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。
具体原理简单来说就是，训练一个神经网络，每层网络逐步提取越来越高级的图像特征，通过分析一些特定层的输出发现，当它识别到了一些特定的模式，就会将这些特征显著地增强，而且层数越高，识别的模式就越复杂。
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。
Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分，28x28的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。
本篇内容介绍如何使用opencv，scipy，tensorflow来实现计算机人脸检测。（用一点也是用 =.=） 先声明一下，本篇内容是在图片中的人脸检测， 调动计算机摄像头的人脸识别链接： 链接：https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
分类问题典型的应用就是教会机器如何去自动识别图片中物体的种类。本章中主要是介绍了MNIST数据集。
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 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 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks（arxiv：http
作者：何之源，复旦大学计算机科学硕士在读，研究方向为人工智能以及机器学习的应用。 生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 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。 GAN原理介绍 说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adve
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 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paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks （arxiv：https://arxiv.
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；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；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“蒲公英”，或“玫瑰”，还是其它。
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；
导读：一般看到这张图，“老司机”立马心领神会，就会猜到这篇文章的主题大致与什么相关。
要介绍的项目名称叫 NSFW.JS，英文全称是 Not Safe/Suitable For Work，也就是说不适合工作场所使用。
AI的知识面实在太广了，想要一篇几百字的文章就能入门其实很难，而且很多知识其实都需要数学基础，要是跟大家说上一天怎么计算函数的导函数，估计能劝退一大波人。
本项目使用卷积神经网络识别字符型图片验证码，其基于 TensorFlow 框架。它封装了非常通用的校验、训练、验证、识别和调用 API，极大地减低了识别字符型验证码花费的时间和精力。
说起打麻将我一直是处于比较业余并且不思进取的水平，各个地方的麻将规则不一，繁琐的规则也懒得放脑袋里记忆了，于是每次跟朋友打麻将都是现场临时约定规则，怎么简单怎么来，周边也有不少年轻的小伙伴我一样。
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练，这些模型可以自动识别和分类图像，帮助我们解决各种实际问题。其中，CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集，包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统，并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步，并展示模型在测试集上的准确率。此外，还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文，您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法，为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
React Native (简称RN)是Facebook于2015年4月开源的跨平台移动应用开发框架，是Facebook早先开源的JS框架 React 在原生移动应用平台的衍生产物，目前支持iOS和安卓两大平台。RN使用Javascript语言，类似于HTML的JSX，以及CSS来开发移动应用，因此熟悉Web前端开发的技术人员只需很少的学习就可以进入移动应用开发领域。
Git项目源码：https://github.com/DaMaiGit/artifact
本文github源码地址： 在公众号 datadw 里 回复 图像 即可获取。 笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和slim库的小应用，来实现图像分类、图像标注以及图像分割的任务，围绕着slim展开，包括其理论知识和应用场景。 之前自己尝试过许多其它的库，比如Caffe、Matconvnet、Theano和Torch等。它们各有优劣，而我想要一个可靠灵活的、自带预训练模型的Python库。最近，新推出了一款名叫slim的库，slim自带了许多预训练的模型，比如ResNet、VGG、Ince
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。
手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例，使用卷积层和池化层，实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别，并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载。 网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图片 train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集列标 t10
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/use-multiple-graphs-in-tensorflow/
随着互联网的快速发展，越来越多的图片和视频出现在网络，特别是UCG产品，激发人们上传图片和视频的热情，比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传，这就带来监管问题，如果没有内容审核，色情图片和视频就会泛滥。前不久，一向以开放著称的tumblr，就迫于压力，开始限制人们分享色情图片。更别提国内，内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么？传说百万年薪，每天看黄片看得想吐，但最近又很少有人提及这一职业，这个应监管而生的职业，因人工智能的出现又快速消亡。（当然也不是完全消亡，毕竟判断是否色情是一个主观的事情，有些艺术和色情之间的边界比较模糊，需要人工加以判断）
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤，然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后，提供了一些示例和常见问题解决方法。
初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.
迁移学习指的是，通过对预训练模型的参数进行微调，将训练好的模型应用到相似或者只有细微差异的不同任务中。通过这个方法，我们可以基于一些性能顶尖的深度学习模型得到别的高性能模型。尽管听上去较为简单，迁移学习仍然在预处理、搭建和测试上有很多的研究空间。
首先，去tensorflow官网API上查询 tf.Graph() 会看到如下图所示的内容：
最近业余时间做些创新探索，在微信小程序上实现找到纸或笔记本，定位，然后取到纸上的简笔画，之后进行简笔画识别，找到对应位置（之后可以在此位置上加载对应3d模型，实现ar效果, 对应ar官方案例：https://github.com/bbSpider/miniprogramThree）
本文实例讲述了PHP结合jquery ajax实现上传多张图片，并限制图片大小操作。分享给大家供大家参考，具体如下：
ML.NET 使你能够在联机或脱机场景中将机器学习添加到 .NET 应用程序中。 借助此功能，可以使用应用程序的可用数据进行自动预测。 机器学习应用程序利用数据中的模式来进行预测，而不需要进行显式编程。
这是腾讯云加社区共创官的选题互换挑战赛，一搭眼看到了这个题目，因为之前写过 自己制作数据集并训练，这无非是换个数据源进行训练而已，于是果断选择了这个题目
想要将深度学习应用于小型图像数据集，使用预训练网络就是一种常用且高效的方法。预训练网络就是一个保存好的网络，之前已在大型数据集上训练(通常是大规模图像分类任务)。如果训练的原始数据集足够大且足够通用（如imagenet数据集），那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效的作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于不同的计算机视觉问题。这种学习到的特征在不同问题之间的可移植性，也是深度学习与其他浅层方法相比的重要优势。使用预训练网络有两种方法，特征提取和微调模型。
当然，我们仅仅是使用人脸识别，那有人已经在TensorFlow的基础上封装了专门针对人脸识别的库 face-api.js
摘要 本次演讲内容主要分为三个方面，首先会简单介绍一下Tensorflow，然后简单讲解可以用Tensorflow实现的深度神经网络算法，之后再介绍这些算法的一个有趣应用场景，也就是gener
在我们的炼丹过程中，如果能够使用丰富的图像来展示模型的结构，指标的变化，参数的分布，输入的形态等信息，无疑会提升我们对问题的洞察力，并增加许多炼丹的乐趣。
手机端运行卷积神经网络的一次实践 — 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 1. 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16/VGG19，Inception v1-v4 Net，ResNet 等，这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构，尤其是 VGG 网络，被很多其他的算法借鉴，本文也会使用 VGG16 的基础
前一段时间为了在微信小程序中使用tensorflow.js，对tfjs-core代码做了一些修改，具体情况请参考我之前写的几篇文档：
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html
今天，给大家介绍python-office近期更新的功能之一：1行代码，实现图片的下载。
本文介绍了如何在 Ubuntu 14.04 下安装 TensorFlow，包括使用 Anaconda、使用 pip 以及在 Mac 系统中安装的方法。通过这些方法，你可以创建一个具有 TensorFlow 的环境并快速运行一个手写数字识别的示例。
Android Studio仍然在疯狂更新中，隔一段时间打开Android Studio，就会提示有新版本，对此我已经见怪不怪。一般而言，我会顺手点击一下升级。今天我又点击了升级，粗略看了一下新版本4.1的特性说明，其中有一项是：使用TensorFlow Lite模型。出于对机器学习的兴趣，于是就研究了一番这个新特性。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
在进行模型训练时，对训练进行可视化可以帮助我们更直观查看模型训练情况，从而更容易发现问题。这篇文章将分享在模型训练过程中用到的可视化方法，本文用到的方法为tensorboard可视化方法。
Deep Dream是谷歌推出的一个有意思的技术。在训练好的CNN上，设定几个参数就可以生成一张图象。具体目标是：
最近看了太多读者小伙伴的简历，发现各种商城/秒杀系统/在线教育系统真的是挺多的。推荐一下昨晚找的几个还不错的基于 Java 的图片识别处理系统。
嘀嘀嘀，上车请刷卡。昨天看到了不错的图片分享网—— 花瓣 ，里面的图片质量还不错，所以利用selenium+xpath我把它的妹子的栏目下爬取了下来，以图片栏目名称给文件夹命名分类保存到电脑中。这个妹子主页 http://huaban.com/boards/favorite/beauty 是动态加载的，如果想获取更多内容可以模拟下拉，这样就可以更多的图片资源。这种之前爬虫中也做过，但是因为网速不够快所以我就抓了19个栏目，一共500多张美图，也已经很满意了。
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