在CNN分类中使用tensorflow绘制混淆矩阵_使用scikit绘制混淆矩阵-在没有分类器的情况下学习_使用geom_rect()在混淆矩阵中绘制矩形 - 腾讯云开发者社区

然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...在我们得到这个张量之后，我们可以使用标签张量来生成一个混淆矩阵。 > len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。...绘制混淆矩阵为了将实际的混淆矩阵生成为numpy.ndarray，我们使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix（）函数。让我们将其与其他需要的导入一起导入。...要实际绘制混淆矩阵，我们需要一些自定义代码，这些代码已放入名为plotcm的本地文件中。该函数称为plot_confusion_matrix（）。...在本系列的这一点上，我们已经完成了许多在PyTorch中构建和训练CNN的工作。恭喜！

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使用CNN模型解决图像分类问题(tensorflow)

使用CNN模型解决图像分类问题(tensorflow)在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在图像分类问题中取得了显著的成功。...本文将使用TensorFlow或Keras编写一个简单的CNN模型来解决图像分类问题。简介卷积神经网络是一种专门用于处理图像识别任务的深度学习模型。...TensorFlow与KerasTensorFlow与Keras在CNN模型上的区别主要体现在它们之间的关系以及使用方式上：关系：TensorFlow：TensorFlow 是一个强大的深度学习框架，提供了各种低级...使用方式：TensorFlow：在TensorFlow中，用户可以直接使用低级API（如tf.keras.layers）来构建CNN模型，这样可以更加灵活地控制模型的每个细节。...Keras的高级API设计和模块化原则使其易于学习和使用，并且在快速原型设计和实验中特别方便。

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在TensorFlow中实现矩阵维度扩展

一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。...hl=en#__getitem__ 补充知识：tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度在利用tensorflow进行文本挖掘工作的时候，经常涉及到维度扩展和压缩工作...例如，如果您有一个单一的形状[height，width，channels]，您可以使用expand_dims（image，0）使其成为1个图像，这将使形状[1，高度，宽度，通道]。...2, 3] # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1] shape(squeeze(t, [2, 4])) == [1, 2, 3, 1] 以上这篇在TensorFlow...中实现矩阵维度扩展就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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TensorFlow2.0 初学者视频教程 by KGP Talkie | 附github链接&视频已上传B站

使用TensorFlow 2.0和Keras构建您的第一个人工神经网络 3. 在TensorFlow中绘制学习曲线和混淆矩阵 4. 在TensorFlow 2.0中绘制学习曲线和混淆矩阵 5....TensorFlow 2.0中的2D CNN用于cifar10数据集分类 6. 如何从Kaggle下载Google Colab中的ML数据集 7....在2D CNN中使用Dropout和批处理规范化 8. 使用TensorFlow和VGG16模型进行目标分类 9. 为MNIST数字识别构建准确的2D CNN 10....在Python中使用CNN进行乳腺癌检测 11. 使用CNN的银行客户满意度预测 12. 在TensorFlow 2.0中使用CNN进行信用卡欺诈检测 13....CNN电影海报上的多标签图像分类 14. 使用加速度计和CNN进行人类活动识别 15. 使用CNN进行疟原虫检测 16. 使用RNN-LSTM的Google股票价格预测 17.

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问与答60：怎样使用矩阵数据在工作表中绘制线条？

学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 本文来源于wellsr.com的Q&A栏目，个人觉得很有意思，对于想要在工作表中使用形状来绘制图形的需求比较具有借鉴意义，特辑录于此，代码稍有修改...Q：如下图1所示，左侧是一个4行4列的数值矩阵，要使用VBA根据这些数值绘制右侧的图形。 ?...在连接的过程中，遇到0不连接，如果两个要连接的数值之间有其他数，则从这些数值上直接跨过。如图1所示，连接的顺序是1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13。...A：VBA代码如下： '在Excel中使用VBA连接单元格中的整数 '输入: 根据实际修改rangeIN和rangeOUT变量 ' rangeIN - 包括数字矩阵的单元格区域 '...DeleteArrows ReDim arrRange(0) '在一维数组中存储单元格区域中所有大于0的整数 For Each cell In rangeIN

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在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例

（以cnn/lstm为例）可能会遇到多种模型需要揉在一起，如cnn和lstm，而我一般在keras框架下开局就是一句 model = Sequential() 然后model.add ，model.add...以下示例代码是将cnn和lstm联合起来，先是由cnn模型卷积池化得到特征，再输入到lstm模型中得到最终输出 import os import keras os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...verbose=2, shuffle=True) # #save LeNet_model_files after train model.save('model_trained.h5') 以上示例代码中cnn...和lstm是串联即cnn输出作为lstm的输入，一条路线到底如果想实现并联，即分开再汇总到一起可用concatenate函数把cnn的输出端和lstm的输出端合并起来，后面再接上其他层，完成整个模型图的构建...(input=inp,outputs=den2)来确定整个模型的输入和输出以上这篇在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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Part4-2.对建筑年代的预测结果进行分析：绘制混淆矩阵、计算分类报告，绘制空间分布

概念解释 4.2 读取预测结果 4.3 使用sklearn创建混淆矩阵 4.4 使用seaborn进行可视化 4.5 通过混淆矩阵分析模型预测结果 4.6 使用sklearn生成各种分类指标 4.7...、召回率、精确度、F1分数 4.1 概念解释 1）混淆矩阵混淆矩阵（Confusion Matrix）是在分类问题中用于评估模型性能的一种表格形式。...基于这个混淆矩阵，我们可以得出一些结论：主对角线表现：大部分的样本被正确地分类，这可以从对角线上的深蓝色区域看出。这说明模型在许多类别上的预测都是准确的。...4.6 使用sklearn生成各种分类指标分类报告（classification report）为我们提供了每个类别的主要分类指标的细分，这有助于我们理解模型在预测每个特定类别时的性能： # 借助混淆矩阵计算各种分类指标...类激活映射（Class Activation Mapping，简称 CAM）是一种在计算机视觉中广泛使用的技术，特别是在深度学习和卷积神经网络（CNN）的上下文中。

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教程 | 如何基于TensorFlow使用LSTM和CNN实现时序分类任务

本文简要地介绍了使用 CNN 和 LSTM 实现序列分类的方法，详细代码请查看 Github。...使用 CNN 处理图像不需要任何手动特征工程，网络会一层层自动从最基本的特征组合成更加高级和抽象的特征，从而完成计算机视觉任务。在本文中，我们将讨论如何使用深度学习方法对时序数据进行分类。...作者使用 TensorFlow 和实现并训练模型，文中只展示了部分代码，更详细的代码请查看 Github。...我们使用在序列上移动的 1 维卷积核构建卷积层，图像一般使用的是 2 维卷积核。序列任务中的卷积核可以充当为训练中的滤波器。在许多 CNN 架构中，层级的深度越大，滤波器的数量就越多。...，我们试验了使用 CNN 和 LSTM 进行时序数据的分类，这两种方法在性能上都有十分优秀的表现，并且最重要的是它们在训练中会一层层学习独特的特征，它们不需要成本昂贵的特征工程。

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基于 tensorflow 使用 CNN-RNN 进行中文文本分类

Classification 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。...本次训练使用了其中的10个分类，每个分类6500条数据。...卷积神经网络配置项 CNN可配置的参数如下所示，在cnn_model.py中。...从混淆矩阵也可以看出分类效果非常优秀。 RNN循环神经网络配置项 RNN可配置的参数如下所示，在rnn_model.py中。...从混淆矩阵可以看出分类效果非常优秀。对比两个模型，可见RNN除了在家居分类的表现不是很理想，其他几个类别较CNN差别不大。还可以通过进一步的调节参数，来达到更好的效果。

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使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类

这一类框架的出现，可以使得一些推理的任务可以在本地执行，不需要再调用服务器的网络接口，大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile，小米的mace，还有腾讯的ncnn。...这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。...获取模型主要有三种方法，第一种是在训练的时候就保存tflite模型，另外一种就是使用其他格式的TensorFlow模型转换成tflite模型，第三中是检查点模型转换。...1、最方便的就是在训练的时候保存tflite格式的模型，主要是使用到tf.contrib.lite.toco_convert()接口，下面就是一个简单的例子： import tensorflow as...output_node_names这个可以在mobilenet_v1_1.0_224_info.txt中获取。不过要注意的是我们下载的模型已经是冻结过来，所以不用再执行这个操作。

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使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括：运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。...) 只有四行，这绝对是我们在本系列中创建的最棒的多条形柱状图。

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Tensorflow实战系列：手把手教你使用CNN进行图像分类（附完整代码）

【导读】专知小组计划近期推出Tensorflow实战系列，计划教大家手把手实战各项子任务。本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建卷积神经网络（CNN）进行图像分类。...教程并没有使用MNIST数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。...https://github.com/hujunxianligong/Tensorflow-CNN-Tutorial 专知公众号以前连载关于Tensorflow1.4.0的系列教程：最新TensorFlow1.4.0...教程完整版 1、概述 ---- 代码利用卷积网络完成一个图像分类的功能训练完成后，模型保存在model文件中，可直接使用模型进行线上分类同一个代码包括了训练和测试阶段，通过修改train参数为True...3、导入相关库 ---- 除了Tensorflow，本教程还需要使用pillow(PIL)，在Windows下PIL可能需要使用conda安装。

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CNN-RNN中文文本分类，基于TensorFlow 实现

使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类 CNN做句子分类的论文可以参看: https://arxiv.org/abs/1408.5882 还可以去读dennybritz大牛的博客： http...://arxiv.org/abs/1509.01626 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现，使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类，达到了较好的效果。...在测试集上的准确率达到了96.04%，且各类的precision, recall和f1-score都超过了0.9。从混淆矩阵也可以看出分类效果非常优秀。...在测试集上的准确率达到了94.22%，且各类的precision, recall和f1-score，除了家居这一类别，都超过了0.9。从混淆矩阵可以看出分类效果非常优秀。...为方便预测，repo 中 predict.py 提供了 CNN 模型的预测方法。 ----

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NumPy和Pandas入门指南

Seaborn的使用Seaborn是建立在Matplotlib基础上的统计数据可视化库，提供了更高层次的接口。...y_pred_binary = (y_pred > 0.5).astype(int)# 输出混淆矩阵confusion_matrix = tf.math.confusion_matrix(y_test,...以下是一个简单的图像分类实例：# 导入TensorFlow和Keras中的数据集from tensorflow.keras.datasets import mnist# 载入MNIST数据集(X_train...TensorFlow提供了丰富的工具和功能，使得深度学习在实际应用中更加便捷和灵活。希望这篇文章为你提供了一个深入学习深度学习的起点。...深度学习应用：我们展示了如何使用TensorFlow和PyTorch构建和训练更复杂的深度学习模型，包括全连接神经网络和卷积神经网络。这些示例覆盖了从简单的数值数据到图像分类等多个领域。

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使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN

参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...实现学习率衰减[9] > 交叉熵损失函数[10] > tf.nn.local_response_normalization[11] > 局部响应归一化[12] 源代码使用 Tensorflow 在...model with dropout and regularization # 在这个例子中，我们会下载CIFAR-10图像数据集并且利用dropout和标准化创建一个CNN模型 # # CIFAR...Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN: https://github.com/Asurada2015/TF_Cookbook/blob/master/08_Convolutional_Neural_Networks.../03_CNN_CIFAR10/03_cnn_cifar10.py

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基于tensorflow+CNN的报警信息短文本分类

0.编程环境操作系统：Win10 python版本：3.6 集成开发环境：jupyter notebook tensorflow版本：1.6 1.致谢声明本文是作者学习《使用卷积神经网络以及循环神经网络进行中文文本分类...，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。...基于当前文件夹打开cmd，在其中输入命令并运行：python cnn_package.py 运行结果如下图所示，上方红框表示100次迭代训练过程，下方红框表示混淆矩阵和报告表： ?...，对于样本数量在10万左右的分类任务较为适用。...1.理解cnn_test.ipynb文件推荐阅读《基于tensorflow+CNN的新浪新闻文本分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/b1000d5345bb 2.理解cnn_package.py

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理解CheckPoint及其在Tensorflow & Keras & Pytorch中的使用

We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code.Resuming a TensorFlow checkpointGuess what...\'python tf_mnist_cnn.py'The --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow...-1.3 \'python keras_mnist_cnn.py'The --env flag specifies the environment that this project should run...-1.3 \--data /projects/save-and-resume//output:/model \'python keras_mnist_cnn.py'The...\--gpu \--env pytorch-0.2 \--data redeipirati/datasets/pytorch-mnist/1:input \'python pytorch_mnist_cnn.py'The

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在pycharm中使用tensorflow_使用中是什么意思

安装Pycharm 安装参考 Qt Designer的介绍在PyQt中编写UI界面可以直接通过代码来实现，也可以通过Qt Designer来完成。...Qt Designer中的操作方式十分灵活，其通过拖拽的方式放置控件可以随时查看控件效果。...下面以PyCharm为例，讲述PyCharm中Qt Designer的配置方法。...查看：Tools -> Qt5 -> QtDesigner Name填入QtDesigner（方便后续使用，名称无所谓）。Program填入/usr/bin/designer 。...Qt Designer界面简介参考文档： Qt Designer使用发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174969.html原文链接：https:

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R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）

p=23184 在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。...2 MNIST数据集的概述在深度学习中，比传统的机器学习领域更成功的应用之一是图像识别。我们将在本教程中使用广泛使用的MNIST手写数字图像数据集。...2.1 加载MNIST数据集这个数据集已经包含在keras/tensorflow的安装中，我们可以简单地加载数据集。加载数据集只需要不到一分钟的时间。...str(x_train) str(y_train) 2.3 绘制图像现在让我们使用R将一个选定的28x28矩阵绘制成图像。显示图像的方式是从矩阵表示法中旋转了90度。...input_matrix 3 卷积神经网络模型在本节中，我们将展示如何使用卷积神经网络（CNN）对MNIST手写数据集进行分类，将图像分为数字。

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如何构建用于垃圾分类的图像分类器

污染是回收行业中的一个巨大问题，可以通过自动化垃圾分类来减轻污染。尝试原型化图像分类器来分类垃圾和可回收物 - 这个分类器可以在光学分拣系统中应用。...可以使用get_transforms（）函数来扩充数据。以下是数据的示例： ? 优秀的垃圾照片 3.模型训练 ? 在一行代码中指定CNN 什么是resnet34？...残余神经网络是具有许多层的卷积神经网络（CNN）。特别是resnet34是一个CNN，在ImageNet数据库上预先训练了34层。...预训练的CNN在新的图像分类任务上表现更好，因为它已经学习了一些视觉特征并且可以将这些知识迁移（因此迁移学习）。...可以使用混淆矩阵来找出答案。测试混淆矩阵 ? 混淆矩阵数组打算让这个矩阵更漂亮一点： ? 同样，该模型似乎混淆了金属玻璃和塑料玻璃。有了更多的时间，相信进一步的调查可以帮助减少这些错误。 ?

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