflow的初始阶段,如果有什么地方理解有误,还请大家不吝指出。)from tensorflow.examples.tutorials.mnist# 下载mnist数据集至当前目录下的MNIST_data文件

深度学习5:TensorFlow MNIST入门示例

参考: http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html今天按照官方教程来搭建一个MNIST的网络,同时学习一下构建一个TensorFlow模型的基本步骤。1. 单层网络MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,包含各种手写数字图片和对应的标签。在python中加载MNIST数据集十分容易,只需要

tensorflow02 《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-03

01 运行环境win10 python3.5.3 CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 02 第三章 TensorFlow入门tensorflow的计算模型:计算图–tf.Graph 表3-1 TensorFlow维护的集合列表集合名称集合内容使用场景tf.GraphKeys.VARIABLES所有变量持久化TensorFlow模型tf.GraphKeys.

tensorflow官方教程: 卷积神经网络CNN在数据集CIFAR-10上分类

tensorflow官方教程: 卷积神经网络CNN在数据集CIFAR-10上分类本文主要包含如下内容:tensorflow官方教程 卷积神经网络CNN在数据集CIFAR-10上分类训练测试代码自拟训练代码  本篇博客来自原始英文教程原始教程,你可以参照原始教程以及本篇博客进行学习。 训练测试代码  官方教程提供了 CIFAR-10 数据集以及相关训练测试代码,代码位于 models/tutoria

【实战】使用神经网络和TensorFlow来对文本分类

1.机器学习算法 + 数据 = 预测模型由于我们定义的模型是用来对文本进行分类,所以定义如下:接着,我们需要一个做了标记的文本训练集(每个文本对应一个分类标志)。在机器学习里,这种情况叫做监督学习(Supervised learning)。由于是把数据分类,所以这个又是分类任务。为了创建这个模型,我们将使用神经网络。2.神经网络神经网络的灵感来自我们的中枢神经系统,相互连接的节点就像我们的神经单元

tensorflow中神经网络相关函数算法

sigmoid, tanh, elu, softplussoftsign), continuous but not everywhere differentiable functions (relu, relu6, crelu and relu_xdropout).tf.nn.relutf.nn.relu6tf.nn.crelutf.nn.elutf.nn.softplustf.nn.softsi

Ubuntu16.04+Anaconda安装+换源+环境创建+tensorflow安装+Pytorch安装(基于conda或pip)

一、Anaconda,下载Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。ps:也可以去官网下载 https://www.anaconda.com/download/ps:本次使用的是Anaconda3-5.0.0-Linux-x86_64.sh二、Anaconda,安装进入文件目录:bash ./

实验室服务器安装anconda并安装机器学习基础包及TensorFlow/pytorch

目录:写在前面conda简介下载并安装conda检验当前python版本使用前激活conda简单的conda指令写在前面写这篇文章的目的:希望大家看完这篇文章之后理解什么是conda, 学会安装conda, 并用conda在任意一台机器(主要是服务器)上配置自己的python开发环境。如果你使用过conda,并且只是需要在服务器上配置自己的开发环境(独立的任意版本的python和你需要的pytho

CUDA安装以及基于pyenv和anaconda的TensorFlow和PyTorch安装与环境配置

基于pyenv和anaconda的TensorFlow和PyTorch安装与环境配置1.CUDA配置UbuntuWindowsmacOs2.TensorFlow安装与配置UbuntuWindowsmacOS3.PyTorch安装与配置UbuntuWindowsmacOS1.CUDA配置Ubuntu1.推荐16.04版本Ubuntusudosudosudo apt install或:sudosudo

【TensorFlow-windows】keras接口——卷积手写数字识别,模型保存和调用

前言上一节学习了以TensorFlow为底端的keras接口最简单的使用,这里就继续学习怎么写卷积分类模型和各种保存方法(仅保存权重、权重和网络结构同时保存)国际惯例,参考博客:官方教程colab就行,里面涵盖了学习方法,包括自己的出错内容和一些简单笔记,下面为了展示方便,每次都重新定义了网络结构,对Python熟悉的大佬可以直接def create_model():函数,把模型结构保存起来,后面

如何将keras训练好的模型转换成tensorflow的.pb的文件并在TensorFlow serving环境调用

首先keras训练好的模型通过自带的model.save()保存下来是 .model (.h5) 格式的文件模型载入是通过 my_model = keras . models . load_model( filepath )要将该模型转换为.pb 格式的TensorFlow 模型,代码如下:然后模型就存成了.pb格式的文件问题就来了,这样存下来的.pb格式的文件是frozen model如果通过T

TensorFlow-Keras预训练模型测试

在tf.keras.applications里有多个预训练的模型类。这些类继承了tf.keras.Model类,使用比较方便。在实例化这些类之后,程序会自动下载参数,存储于本地硬盘。目前已经有的模型包括:DenseNet121DenseNet169DenseNet201InceptionResNetV2InceptionV3MobileNetNASNetLargeNASNetMobileResNe

深度学习框架Tensorflow学习(五)-----多层感知器模型

一、多层感知器多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。可以实现非线性判别式,如果用于回归,可以逼近输入的非线性函数。其实MLP可以用于“普适近似”,即可以证明: 具有连续输入和输出的任何函数都可以用MLP近似 ,已经证明,具有一个隐藏层(隐藏节点个数不限)的MLP可以学习输入的任意非线性函数。二、代

深度学习笔记——深度学习框架TensorFlow(十一)

看了一段时间的官网,对TensorFlow有了一定了解,但还不会通过TensorFlow搭神经网络框架,准备周末做一个总结。 TensorFlow的一些易用工具: 如果不想研究tensorflow的API,只是想快速实现什么,那么可以使用其他高层工具,比如:tf.contrib.learn,tf.contrib.slim,Keras等。这里是tflearn的github样例集合TensorFlow

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  • 发布于 2019-11-02 17:36
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TensorFlow:实战Google深度学习框架(一)计算、数据、运行模型

第3章 TensorFlow入门3.1 TensorFlow计算模型——计算图3.1.1 计算图的概念3.1.2 计算图的使用3.2 TensorFlow数据模型——张量3.2.1 张量的概念3.2.2 张量的使用3.3 TensorFlow运行模型——会话第3章 TensorFlow入门3.1 TensorFlow计算模型——计算图计算图是TF框架中最基本的概念,所有的计算都会被转化为计算图上的

《一个图像复原实例入门深度学习&TensorFlow—第六篇》构建网络

构建网络1.网络介绍神经网络的原型受到人脑运作机制的启发,下图为一个神经细胞和神经网络中的一个神经元,神经细胞接收大量树突传递到过来的信号,然后神经细胞受到输入信号的刺激做出应激反应输出信号到轴突,轴突可以和其他神经元的树突相连,使得神经细胞之间能够交流信息。类似的,神经网络中的神经元也能接收其他神经元的输出,然后做出响应,响应的结果作为当前神经元的输出同时也是与之相连的下一个神经元的输入。

tensorflow随笔——深度学习中GPU型号对比

深度学习是机器学习的一个分支。深度学习通过深层神经网络自行寻找特征来解决问题,不同于传统方法需要告诉算法找什么样的特征。为获取数据的本质特征深度神经网络需要处理大量信息,一般有两种处理方式:CPU和GPU先抛出三个问题:1. 为什么深度学习需要使用GPU?2. GPU的哪些性能指标最重要?3. 如何选购GPU? CPU or GPU:CPU是基于延迟优化,更擅长快速获取少量的内存(5×3×7),G

Ubuntu16.04配置Tensorflow的GPU深度学习环境

Table of Contents1 安装Nvidia GPU驱动2 安装CUDA Toolkit3 安装cuDNN4 安装Tensorflow-gpu1 安装Nvidia GPU驱动到NVIDIA官网下载驱动:安装前先执行下列方框内的命令,具体内容参考Tensorflow官网。然后按照提示依次在命令行输入以下命令:安装完成后输入nvidia-smi如果显示GPU信息则安装成功  2 安装CUDA