风格迁移 《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。...在《从锅炉工到AI专家(8)》引用的代码中，除了构建神经网络、训练，主要工作是在损失函数降低到满意程度之后，使用网络中间层的输出结果计算、组合成目标图片。原文中对这部分的流程也做了简介。...新的代码来自TensorFlow官方文档。除了程序升级为TensorFlow 2.0原生代码。...这个过程对比起来，大量节省了图片生成的计算。当然，主要原因还是TensorFlow 2.0内置的tf.linalg.einsum方法强大好用。...跟以前的程序有一点区别，就是直接使用TensorFlow内置方法读取了图片文件，然后调用jpg解码还原为矩阵。
有项目打开时，定位到“我的收藏”的“图片”选项，在下拉菜单选择“批量导入图片”， 根据提示选择导入图片。 完整演示如下：
有项目打开时，定位到“我的收藏”的“图片”选项，在下拉菜单选择“批量导入图片”， 根据提示选择导入图片。 完整演示如下： ?
看起来如果只是生成图片这一个维度的结果，GAN似乎更有优势，但如果考虑到输出结果的可控性等因素，VAE在机器视觉领域的应用仍然是很广泛。...不过GAN的思想是比较判断结果而非原图，是“裁判”，所以这种思想很容易推广到多个应用领域，而不仅仅是机器视觉范畴。...as tf from tensorflow import keras import glob import imageio import matplotlib.pyplot as plt import...而把完整的训练过程连续起来作为一张动图，同VAE一样，是一幅从噪声到清晰，缓慢的渐进过程。因为GAN网络并非直接比较图片结果，无法更直接的指出图片差距，因此在渐进过程中，能看到一些反复和跳动。...在训练完成后，所生成的图片，从辨别器的眼中看来，已经很接近真实样本，因此我们获得了一个较高的得分。
小伙伴问，有一个产品列表以及对应的 1000 张产品图片，现在的问题是： 如何构建产品列表 可以容纳 1000 张图片 无需网络 大家都知道 Power BI 可以显示网络的图片，只需要设置好路径即可。...但有的时候，我们不希望企业内部的图片暴露在网络中，最好可以内置在 Power BI 中，这可以实现吗？ 由于图片占有一定的体积，这里的需求恰好是：图片不要求大图，只需要可以快速浏览项目列表。...缩略图的生成 先预先准备好 1000 张产品图片，例如： 用任何一个图片浏览工具或看图工具都可以批量压缩图片。...如下： 接下来，就是如何将图片转为文本格式来存放。...：图像 URL。
在《从锅炉工到AI专家(8)》文中，我们演示了一个使用vgg19神经网络识别图片内容的例子。那段代码并不难，但是使用TensorFlow 1.x的API构建vgg19这种复杂的神经网络可说费劲不小。...仍然使用原文中的图片尝试识别： $ ....使用这种方式，在图片识别中，换用其他网络模型非常轻松，只需要替换程序中的三条语句，比如我们将模型换为resnet50： 模型引入，由： from tensorflow.keras.applications...比如在《从锅炉工到AI专家(9)》一文中，我们介绍了NLP项目重要的预处理工作：单词向量化。 在Keras中，单词向量化已经标准化为了模型中的一层。...此外文本中各单词之间是有相关性的，这类似图片中的相邻点之间的相关，但文本的相关性跨度更大。 关于RNN/LSTM/GRU的原理我们在《从锅炉工到AI专家(10)》一文中已经有过介绍。
[记录点滴]授人以渔，从Tensorflow找不到dll扩展到如何排查问题 0x00 摘要 本文将通过一个经典的 “tensorflow找不到dll” 问题来入手，给大家一个如何找到缺失dll的办法，进而再分享一个...0x02 如何找到缺失的dll 面对缺失的dll，我们的办法是：祭出 Process Monitor 大招。...downloading "Microsoft C++ Redistributable for Visual Studio 2015, 2017 and 2019" for your platform from this URL...我们就可以去网上搜索这个dll，直接拷贝到系统目录下即可。 同时我们也初步了解了如何通过 Process Monitor 来查找一个缺失的dll。 0x03 Linux下怎么办？...它还可以从 VirusTotal 进行检查，以方便我们找出恶意软件。
一个基于深度学习模型的编码器可以轻松的经过训练，把一幅图片转换为一组数据。再通过训练好的模型（你可以理解为存储有信息的模型），完整把编码数据还原到图片。NMT机器翻译，也算的上实现了这个过程。...如何表示一个范围呢？论文中使用了平均值和方差。也就是表示，多幅图片的编码结果值，平均分布在平均值两侧的方差范围内。也可以说符合高斯分布或者正态分布。...在本例的程序中（本例中的代码来自TensorFlow官方文档），使用了平均值和对数方差，从数学性能上，对数方差数值会更稳定。基本原理是相同的。 这样一个改变，使得编码结果有了很多有趣的新特征。...，从而，能观察到从最初生成的一组白噪声，一点点清晰，到第100次迭代的时候较为可以辨别的手写数字。...__init__() self.latent_dim = latent_dim # 推理模型，相当于Encoder，用于把手写数字图片，编码到向量 # 这里得到的不直接是向量本身
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 在matlab中，直接imwrite()保存图片，会保存到当前工作目录文件夹或其子文件夹。...%在当前工作目录下新建文件夹并保存 mkdir image % 如果文件夹已存在，会有警告，但不影响运行 imwrite(picture,'image/test1.png') 如果要把图片保存到其他指定的文件夹...，可以通过 cd 命令切换当前工作目录实现，但要提前通过 pwd 保存原工作目录，为了在保存图片之后切换回到原工作目录。...%把当前工作目录切换到指定文件夹 imwrite(picture,'test1.png') cd(filepath) %切回原工作目录 也可以在切换工作目录之后新建文件夹用于保存图片...filepath=pwd; %保存当前工作目录 cd('f:') %把当前工作目录切换到图片存储文件夹 mkdir image
一、TensorBoard TensorBoard 一般都是作为 TensorFlow 的可视化工具，与 TensorFlow 深度集成，它能够展现 TensorFlow 的网络计算图，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据等...默认8097）、hostname（默认localhost）等其它参数： usage: server.py [-h] [-port port] [--hostname hostname] [-base_url...base_url] [-env_path env_path] [-logging_level logger_level] [-readonly...viz.line([accuracy], [epoch], win='accuracy', update='append') Python Copy 4）可视化结果： 5）其它操作——可视化一张/多张图片..., caption='How random.'), ) # 多张图片 viz.images( np.random.randn(20, 3, 64, 64), nrow=5, opts
今年十月份以来，跟朋友尝试导入一些图片到tensorflow来生成模型，这就需要大量的图片。刚开始我只写了一个简单的HttpClient程序来抓取图片，后来为了通用性索性写一个简单的图片爬虫程序。...它可以用于抓取单张图片、多张图片、某个网页下的所有图片、多个网页下的所有图片。...repeat()表示对该图片请求重复的次数。 PicCrawler支持多种文件的生成策略，比如随机生成文件名、从1开始自增长地生成文件名、生成指定的文件名等等。...2.2 下载多张图片 List urls = ...; // 多张图片地址的集合 CrawlerClient.get().../** * 下载多张图片 * @param urls */ public void downloadPics(List urls) {
今年十月份以来，跟朋友尝试导入一些图片到tensorflow来生成模型，这就需要大量的图片。刚开始我只写了一个简单的HttpClient程序来抓取图片，后来为了通用性索性写一个简单的图片爬虫程序。...它可以用于抓取单张图片、多张图片、某个网页下的所有图片、多个网页下的所有图片。...repeat()表示对该图片请求重复的次数。 PicCrawler支持多种文件的生成策略，比如随机生成文件名、从1开始自增长地生成文件名、生成指定的文件名等等。...2.2 下载多张图片 List<String urls = ...; // 多张图片地址的集合 CrawlerClient.get() .timeOut(6000)...部分源码解析 3.1 下载某个网页的全部图片 downloadWebPageImages()方法表示下载某个url的全部图片。
本期我们利用卷积神经网络制作一个处理图片的小工具，最终效果对比如下： 原图： ? 效果图（多张，可以左右滑动）： ? ? ? ?...== 1.2.0 首先，导入相关的库 import numpy as np import PIL.Image import scipy.misc import tensorflow as tf 忽略无关的警告...import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 定义网络模型 # 导入inception模型 # tensorflow提供了以“.pb”为扩展名的文件...，可以事先将模型导入到pb文件中，在需要的时候导出 model_fn = 'tensorflow_inception_graph.pb' # 创建图和会话 graph = tf.Graph() sess...关于这部分的图片风格定义，其实是笔者将许多张图片分别用12个卷积层进行处理，然后把处理结果拿给一位艺术细胞和审美能力比较良好的小姐姐，让她帮忙将风格相似的图片整理在一起，并给对应风格取一个文艺又小清新的名字
本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。.../88913164 效果图： （图片在百度图片搜索而来，如有侵权请联系我。）...代码解析： 我按照顺序从头到尾来分析这段代码 首先导入库： from scipy import misc # pip install scipy import tensorflow...里面已经存好了一张默认图，可以使用tf.get_default_graph() 来调用（显示这张默认纸），当你有多个线程就可以创造多个tf.Graph()，就是你可以有一个画图本，有很多张图纸，这时候就会有一个默认图的概念了...这个文件是本地导入的，他和全部代码我在最后会补上githup的链接。 检测人脸，返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。
本文主要分为三个部分： 1、介绍原始的GAN的原理 2、同样非常重要的DCGAN的原理 3、如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-) 1 GAN原理介绍...这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。 以上只是大致说了一下GAN的核心原理，如何用数学语言描述呢？这里直接摘录论文里的公式： ?...如果你不想从头开始爬图片，可以直接使用我爬好的头像数据（275M，约5万多张图片）：https://pan.baidu.com/s/1eSifHcA （https://pan.baidu.com/share...200个epoch，仔细看有些图片确实是足以以假乱真的： ? 题图是我从第300个epoch生成的。 4 总结和后续 简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理。...以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo。
导入数据集 使用到TF的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；数据集包含5个子目录，每个子目录种存放一个类别的花朵图片。...加载数据集的图片，使用keras.preprocessing从磁盘上加载这些图像。...数据集预处理 下面进行数据集预处理，将像素的值标准化至0到1的区间内： # 将像素的值标准化至0到1的区间内。...可能过拟合出现的原因 ：当训练示例数量很少时，像这次的只有3000多张图片，该模型有时会从训练示例中的噪音或不必要的细节中学习，从而模型在新示例上的性能产生负面影响。 ?...预测新数据 # 预测新数据 下载一张新图片，来预测它属于什么类型花朵 sunflower_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org
今天bee君为大家推荐1000多张，非常惊艳的能用做微信头像的图片，都已按照类别分好类，文末提供下载方法，相信大家一定能从中找到一款自己喜欢的。...第一步：导入用到的包 import os import re from urllib.request import urlopen 第二步~最后一步：读入上面复制的标签内容，使用正则表达式提取出需要的图片...url，再使用urlopen从这个url下载图片文件，并保存到本地。...downloaded.append(url) 3下载图片 全部下载一共有图片1000多张，分为10几个类别，都能用做很惊艳的微信头像哦，自己挑选一张试试。 漂亮的小姐姐 ? 部位放大图 ?...这是前186张图片的分类，其他800多张微信头像，请按照下面方式下载。 4 传送门 数据html文件，本文完整代码，下载到1000张微信表情图 ?
、使用模型 ---- 一、导入数据集 使用到TF的花朵数据集，它包含5类，即：“雏菊”，“蒲公英”，“玫瑰”，“向日葵”，“郁金香”；共 3670 张彩色图片；数据集包含5个子目录，每个子目录种存放一个类别的花朵图片...# 下载数据集 import pathlib dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images...数据集预处理 下面进行数据集预处理，将像素的值标准化至0到1的区间内： # 将像素的值标准化至0到1的区间内。...可能过拟合出现的原因 ：当训练示例数量很少时，像这次的只有3000多张图片，该模型有时会从训练示例中的噪音或不必要的细节中学习，从而模型在新示例上的性能产生负面影响。...预测新数据 # 预测新数据 下载一张新图片，来预测它属于什么类型花朵 sunflower_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org
本文主要分为三个部分： 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-) GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的...这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。 以上只是大致说了一下GAN的核心原理，如何用数学语言描述呢？这里直接摘录论文里的公式： ?...如果你不想从头开始爬图片，可以直接使用我爬好的头像数据（275M，约5万多张图片）： https://pan.baidu.com/s/1eSifHcA 提取码：g5qa 训练 DCGAN在Tensorflow...200个epoch，仔细看有些图片确实是足以以假乱真的： ? 题图是我从第300个epoch生成的。 总结和后续 简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理。...以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo。
本文主要分为三个部分： 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集。...这样我们的目的就达成了：我们得到了一个生成式的模型G，它可以用来生成图片。 以上只是大致说了一下GAN的核心原理，如何用数学语言描述呢？这里直接摘录论文里的公式： ?...如果你不想从头开始爬图片，可以直接使用我爬好的头像数据（275M，约5万多张图片），百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1eSifHcA，提取码：g5qa。...200个epoch，仔细看有些图片确实是足以以假乱真的： ? 题图是我从第300个epoch生成的。 总结和后续 简单介绍了一下GAN和DCGAN的原理。...以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo。
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