tensorflow:在单个mnist图像上应用计算的权重 - 腾讯云开发者社区

但是这些任务对于计算机而言却是一个大难题：它们之所以看上去简单，是因为我们的大脑有着超乎想象的能力来理解图像。在过去几年里，机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。...谷歌的以及其它的研究员已经发表了论文解释这些模型，但是那些结果仍然很难被重现。我们正在准备发布代码，在最新的模型Inception-v3 上运行图像识别任务。...在2012年的验证数据集上，AlexNet取得了15.3%的 top-5 错误率；BN-Inception-v2的错误率是6.66%；Inception-v3的错误率是3.46%。...你阅读ReadTensorFromImageFile() 函数就能够明白它们是如何被应用到一张图片上的。...若是要了解更多卷积神经网络的应用，你可以直接前去阅读TensorFlow的深度卷积神经网络章节，或是从ML beginner和ML expert MNIST初学者教程逐渐深入。

1.5K4 0

最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了（附代码）

手把手教你使用卷积精神网络构建图像分类器。 ? 图片来源：pexels.com 神经网络由具有权重和偏差的神经元组成。通过在训练过程中调整这些权重和偏差，以提出良好的学习模型。...这使得CNN在处理图像方面更有效率。那么，CNN是如何构建的？ CNN的体系结构当使用普通神经网络时，需要将输入数据转换为单个向量。该向量作为神经网络的输入，然后向量穿过神经网络的各层。...请意，这仅适用于单个神经元！每层都有多个神经元，因此权重的数量迅速增加。这意味着在训练过程中，该模型将需要大量参数来调整权重。这就是该结构复杂和耗时的原因。...卷积层基本上计算权重和前一层输出的切片之间的点积。激励层：此图层将激活函数应用于前一图层的输出。该函数类似于max（0，x）。...([5, 5, 1, 32]) 用前一步骤中计算的权重张量卷积图像，然后为其添加偏置张量。

1.3K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

机器学习-使用TF.learn识别手写的数字图像

当我们对图像进行分类时，您可以考虑每个像素正在进行一次干扰。首先，它流入其输入节点，然后，它沿着边缘移动。一路上，它乘以边缘的权重，并且输出节点收集证据我们正在分类的图像代表每种类型的数字。...我们收集的证据越多，就八个输出而言，图像越有可能是8： ? 并计算我们有多少证据，我们将像素强度的值相乘按权重。然后我们可以预测图像属于输出证据最充分的节点。...一旦我们有一个训练有素的模型，我们就可以对其使用evaluate方法它正确地分类了大约90％的测试集,我们还可以对单个图像进行预测。现在我想告诉你如何可视化权重分类器学习。...虽然有很多方法可以绘制零，如果填充了中间像素，这是反对图像为零的证据，所以我们期望在边缘有负权重。并且看着权重的图像，我们几乎可以看到绘制的数字的轮廓每个类别都是红色的。...# # # 让我们看看我们是否可以在TensorFlow Basic MNSIT中重现权重的图片 tensorflow.org/tutorials/mnist/

8011 0

TensorFlow和深度学习入门教程

在该图中，交叉熵表示为2个权重的函数。实际上还有更多的。梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。...该tf.reshape命令将我们的28x28图像转换为784像素的单个向量。重塑命令中的“-1”表示“计算机，计算出来，只有一种可能性”。实际上，这将是一个小批量的图像数量。...由于该模式，TensorFlow可以接管大量的分布式计算流。例如，如果您指示在计算机1上运行一部分计算，并在计算机2上运行另一部分，则可以自动进行必要的数据传输。...mnist_1.0_softmax.py 在train_step当我们问到TensorFlow出最小交叉熵是这里执行获得。那就是计算梯度并更新权重和偏差的步骤。...在上面的动画中，您可以看到，通过在两个方向（卷积）上滑过图像的权重块，您可以获得与图像中的像素一样多的输出值（尽管边缘需要一些填充）。

1.5K6 0

TensorFlow和深度学习入门教程

记住，我们有7850个权重和偏差，所以计算梯度听起来好像有很多工作。幸运的是，TensorFlow将为我们做好准备。梯度的数学属性是它指向“上”。...在该图中，交叉熵表示为2个权重的函数。实际上还有更多的。梯度下降算法遵循最快速下降到局部最小值的路径。训练图像也会在每次迭代中更改，以便我们收敛到适用于所有图像的局部最小值。...公式是我们在以前的理论部分中建立的公式。该tf.reshape命令将我们的28x28图像转换为784像素的单个向量。重塑命令中的“-1”表示“计算机，计算出来，只有一种可能性”。...由于该模式，TensorFlow可以接管大量的分布式计算流。例如，如果您指示在计算机1上运行一部分计算，并在计算机2上运行另一部分，则可以自动进行必要的数据传输。...在上面的动画中，您可以看到，通过在两个方向（卷积）上滑过图像的权重块，您可以获得与图像中的像素一样多的输出值（尽管边缘需要一些填充）。

1.4K6 0

GAN入门教程 | 从0开始，手把手教你学会最火的神经网络

我们将使用谷歌开源的TensorFlow使在GPU上训练神经网络更容易。...这里使用的是深度学习基准数据集MNIST，这是一个手写数字图片数据库，每一张都是0-9的单个数字，且每一张都是抗锯齿（Anti-aliasing）的灰度图。...判别器的结构与TensorFlow的样例CNN分类模型密切相关。它有两层特征为5×5像素特征的卷积层，还有两个全连接层按图像中每个像素计算增加权重的层。...判别器的目标是正确地将MNIST图像标记为真，而判别器生成的标记为假。我们将计算判别器的两种损失：Dx和1（代表MNIST中的真实图像）的损失，以及Dg与0（代表生成图像）的损失。...这是一种将损失减小到单个标量值的方法，而不是向量或矩阵。 ? 现在我们来设置生成器的损失函数。我们想让生成网络的图像骗过判别器：当输入生成图像时，判别器可以输出接近1的值，来计算Dg与1之间的损失。

2.1K3 0

如何使用TensorFlow构建神经网络来识别手写数字

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...由于在训练期间优化了这些值，我们现在可以将它们设置为零。但初始值实际上对模型的最终准确性有重大影响。我们将使用截断的正态分布中的随机值作为权重。...在最后一个隐藏层，我们将使用0.5 的keep_prob值应用一个dropout操作。构建图形的最后一步是定义我们想要优化的损失函数。...我们使用小批量图像而不是单独提供它们以加快训练过程并允许网络在更新参数之前看到许多不同的示例。培训完成后，我们可以在测试图像上运行会话。...我们还可以更改隐藏层中的单元数，并更改隐藏层本身的数量，以查看不同架构如何增加或降低模型精度。为了证明网络实际上是在识别手绘图像，让我们在我们自己的单个图像上进行测试。

1.6K10 4

玩转TensorFlow深度学习

请记住，我们有 7850 个权重和偏置，所以计算梯度需要大量的工作。幸运的是，TensorFlow 可以来帮我们做这项工作。梯度的数学意义在于它指向「上（up）」。...我们首先定义 TensorFlow 的变量和占位符。变量是你希望训练算法为你确定的所有的参数。在我们的例子中参数是权重和偏差。占位符是在训练期间填充实际数据的参数，通常是训练图像。...由于这个模型，TensorFlow 接管了分布式运算的大量运筹。例如，假如你指示它在计算机 1 上运行计算的一部分，而在计算机 2 上运行另一部分，它可以自动进行必要的数据传输。...很幸运，TensorFlow 有一个非常方便的函数可以在单步内计算 softmax 和交叉熵，它是以一种数值上较为稳定的方式实现的。...如果要使用它，你需要在应用 softmax 之前将原始的权重和加上你最后一层的偏置隔离开来（在神经网络的术语里叫「logits」）。

8648 0

使用 TensorFlow 和 Python 进行深度学习(附视频中字)

然而这对大多数人是不可能的。你需要提前租用超级计算机。对于没有超级计算机来处理这类机器学习模型的人，他们实际上利用深度神经网络。在谷歌，我们拥有大量的计算机设备。...它有一些很酷的特征，比如说能够灵活直观地构建图像框架，支持线程、队列和异步运算。可以在CPU GPU或任何支持TensorFlow的设备上运行。...这是在Jupiter notebook上运行TensorFlow的例子。我将用非常基础的MNIST例子进行讲解，MNIST是用于机器学习的经典数据集，包括许多手写数字的图片。...比如这个针对初学者的MNIST例子，关于在TensorFlow上使用MNIST训练集。如果想通过更复杂的操作得到更好的结果，可以试试下一个教程，针对专家的MNIST教程。...你需要在各个机器之间传输大量的数据，取决于如何分解或分配训练。因此你需要一个快速的神经网络，因为操作在单个GPU上需要花费几纳秒，但是通过网络传输数据需要几毫秒。分布数据的能力上存在数量级的差异。

1.3K9 0

TensorFlow 深度学习第二版：1~5

TensorFlow 使用计算图来执行应用。在计算图中，节点表示操作，弧是操作之间的数据。 TensorBoard 的主要思想是将摘要与图上的节点（操作）相关联。...该图显示了基于网络权重的神经网络的成本函数。在梯度下降的第一次迭代中，我们将成本函数应用于一些随机初始权重。对于每次迭代，我们在梯度方向上更新权重，这对应于图 9 中的箭头。...为了有效地识别图像，我们需要将各种不同的内核过滤器应用于相同的感受野，因为每个过滤器应该识别来自图像的不同特征。识别相同特征的神经元集定义了单个特征映射。...在经典 Kaggle 比赛中，必须由平台评估从测试集获得的标签集。在这个例子中，我们将训练一个来自训练组的神经网络，之后我们将在单个图像上评估模型。...最后，我们建立了一个 CNN 来对图像数据集中的情感进行分类；我们在单个图像上测试了网络，并评估了模型的限制和质量。

1.7K2 0

TensorFlow从入门到精通 | 01 简单线性模型(上篇)

导言 [TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding...该课程提供视频教程（在YouTube上，需要访问外国网站观看），并在github上发布了源码。...1# MNIST图像数据的每个维度是28个像素（即28x28） 2img_size = 28 3 4# 图像存储在一维数组中 5img_size_flat = img_size * img_size...TensorFlow可以比Numpy更有效，因为TensorFlow知道必须执行的整个计算图，而Numpy一次只知道单个数学运算的计算。...TensorFlow图由以下部分组成，将在下面详述：占位符（Placeholder）变量用于改变图的输入模型变量将进行优化，以使模型表现更好模型本质上是数学函数，它很具占位符变量和模型变量的输入计算一些输出

8422 0

独家 | 手把手教TensorFlow（附代码）

Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。...而且TensorFlow通常在GPU上执行，如果每一步都自动执行的话，则GPU把大量资源浪费在多次接收和返回数据上，远不如一次性接收返回数据高效。我们可以把TensorFlow的计算过程设想为叫外卖。...另外，不论在图像的什么位置，都使用同一组权重，相当于把过滤器当作手电筒在图片上来回扫描，这使图像内容在图片中的位置不影响判断结果。...函数的随后两个参数定义卷积的方式，包括过滤器在图像上滑动时移动的步长及填充方式。...Dropout在每次训练时随机禁用部分权重，相当于多个训练实例上取平均结果，同时也减少了各个权重之间的耦合。TensorFlow中实现Dropout的函数为tf.nn.dropout。

1.3K6 1

【深度学习】人人都能看得懂的卷积神经网络——入门篇

近年来，卷积神经网络热度很高，在短时间内，这类网络成为了一种颠覆性技术，打破了从文本、视频到语音多个领域的大量最先进的算法，远远超出其最初在图像处理的应用范围。 ?...如二维卷积示例中的阴影部分即为感受野。 ② 共享权重假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力，一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重。...本文将基于TensorFlow实现Mnist手写数据集的识别和预测。...② TensorFlow结构可一分为二，计算图的定义和执行两部分，彼此独立。...手写数字8的图像下面是代码部分，使用tensorflow框架搭建神经网络某种程度上可以理解为搭积木~ 第一步：导入相应包和数据 import tensorflow as tf # 导入MNIST 数据

1.1K2 0

独家 | 类脑计算在医疗图像上的应用（附PPT下载）

本文长度为2517字，建议阅读4分钟本文为你分享“类脑计算在医疗图像上的应用”的讲座精华。...［导读］本文整理自2017年7月3日，清华大学生物医学工程系教授宋森在清华-青岛数据科学研究院，联合清华大学医学院未来影像实验室共同举办的 “清华大学人工智能与未来医学影像高峰论坛”上，发表的”类脑计算在医疗图像上的应用...3．深度学习的历史最近深度学习有比较大突破，在医疗图像里面也有很大进展。大数据和计算能力的提升，使得这种受大脑启发的算法总算能够和现实应用结合起来。当然，深度学习真正的历史是几起几伏，很曲折的。...但是，如果把深度学习的方法应用到医疗上，很多情况下不是这么直接就能用过去的，还是有些特殊性。...神经元可以看到它有两种因素，它会把两种因素乘起来，现在叫注意力机制，目前这类算法在深度学习里面得到了广泛应用。 2．图像预测我们的两位学生，受张钹院士的指导。要根据这个图像预测一年以后的发病率。

2.3K10 0

独家 | 一文读懂TensorFlow基础

1.1K7 1

TF.Learn 手写文字识别

minist问题计算机视觉领域的Hello world 给定55000个图片，处理成28*28的二维矩阵，矩阵中每个值表示一个像素点的灰度，作为feature 给定每张图片对应的字符，作为label，...，就是这么简单，一行代码下载解压mnist数据，每个img已经灰度化成长784的数组，每个label已经one-hot成长度10的数组 numpy读取图像到内存，用于后续操作，包括训练集（只取前10000...分类器实际上是在根据每个feature判断每个label的可能性，不同的feature有的重要，有的不重要，所以需要设置不同的权重一开始权重都是随机的，在fit的过程中，实际上就是在调整权重 ?...weight可视化从上图可知： 1、这里展示了8个张图中，每个像素点（也就是feature）的weights， 2、红色表示正的权重，蓝色表示负的权重 3、作用越大的像素，它的颜色越深，也就是权重越大...4、所以权重中红色部分几乎展示了正确的数字 Next steps TensorFlow Docker images（https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow

1.9K6 0

如何将机器学习模型转移到产品中

在本节中，您将使用 Flask 构建一个简单的 Python API。该 API 将具有单个端点：它将接受附加了图像的 POST 请求，然后使用您在上一节中保存的模型来识别图像中的手写数字。 1....理论上，这个 API 应该能够识别任何孤立的手写数字的图像。但是，为了获得准确的预测，MNIST 研究人员所使用的预处理步骤应该复制到每个提交给模型的图像上。...这包括计算像素密度的中心并使用它来使图像中的数字居中，以及应用抗锯齿。为了快速测试 API，您可以使用 curl 命令从 MNIST 测试集中提交图像。 1....右键单击并将下面的图像下载到本地计算机上： 2. 在本地计算机上，使用 curl 来 POST 图像到 API。...本指南中实现的 API 也缺少实际应用程序所需的许多功能，包括错误处理和处理批量图像请求。为了使该服务更有用，MNIST 使用的完整预处理流程应该应用于每个图像。

2.2K2 1

实战｜TensorFlow 实践之手写体数字识别!

无论是训练、验证还是测试集，单个样本都是一帧包含手写数字的28x28图像以及其对应的标签。有了数据，我们开始建立模型。这里的模型是机器学习经常用到的softmax regression。...) + b) x是输入(这里可以理解为28x28的图像拉伸为一个1x784向量)，w是网络权重系数，b是偏置。...在这里实际上所做的是，它会在后台给述你的计算的那张图 #里面增加一系列新的计算操作单元用于实现反向传播算法和梯度下降算法.然后， #它返回给你的只是一个单一的操作，当运行这个操作时，它用梯度下降算法训练...,y_:mnist.test.labels}) 这里简单说说tensorflow运行机制相关，让读者有一个感性的认识： tensorflow使用图(graphs)来表示模型的整个计算过程 tensorflow...在会话(Session)中执行图所表示的运行过程 tensorflow使用张量(tensors)来代表数据，可以表示为输入向量，权重系数等等 tensorflow通过变量(Variables)维护变量的运行状态

1.1K0 0

TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：1~5

TensorFlow 是开源深度学习库，它允许使用单个 TensorFlow API 在一个或多个 CPU，服务器，台式机或移动设备上的 GPU 上部署深度神经网络计算。...调用 CPU/GPU 设备 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU。它还支持分布式计算。我们可以在一台或多台计算机系统中的多个设备上使用 TensorFlow。...在本秘籍中，我们将使用强大的 TensorFlow 功能（例如 Contrib（层））来定义神经网络层，并使用 TensorFlow 自己的优化器来计算和应用梯度。...CNN 在沿时间维度的一维中对音频和文本数据应用卷积和池化操作，在沿（高度 x 宽度）维的图像中对二维图像应用卷积和池化操作，对于沿（高度 x 宽度 x 时间）维的视频中的三个维度应用卷积和池化操作。...为了提高效率，请应用分块计算，其中在不同分块上计算单独的梯度上升。

2.5K2 0

《论可计算数及其在判定上的应用》简单理解

刚刚拜读了一本书, 《图灵的秘密》. 该书介绍了图灵的论文《论可计算数及其在判定上的应用》, 其指出: 一个拥有铅笔, 纸和一串明确指令的人类计算者, 可以被看做是一种图灵机. 那么图灵机是什么呢?...先来介绍一下在计算时涉及的数学知识. 首先, 一定是介于1-2之间的一个小数. 二进制的前十位是: 1.011. 如何确定下一位是0还是1呢?...而图灵在计算时, 使用了稍有不同的方法进行乘法计算, 在运算中维护一个过程和, 每一位的相乘结果加到这个过程和中....每次计算新的一位, 都会调用new状态将扫描格重置到最左边的数字上: 状态符号操作切换状态 new a R mark_digits new else L new 假设此时, 纸带的状态: 现在对各个数字位进行标记...为了下一次计算的时候, 能够将结果加到对应的位置上, 就是下一次相乘结果的相加位要向后一格, 在做加一操作的时候, 只识别r, u, 所以之后的标识符还需要重置.

2.3K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

【官方教程】TensorFlow在图像识别中的应用

最全面的卷积神经网络介绍，都在这里了（附代码）

机器学习-使用TF.learn识别手写的数字图像

TensorFlow和深度学习入门教程

TensorFlow和深度学习入门教程

GAN入门教程 | 从0开始，手把手教你学会最火的神经网络

如何使用TensorFlow构建神经网络来识别手写数字

玩转TensorFlow深度学习

使用 TensorFlow 和 Python 进行深度学习(附视频中字)

TensorFlow 深度学习第二版：1~5

TensorFlow从入门到精通 | 01 简单线性模型(上篇)

独家 | 手把手教TensorFlow（附代码）

【深度学习】人人都能看得懂的卷积神经网络——入门篇

独家 | 类脑计算在医疗图像上的应用（附PPT下载）

独家 | 一文读懂TensorFlow基础

TF.Learn 手写文字识别

如何将机器学习模型转移到产品中

实战｜TensorFlow 实践之手写体数字识别!

TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：1~5

《论可计算数及其在判定上的应用》简单理解

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐