基于Tensorflow的回归输出CNN图像识别 - 腾讯云开发者社区

简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。定义如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。...TensorFlow/Keras TensorFlow是Google Brain团队创建的一个Python开源库，它包含许多算法和模型，能够实现深度神经网络，用于图像识别/分类和自然语言处理等场景。...其设计原则旨在用户友好和模块化，尽可能地简化TensorFlow的强大功能，在Python下使用无需过多的修改和配置图像识别（分类）图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像的某类标签。...池化过程使网络更加灵活，更擅长基于相关特征来识别对象/图像。当观察图像时，我们通常不关心背景信息，只关注我们关心的特征，例如人类或动物。...至此图像分类器已得到训练，并且可以将图像传入CNN，CNN将输出关于该图像内容的猜想。机器学习的工作流在开始训练图像分类器的示例之前，让我们先来了解一下机器学习的工作流程。

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线性回归-基于tensorflow.js

《传热学》横掠管外对流换热系数测定实验中，奴赛尔数Nu与雷诺数Re的关系式，通过实验测定，并确定公式中的系数C和指数n。这里使用机器学习进行线性回归。...cdn.jsdelivr.net/npm/echarts-stat/dist/ecStat.min.js"> tensorflow

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波动率预测：基于CNN的图像识别策略（附代码）

今天，我们使用CNN来基于回归进行预测，并与其他一些传统算法进行比较，看看效果如何。我们这里关注的是市场波动率，具体来说，就是股市开盘前后的波动率。...https://www.fast.ai/ 我们使用与LightGBM相同的输入和输出集，并将数据输入到2个隐层的MLP网络中，每个隐层有300个神经元。...5 基于图像识别的回归分析在基于图像的回归之前，我们的目标参数需要做一点修改，因为在转换过程中我们会丢失数值。因为在转换成图像之前，每个时间窗口内的值都被归一化了。...我们可以看到，即使预测相同的目标，基于图像的回归也比MLP对应的回归表现得好得多。不通方法的比较： ?...因此，在进行时间序列预测时，CNN是一个很好的选择，尽管它确实需要大量的计算能力来进行图像转换和训练。

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基于tensorflow+CNN的新闻文本分类

2018年10月4日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...》的成果，感激前辈； github链接：https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn 2.配置环境使用循环神经网络模型要求有较高的机器配置...，如果使用CPU版tensorflow会花费大量时间。...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。

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TensorFlow入门：MNIST数据的单层逻辑回归代码单层回归代码输出结果

单层回归代码 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist...sess.run(accuracy, feed_dict={X: mnist.test.images, Y: mnist.test.labels}) print(test_accuracy) 输出结果

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基于Spark Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试

我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...03 使用CNN卷积做分类详细Tensorflow的代码我已经贴到gist上了： nlp-cnn.py（https://gist.github.com/allwefantasy/fc4b2b560759bec700a4a413bdfd5fa1...size_out则是输出通道。...经过了两次卷积，两次max-pool,那么最后把卷积输出的向量张开成一维的的大小后是51*128 的长度。那么这个值是怎么计算出来的。...一开始我没啥思路，后面想想，其实tensorflow里conv不过是一个op,是op就代表是可以运行的，所以通过如下代码，就可以把每轮迭代的向量输出了： [train_accuracy, s, train_conv_out

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基于Spark Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试

前言关于CNN如何和NLP结合，其实是被这篇文章指导入门的。我觉得使用CNN去处理一些NLP的分类问题，是非常不错的。...使用CNN卷积做分类详细Tensorflow的代码我已经贴到gist上了： nlp-cnn.py。...size_out则是输出通道。...经过了两次卷积，两次max-pool,那么最后把卷积输出的向量张开成一维的的大小后是51*128 的长度。那么这个值是怎么计算出来的。...一开始我没啥思路，后面想想，其实tensorflow里conv不过是一个op,是op就代表是可以运行的，所以通过如下代码，就可以把每轮迭代的向量输出了： [train_accuracy, s, train_conv_out

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【TensorFlow】TensorFlow 的线性回归

前面有篇博文讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 ---- 模型本次使用的是线性回归模型 y=Wx+by=Wx+b y=Wx+b 其中WWW为权重，bbb为偏置。...---- 开始训练使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....，结果发现 cost, W, b 都是nan，Not a Number，后来当我每一次迭代都输出结果的时候，发现原来这几个值异常迅速的增大，导致超出了表示范围，如下,学习率为 0.001 Epoch:...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?

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【TensorFlow】TensorFlow的线性回归

前面有篇博文讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据模型 [图片] 开始训练使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....values.reshape(-1, 1) n_samples = train_X.shape[0] # 学习率 learning_rate = 2 # 迭代次数 training_epochs = 1000 # 每多少次输出一次迭代结果...cost, W, b 都是nan，Not a Number，后来当我每一次迭代都输出结果的时候，发现原来这几个值异常迅速的增大，导致超出了表示范围，如下,学习率为 0.001 Epoch: 0001...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?

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基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归

1 写在前面 1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里： https...2.本文代码以DNNRegressor回归为例；而由于基于 tf.estimator接口的深度学习回归与分类整体较为类似，因此二者具有触类旁通的效果。...TensorFlow的代码往往会输出较多的日志信息，从而使得我们对代码执行情况的了解受到一定影响。...']='3' 来对TensorFlow的输出日志信息加以约束。...其中，“3”代表只输出FATAL信息。

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水果图像识别：基于 Arduino 和 TensorFlow Lite Micro

请注意，实际上您可以在设备端运行完整的基于 CNN 的视觉模型。这块特殊的 Arduino 开发板配有一个板载色度计，因此我们认为以此方式开始演示不仅有趣，还极具指导意义。...基于 CNN 的视觉模型 http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ 我们将展示一个简单但完整的端到端 TinyML 应用，无需深厚的 ML 或嵌入式背景就可以快速实现...设置 Arduino Create 网页编辑器在本教程中，我们将使用 Arduino Create 网页编辑器，一款基于云端的 Arduino 开发板编程工具。...将 Arduino 的 RGB 传感器放在您训练的对象旁边您将在 Monitor 中看到分类结果输出： ?...Arduino Create Monitor 中的分类器输出您也可以编辑 object_color_classifier.ino sketch 以输出颜文字来替代名字（我们在代码注释中保留了 unicode

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基于TensorFlow.js的线性回归模型实践

有监督学习下, 要解决的任务T可以大致分为两类: 回归问题 Regression Problem, 在某一连续区间内对某一组输入进行输出结果预测举个例子: 根据过往的工龄与工资水平的数据(经验E),...模型 Model 与上文所提到的机器学习中的Model属于同一个概念. 在TensorFlow中具有两种构建Model的方式. 一种基于Layer 层, 一种基于底层核心Core API....由于本文只是简单尝试线性回归, 因此选择Core API来进行, Layer的部分感兴趣的话, 可以官网了解. ---- 正题现在我们来创建一个线性回归的学习模型, 本文中使用TypeScript作为开发语言..., 线性回归的梯度下降函数是凹函数, 因此存在且只存在一个最优解....trainX输出的结果

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基于tensorflow+CNN的搜狐新闻文本分类

2018年10月13日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...CNN的搜狐新闻文本分类中有8个文件，如下图所示： ?...《基于tensorflow+CNN的新浪新闻文本分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/b1000d5345bb，这一篇文章的代码没有进行封装，而且讲解较为详细。

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CNN中文文本分类-基于TensorFlow实现

代码地址：Github 转载请注明出处：Gaussic - 写干净的代码基于CNN的文本分类问题已经有了一定的研究成果，CNN做句子分类的论文可以参看: Convolutional Neural Networks...在网上也有了一些开源的实现，例如比较著名的dennybritz大牛的博客Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow基于早期TensorFlow...如今，TensorFlow大版本已经升级到了1.3，对很多的网络层实现了更高层次的封装和实现，甚至还整合了如Keras这样优秀的一些高层次框架，使得其易用性大大提升。...相比早起的底层代码，如今的实现更加简洁和优雅。本章的目的是基于TensorFlow的API来重新实现一个在中文文本上的分类器。如果你觉得对你有些许帮助或者疑惑，欢迎star和交流。...因此在这里使用的是简化版的结构，具体参看model.py。首先在初始化时，需要定义两个placeholder作为输入输出占位符。

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使用CNN（LSTM架构）进行序列预测基于TensorFlow

我们首先定义超参数现在我们可以根据我们的模型创建一个回归函数预测sin函数测试集 real sin function 一起预测sin和cos函数测试集 predicted sin-cos function...python/ltsm $ source ~/python/ltsm/bin/activate (ltsm) $ Install Requirements This example depends on tensorflow...You will need the appropriate version of tensorflow for your platform, this example is for mac....For more details goto TAG tensorflow-0.11.0 Setup (ltsm) $ pip install -U https://storage.googleapis.com.../tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.11.0-py3-none-any.whl (ltsm) $ pip install -r .

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CNN预测股票走势基于Tensorflow（思路+程序）

策略使用的数据从雅虎财务获取。什么时候要买或者卖股票走势预测 CNN 交通标志的图像由4 5×5卷积内核过滤，创建4个特征图，这些特征图通过最大池合并采样。...最终层是完全连接的层，其中所有生成的特征被组合并在分类器中使用（基本上是逻辑回归）股票市场应用根据历史数据做出正确的决策 TensorFlow DQN_CNN_image 这是这个策略的核心思路。...def egreedy_action(self,state):#输出动作 def action(self,state): 我们知道，我们的DQN一个很重要的功能就是要能存储数据，然后在训练的时候...比如我们输出动作是1，那么对应的one hot形式就是[0,1]，如果输出动作是0，那么one hot 形式就是[1,0]。这样做的目的是为了之后更好的进行计算。...由于神经网络输出的是每一个动作的Q值，因此我们选择最大的那个Q值对应的动作输出。

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基于tensorflow+CNN的报警信息短文本分类

2018年10月15日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...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： ?...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...文件推荐阅读《基于tensorflow+CNN的垃圾邮件文本分类》，链接：https://www.jianshu.com/p/f3ca7c75401b 6.总结 1.本文是作者第9个NLP小型项目，数据共有

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基于tensorflow+CNN的垃圾邮件文本分类

2018年10月12日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。文本分类是NLP（自然语言处理）的经典任务。...》的成果，感激前辈； github链接：https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn 2.配置环境使用卷积神经网络模型要求有较高的机器配置...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...5.编写类TextClassification 认为编写类有困难，可以先阅读本文作者的另外一篇文章《基于tensorflow+CNN的新浪新闻文本分类》，链接：https://www.jianshu.com

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基于tensorflow+CNN的MNIST数据集手写数字分类预测

2018年9月18日笔记 tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。...CNN是convolutional neural network的简称，中文叫做卷积神经网络。...此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为卷积神经网络模型，模型准确率从98%提升到99.2% 《基于tensorflow+DNN的MNIST...读者在有nvidia显卡的情况下，安装GPU版tensorflow会提高计算速度50倍。...12.总结 1.这是本文作者写的第6篇关于tensorflow的文章，加深了对tensorflow框架的理解； 2.通过代码实践，本文作者掌握了卷积神经网络的构建，权重初始化，优化器选择等技巧； 3

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从金融时序到图像识别：基于深度CNN的股票量化策略（附代码）

作者：Nayak 编译：1+1=6 0 前言本文基于一篇题为《Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks...5、特征选择在计算了这些指标后，根据它们的类型（动量、震荡等）将它们分组到图像中，并训练了许多CNN架构，我们意识到模型学习的还不够，也许是特征还不够好。...到目前为止，我门找到的最好的CNN配置是： ? ? ? Keras模型训练是通过提前停止和减少ronplateau回调来完成的，如下所示： ? ··· 正如你在上面看到的，用F1分数作为度量。...https://github.com/keras-team/keras/issues/2743 简而言之，你必须为Numpy和Tensorflow设置随机seed。...但是大多数时候，对于我们尝试过的其他CNN架构，class 0和class 1 （buy/sell）的精度低于class 2（class 0/1为80-85）。 ?

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