article/details/84319487 https://blog.csdn.net/weixin_39673686/article/details/81068582 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 自己下载 MNIST_data 数据集， csdn 上下载很快...mnist_data_folder="/home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets...(mnist_data_folder,one_hot=True) x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros..., y_: mnist.test.labels}))
MNIST 图像数据，并逐行解释代码。...本文将采用 Tensorflow.js（0.11.1）的 MNIST 样例（https://github.com/tensorflow/tfjs-examples/blob/master/mnist/data.js...：图像总数量（65000） NUM_TRAIN_ELEMENTS：训练集中图像的数量（55000） NUM_TEST_ELEMENTS：测试集中图像的数量（10000，亦称余数） MNIST_IMAGES_SPRITE_PATH...&MNIST_LABELS_PATH：图像和标签的路径 将这些图像级联为一个巨大的图像，如下图所示： ?...：加载下一个测试批； nextBatch：返回下一个批的通用函数，该函数的使用取决于是在训练集还是测试集。
MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字。...为了方便实用，tensorflow提供了一个类来处理MINST数据。这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式，将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式。...因为神经网络的输入时一个特征向量，所以在此吧一张二维图像的像素矩阵放到一个一维数组中可以方便tensorflow将图片的像素矩阵提供给神经网络的输入层。...在以上程序中，每1000轮保存一次训练好的模型，这样可以通过一个单独的测试程序，更加方便地在滑动平均模型上做测试。以下代码给出了测试程序mnist_eval.py。...import mnist_inferenceimport mnist_train# 每10秒加载一次最新的模型，并在测试数据上测试最新魔心的正确率。
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正态分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成，和一 般的正太分布的产生随机数据比起来，这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差...name: 操作的名字（可选参数） 注意：1 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸 2 两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下...例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray([[[1,2,3],[4,5,6...（n-1） 例如：用下面代码进行测试 import tensorflow as tf import numpy as np #生成形状为2*2*3的三维数据 x = np.asarray
正因如此，云端语音主力看起来非常强大是一个通才(generaist)，而不是某一个特定领域的专才(specialists)。...由Vocalize.ai近日完成的评测显示，嵌入式的为特定领域打造的语音助理，可以提供比云端通用语音助理更准确的语音识别和自然语言理解能力。...两款设备均通过40条与微波炉功能相关的语音命令(speech utterances)，测试其是否可以正确完成指令任务(complete the requested tasks)。...训练，调整和加权(Trained, Tuned and Weighted) 从以上对比可以看到，Sensory嵌入式为特定产品优化打造的语音助理服务，可以更好的理解和执行与微波炉相关的功能指令。...不仅如此，Sensory也为其他特定领域产品，如流媒体控制，连锁快餐如麦当劳自助语音点餐终端，甚至连锁咖啡店打造了其专用的语音主力服务，如虚拟的咖啡师(barista) -
什么是mnist MNIST数据集是一个公开的数据集，相当于深度学习的hello world，用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。...MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。...MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，整个训练集由250个不同人的手写数字组成，其中50%来自美国高中学生，50%来自人口普查的工作人员。...执行的部分结果： 结语 transfroms是一种常用的图像转换方法，他们可以通过Compose方法组合到一起，这样可以实现许多个transfroms对图像进行处理。...transfroms方法提供图像的精细化处理，例如在分割任务的情况下 ，你必须建立一个更复杂的转换管道，这时transfroms方法是很有用的。
我们将通过在项目目录中创建一个requirements.txt文件来使用这些库的特定版本，该文件指定了我们需要的需求和版本。...tf 将以下代码行添加到文件中以导入MNIST数据集并将图像数据存储在mnist变量中： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...我们现在准备初始化运行图的会话。在本次会议中，我们将使用我们的培训示例为网络提供信息，一旦经过培训，我们就会使用新的测试示例提供相同的图表，以确定模型的准确性。...现在图像数据结构正确，我们可以像以前一样运行会话，但这次只能在单个图像中进行测试。将以下代码添加到您的文件中以测试图像并打印输出的标签。...结论 在本教程中，您成功地训练了一个神经网络，对MNIST数据集进行了大约92％的准确度分类，并在您自己的图像上进行了测试。
机器之心转载 公众号：PaperWeekly 作者：肖涵 FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 [1] 的图像数据集。...FashionMNIST 的大小、格式和训练集 / 测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。...Fashion-MNIST 的图片大小，训练、测试样本数及类别数与经典 MNIST 完全相同。 写给专业的机器学习研究者 我们是认真的。...取代 MNIST 数据集的原因由如下几个： MNIST 太简单了，很多算法在测试集上的性能已经达到 99.6%！不妨看看我们基于 scikit-learn 上的评测 [2] 和这段代码 [3]。...使用 Python（需要安装 NumPy） 你可以直接使用 utils/mnist_reader： ? 使用 Tensorflow ?
实现代码如下： #-*- coding:utf-8 -*_ #加载数据 import tensorflow as tf # 输入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...import input_data #TensorFlow 自带，用来下载并返回 mnist 数据。...可以自己下载 mnist数据后，存放到指定目录，我这里是 /tmp/data 目录。 #其实如果没有下载数据，TensorFlow 也会帮你自动下载 mnist 数据存放到你指定的目录当中。...定义网络的参数 n_input = 784 # 输入的维度 (img shape: 28*28) n_classes = 10 # 标记的维度 (0-9 digits) dropout = 0.75...# 计算测试集的精确度 print ("Testing Accuracy:", sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images
01什么是 TensorFlow TensorFlow 是 Google brain 推出的开源机器学习库，与 Caffe 一样，主要用作深度学习相关的任务。...03TensorFlow 测试 上面已经训练好了模型，我们接下来的目标，就是要用它来做 inference 了。同样给出代码。...,negcount print "negacc = ",float(negacc) / float(negcount) 从上面的代码可知，与 Train 时同样，需要定义模型，这个跟 Caffe 在测试时使用的...然后，用 restore 函数从 saver 中载入参数，读取图像并准备好网络的格式，sess.run 就可以得到最终的结果了。...04总结 本篇内容讲解了一个最简单的分类例子，相比大部分已封装好的 mnist 或 cifar 为例的代码来说更实用。
图像数据解析 图像编码 import tensorflow as tf import base64 if __name__ == "__main__": path = "/Users/admin...import tensorflow as tf import base64 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__":...图像压缩 import tensorflow as tf import base64 import cv2 if __name__ == "__main__": path = "/Users...decode = tf.io.decode_base64(img_w64_tensor) img_matrix = tf.io.decode_image(img_w64_decode) # 图像压缩的...img_matrix = tf.image.convert_image_dtype(img_matrix, dtype=tf.float32) for i in range(4): # tensorflow
本文主要是使用tensorflow和mnist数据集来训练神经网络。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist...import input_data # 下载mnist数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 定义神经网络模型的评估部分...def compute_accuracy(W, b): # 定义测试数据的placeholder x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])...# 定义测试数据的真实标签的placeholder y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 定义预测值 y = tf.nn.softmax
首先我们要导入MNIST数据集，这里需要用到一个input_data.py文件，在你安装tensorflow的examples/tutorials/MNIST目录下，如果tensorflow的目录下没有这个文件夹...t10k-images-idx3-ubyte.gz 测试集图片 - 10000 张 图片 t10k-labels-idx1-ubyte.gz 测试集图片对应的数字标签 图片数据将被解压成...2维的tensor：[image index, pixel index] 其中每一项表示某一图片中特定像素的强度值, 范围从 [0, 255] 到 [-0.5, 0.5]。...data_sets.validation 5000 组 图片和标签, 用于迭代验证训练的准确性。 data_sets.test 10000 组 图片和标签, 用于最终测试训练的准确性。...tf.random_normal([784,10])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1,10])+0.2) 先说一下，这个神经网络是输入直接映射到输出，没有隐藏层，输入是每张图像
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder...="/home/socialbird/Downloads/MNIST_data" mnist=input_data.read_data_sets(mnist_data_folder,one_hot=True...tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # Train for _ in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch...accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images..., y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个mnist数据集，然后放在目录下，然后改folder路径就可以成功读取了
/tensorflow/ 2.参考云水木石的文章，链接：https://mp.weixin.qq.com/s/DJxY_5pyjOsB70HrsBraOA 2.下载并解压数据集 MNIST数据集下载链接...5.数据观察 本章内容主要是了解变量mnist中的数据内容，并掌握变量mnist中的方法使用。...我们会用到的是其中test、train、validation这3个方法。 5.2 对比三个集合 train对应训练集，validation对应验证集，test对应测试集。...image.png 10.结论 1.这是本文作者写的第4篇关于tensorflow的文章，加深了对tensorflow框架的理解； 2.优化器必须使用GradientDescentOptimizer，...5.如何进一步提高模型准确率，请阅读本文作者的另一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》，链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
目标检测：在图像中定位并标注特定目标。例如，在图像中标注出所有的“行人”。图像分割：将图像划分为具有相同属性的区域。例如，将图像中的不同物体分割出来。...环境配置与依赖安装我们将使用TensorFlow和Keras库进行图像识别任务。这些库提供了丰富的工具和预训练模型，使我们能够轻松构建和训练图像识别模型。...以下示例展示了如何构建和训练一个简单的CNN模型来识别手写数字（使用MNIST数据集）。...X_test, y_test), epochs=10, batch_size=32)# 模型评估loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)print(f'测试集准确率...通过摄像头捕捉产品图像，利用深度学习算法识别产品缺陷，提高质量检测效率和准确性。结语通过本文的介绍，我们展示了如何使用Python和深度学习技术实现图像识别应用。
数据集 简单介绍一下MNIST数据集，它是机器学习领域中最常用的数据集之一。 包含了60000张训练图像和10000张测试图像，每张图像都是28x28像素的灰度图像。...实现过程使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练了一个用于手写数字识别的卷积神经网络（CNN），并在 MNIST 数据集上进行了测试。 1....整个模型的训练目的是最小化损失函数，提高在未见数据上的准确性。...（确保'mnist_model.h5'文件存在，并包含已经训练好的模型），然后选择一个测试图像（在测试集中选择一个图像或者手写一个数字图像），使用模型进行预测，并在图像上显示预测的结果。...('mnist_model.h5') # 选择要显示的测试图像数量 num_images_to_display = 10 # 随机选择10个测试图像的索引 image_indices = np.random.choice
接Tensorflow的图像操作(三) 3D人脸问题 人脸关键点算法已经从2D人脸渐渐发展变化为3D人脸，2D人脸是给定一副图片，找到图片中人脸关键点，这些关键点都是有着明确语义信息的，或者说都是可见的...对于UV图，输入的是2D图，输出的是UV图，中间的网络是一个编解码的过程。UV图就描述了3D人脸的坐标信息。...当然最终要去做一款好的产品，此时这些关键点的信息必须要去经过人工进行标注的，这个工作是省不了的。 人脸对齐算法常见问题及解决思路 环境的变化,会导致拍摄出来的图像会存在暗光、强光等一系列的问题。...解决思路就是数据增强，添加一些光照的变化，图像扭曲的变化，图像的旋转等等。...除了这些策略以外我们还可以去优化主干网络，比如去关注ImageNet图像挑战赛中更好的网络，能够提取出更加鲁棒的特征，对主干网络进行优化同样也能提高模型的性能。
MNIST数据集中包含10,000个测试手写数字。在这图里，您可以看到大约1000个数字，其中所有被识别错误的，都放在顶部（红色背景上）。图左侧的比例可以大致表示分类器的准确性。 ?...您在这里看到的是，随着训练的进展，训练和测试数据的损失都会下降：这是好的。这意味着神经网络正在学习。X轴表示通过学习循环的迭代次数。 ? 准确性只是正确识别的数字的百分比。...这些曲线真的很嘈杂，看看测试的准确性：它全部上下跳跃。这意味着即使学习率为0.003，我们也走得太快了。但是，我们不能将学习率除以十，否则训练将永远存在。...增加dropout不仅驯服了测试损失，而且使我们能够安全地航行99％以上，甚至达到99.3％ ? 14. 恭喜！ 您已经建立了您的第一个神经网络，并一直训练到99％的准确性。...沿途学到的技术并不特定于MNIST数据集，实际上它们在使用神经网络时被广泛使用。作为一个分手的礼物，这里是实验室的“悬崖笔记”卡，卡通版本。你可以用它回忆起你学到的东西： ?
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