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月色的自留地

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TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

tensorflow 神经网络 keras 编程算法小程序

原文第四篇中，我们介绍了官方的入门案例MNIST，功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用，地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解，因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高，代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉，反而让人难以真正理解来龙去脉。特别是其中所使用的样本数据也已经不同，而这对于学习者，是非常重要的部分。模型可以看论文、在网上找成熟的成果，数据的收集和处理，可不会有人帮忙。在原文中，我们首先介绍了MNIST的数据结构，并且用一个小程序，把样本中的数组数据转换为JPG图片，来帮助读者理解原始数据的组织方式。这里我们把小程序也升级一下，直接把图片显示在屏幕上，不再另外保存JPG文件。这样图片看起来更快更直观。在TensorFlow 1.x中，是使用程序input_data.py来下载和管理MNIST的样本数据集。当前官方仓库的master分支中已经取消了这个代码，为了不去翻仓库，你可以在这里下载，放置到你的工作目录。在TensorFlow 2.0中，会有keras.datasets类来管理大部分的演示和模型中需要使用的数据集，这个我们后面再讲。 MNIST的样本数据来自Yann LeCun的项目网站。如果网速比较慢的话，可以先用下载工具下载，然后放置到自己设置的数据目录，比如工作目录下的data文件夹，input_data检测到已有数据的话，不会重复下载。下面是我们升级后显示训练样本集的源码，代码的讲解保留在注释中。如果阅读有疑问的，建议先去原文中看一下样本集数据结构的图示部分：

俺踏月色而来

2019-04-18

5220

批量自动重命名音乐文件

小程序 python

有个不好意思的坏习惯，经常在网上下载一些MP3音乐，大家可别学我，请努力支持正版。很多不同时间、不同来源的MP3，一般采用了不同的命名规则，或者干脆就是混乱的命名，比如一串谁也看不懂的数字，感觉这些起名字的人实在是不走心。但管理起来或者欣赏起来，这些杂乱的名字就实在太令人恼火了。自己写了一个小程序，读取MP3音乐中的标签(Taginfo)信息，这些信息一般是压制MP3的时候直接从CD中得到并且保存到MP3文件的，然后用这些信息重新命名MP3文件，我当前采用的方式是“艺术家+曲名.mp3”,源码内

俺踏月色而来

2018-06-20

2.5K0

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