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Caffe2 - (九)MNIST 识别

Caffe2 - MNIST 识别 LeNet - CNN 网络训练; 采用 ReLUs 激活函数代替 Sigmoid.model helper import matplotlib.pyplot 3.6 LeNet 模型部署模型保存:# 输出模型到文件,需要工指定模型的 inputsoutputspe_meta = pe.PredictorExportMeta(predict_net=deploy_model.net.Proto

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深度学习|tensorflow识别

我们依旧以MNIST数据集,来看看我们如何使用tensorflow来实现MLP。数据数据下载这里我们通过tensorflow的模块,来下载数据集。

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    用GAN生成自己的

    本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布最近受到b站一个视频的启发,想做一套属于自己的,但是又不想好几千个,为了偷个懒,调研了一下用神经网络合成的算法,最终找到一篇名为W-Net 而这片W-net号称只需要一个就可以生成一套,你相信吗?我虽然不太信,但是为了少几个,也值得尝试一下。生成器结构:? 算法思路简介:图中左侧的分支用于提取汉结构信息图中右侧的分支用于提取风格信息风格特征只选用了较深层网络得到的特征图采用对抗训练的方式得到与真实汉相近的图片关于判别器结构,文章一笔带过,并未做详细介绍 汉分类损失:判别器得到的汉类别的损失。类别损失:判别器得到的汉类别损失。 ,右分支用于提取汉风格特征,所以用全连接层对进行分类。

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    使用PHP辅助快速制作一套自己的实践

    一、背景 笔者以前在网上看到有民间高制作的相关事迹,觉得把自己的用键盘敲出来是一件很有意思的事情,所以一直有时间想制作一套自己的,前几天在网上搜索了一下制作的方法,发现技术上并不是太难 ,结合了自己PHP方面的开发经验,很快的做出了一套自己的。 制作的流程大致是这样,首先我们需要确定那些需要自己,确定了之后将这一批利用工具做成一个模板,不过汉的总量非常的多,搜索了一下大概在10万左右,这个工程量太大,因此我们需要找出一批属于自己常用的 二、操作概要 提取常用汉 制作模板 生成文件 三、提取常用汉 做一套的工作量是比较大的,因为汉数量比较多,不过我们可以将我们常用的汉提取出来,优先将这的做出来,后面不常用的空闲时再去累加 ,如下图所示 3.3 去重 在整理好文之后,我们现在需要对里面的内容进行去重,保证每一个汉只保留一个,因为我们模板每个只需要一次就可以;因此可以使用PHP对汉进行去重,代码如下所示

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    使用PHP辅助 快速制作一套自己的实践

    一、背景笔者以前在网上看到有民间高制作的相关事迹,觉得把自己的用键盘敲出来是一件很有意思的事情,所以一直有时间想制作一套自己的,前几天在网上搜索了一下制作的方法,发现技术上并不是太难 ,结合了自己PHP方面的开发经验,很快的做出了一套自己的。 制作的流程大致是这样,首先我们需要确定那些需要自己,确定了之后将这一批利用工具做成一个模板,不过汉的总量非常的多,搜索了一下大概在10万左右,这个工程量太大,因此我们需要找出一批属于自己常用的 二、操作概要提取常用汉制作模板生成文件三、提取常用汉做一套的工作量是比较大的,因为汉数量比较多,不过我们可以将我们常用的汉提取出来,优先将这的做出来,后面不常用的空闲时再去累加 3.3 去重在整理好文之后,我们现在需要对里面的内容进行去重,保证每一个汉只保留一个,因为我们模板每个只需要一次就可以;因此可以使用PHP对汉进行去重,代码如下所示

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    tensorflow 1.01中GAN(生成对抗网络)生成例子(MINST)的测试

    过程如下:代码文件如下:import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import img_w + grid_pad)         img_grid = img     imsave(fname, img_grid) def train():     # load data(mnist数据集 if __name__ == __main__:     if to_train:         train()     else:         test() 按照500次迭代,每次迭代产生一张图片

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    (二)Tensorflow搭建卷积神经网络实现MNIST识别及预测

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    (一)Tensorflow搭建普通神经网络实现MNIST识别及预测

    表示数据数量,因为网络一次只处理一张图片,所以为1,784是图像数据维度,将$28times 28 times1$的数据处理成一个列向量,便于存储,若向显示,则需要将其回复到源尺寸,参见博客MNIST数据集解析 【输出层】 输出数据维度为(1,10),输出结果为长度为10的列向量,因为从0~9. 2 网络结构-源 【Demo】 import osfrom os import pathimport tensorflow ) sum_pre = sum(pre_value.tolist()) print(sum predicted value: {}.format(sum_pre)) 提取最大值对应的序号,该需要即为数值 ,如 ] 最大值10.43,对应索引:7,即为预测的数 pre_num = tf.argmax(pre, 1) pre_num = sess.run(pre_num) predict_lables.append function for loading model and predict. load_model(10) 5.2 可视化神经网路 6 训练结果 6.1 损失值 6.2 预测 博客:MNIST数据集解析

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    (二)Caffe2搭建卷积神经网络实现MNIST识别及预测

    1 在前面 使用Caffe2搭建卷积神经网络,按照一般卷积网络流程走一遍没有问题,笔者想分享的是关于Caffe2数据载入问题,Caffe2有专用训练格式数据,如lmdb,leveldb,rocksdb caffe2# USE_LMDB=ON是关键USE_LMDB=ON python setup.py install 详细参考博客:Caffe2问题总结(一) 2 搭建卷积网络及获取数据 2.0 网络结构 识别使用经典

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    视频教程【第15期】| 用Python搭建单样本学习的分类器

    虽然人类拥有这项天赋,但想把这样的能力成算法赋予机器却不是一件容易的事情。 今天的视频Siraj Raval 会和大家聊聊单样本学习(One-Shot Learning)的事情,并且还会教大家用Python构建一个单样本学习的分类器。 Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高,毕业于哥伦比亚大学,曾任职于 Twilio 和 Meetup。 上积累了大量的粉丝,视频内容包含:如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例,更加令人钦佩的是,这些视频长度大多都在10分钟以内,实在是快速上AI

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    深度学习与神经网络:基于自建数据集上的模型测试

    因此我们自己的真实图片需要自己处理一下,使得我们自己的图片来符合模型的要求.具操作应该结合代码一起说说:在这里我们的关键处理:? testPicArr = pre_pic(testPic),对自己输入的图片进行预处理2:preValue = restore_modle(testPicArr),对符合神经网络模型要求的图片进行输入,输出预测值.具代码如下 处理图像这一部分的逻辑比较简单,这里我们要用到PIL这个库.这个库的功能极其丰富,有兴趣的同学可以自己学习下.代码的处理过程;(1)模型的要求是黑底白,但输入的图是白底黑,所以需要对每个像素点 的值改为

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    深度学习与神经网络:基于自建数据集上的模型测试

    屏幕快照 2018-05-15 下午4.17.57.png 因此我们自己的真实图片需要自己处理一下,使得我们自己的图片来符合模型的要求.具操作应该结合代码一起说说: 在这里我们的关键处理:我们的任务主要是由两个函数构成 testPicArr = pre_pic(testPic),对自己输入的图片进行预处理2:preValue = restore_modle(testPicArr),对符合神经网络模型要求的图片进行输入,输出预测值.具代码如下 :pre_pic():处理图像这一部分的逻辑比较简单,这里我们要用到PIL这个库.这个库的功能极其丰富,有兴趣的同学可以自己学习下.代码的处理过程; (1)模型的要求是黑底白,但输入的图是白底黑,所以需要对每个像素点

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    tensorflow实现识别

    调用tensorflow实现识别。 内容参考自北京大学曹健教授的tensorflow课程,在此感谢 代码原址:https:github.comcj0012AI-Practice-Tensorflow-Notes 之前在人工智能课上自己动搭建过一个 BP神经网络实现MNIST数据集的识别,使用的是c++,最终准确率的上限在95%至96%左右(毕竟水平有限)。 总框架主要分为三个部分如下:前向传播过程(mnist_forward.py)进行网络参数优化方法的反向传播过程 ( mnist_backward.py )验证模型准确率的测试过程(mnist_test.py )每个部分都单独成了一个模块文件。

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    实战|TensorFlow 实践之识别!

    本文的主要目的是教会大家运用google开源的深度学习框架tensorflow来实现识别,给出两种模型,一种是利用机器学习中的softmax regression作分类器,另一种将是搭建一个深度神经网络以达到 99%正确率的识别模型。 无论是训练、验证还是测试集,单个样本都是一帧包含的28x28图像以及其对应的标签。有了数据,我们开始建立模型。这里的模型是机器学习经常用到的softmax regression。 = shape) return tf.Variable(initial) #define convolution and pool function#定义卷积、池化,tensorflow中有实现,具实践 可见深度神经网络,在识别项目上表现地相比于softmax regression,效果会好的多的多。

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    专栏 | 在PaddlePaddle上实现MNIST识别

    在框架解析和安装教程的介绍之后,本次专栏将教你如何在 PaddlePaddle 上实现 MNIST 识别。 数据集的介绍如题目所示, 本次训练使用到的是 MNIST 数据库的, 这个数据集包含 60,000 个示例的训练集以及 10,000 个示例的测试集. 图片是 28x28 的像素矩阵,标签则对应着 0~9 的 10 个数。每张图片都经过了大小归一化和居中处理. 该数据集的图片是一个黑白的单通道图片, 其中图片如下: ? num_channel=20, pool_size=2, pool_stride=2, act=paddle.activation.Relu()) # 以 softmax 为激活函数的全连接输出层,输出层的大小必须为数的个数 test_data)项目代码GitHub 地址:https:github.comyeyupiaolingLearnPaddle参考阅读专栏 | 百度深度学习平台PaddlePaddle框架解析专栏 | 新入门

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    基于OpenCV实现训练与识别

    OpenCV实现训练与识别机器学习(ML)是OpenCV模块之一,对于常见的数识别与英文母识别都可以做到很高的识别率,完成这类应用的主要思想与方法是首选对训练图像数据完成预处理与特征提取, 一:数据集这里使用的数据集是mnist 数据集、关于数据集的具说明如下:数据集名称说明train-images-idx3-ubyte.gz训练图像28x28大小,6万张train-labels-idx1 ,图像是以灰度每个节表示一个像素点的灰度值,图像的总数、宽与高的大小从开始位置读取,说明如下:开始移位类型值描述00004节int类型0x00000803(2051)魔数00044节int类型60000 图像数目00084节int类型28图像高度000124节int类型28图像宽度标记部分数据组成如下:开始移位类型值描述00004节int类型0x00000801(2049)魔数00044节int 对应图像数00091节ubyte??

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    tensorflow使用CNN分析mnist数据集

    本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist数据集,供大家参考,具内容如下import tensorflow as tfimport numpy as npimport

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    【Keras篇】---Keras初始,两种模型构造方法,利用keras实现识别

    一、前述Keras 适合快速验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来扩展功能并和keras结合使用。 rmsprop, loss=categorical_crossentropy, metrics=)model.fit(data, labels)#data是输入数据的X labels是Y五、Keras实现识别案例 mnist.load_data(..test_data_home)# 看一下数据集的样子print(X_train.shape)#X_train是很多张图片是第一张print(y_train) # 下面把训练集中的黑白变成标准的四维张量形式 所以这里统一除以255,把像素值控制在0-1范围X_train = 255 #X_train是一个矩阵 这里相当于里面每个数都除以255X_test = 255 # 由于输入层需要10个节点,所以最好把目标数0

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    TensorFlow从0到1 - 11 - 74行Python实现识别

    然而,实现它们并进行复杂的识别任务,只需要74行Python代码(忽略空行和注释)。要知道如果采用编程的方法(非学习的方式)来挑战这个任务,是相当艰难的。 本篇将分析这份Python代码“network.py”,它基于NumPy,在对50000张图像学习后,即能够识别0~9,正确率达到95%以上。 它包含从0~9共10种,训练图片集60000张,测试图片集10000张,可在Yann LeCun的网站下载。 而识别,也成了机器学习的入门实验案例。?样本图像如上图所示,MNIST中的图像是灰度图像,像素值为0的表示白色,为1的表示黑色,中间值是各种灰色。 接下来,定义了一个3层的神经网络:输入层784个神经元(对应28x28的数图像);隐藏层30个神经元;输出层10个神经元(对应10个)。

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    识别该如何选择GPU并实现?DeepLearning4j 实战

    下面说明下代码的构成:由于我这里用了DeepLearning4j最新的版本--v0.8,所以和之前博客的pom文件有些修改,具如下: 4.0.0 DeepLearning DeepLearning 2.0 org.apache.maven.plugins maven-jar-plugin 2.4 1.7 1.7 cn.live.wangongxi.cv.CNNMnist 创建完Maven工程以及添加了上面POM文件的内容之后,就可以开始着上层应用逻辑的构建 这里我参考了官网的例子,具由以下几个部分构成:● 初始化CUDA的环境(底层逻辑包括硬件检测、CUDA版本校验和一些GPU参数)● 读取Mnist二进制文件(和之前的博客内容一致)● CNN的定义,这里我还是用的 上下文实例并设置参数 CudaEnvironment.getInstance().getConfiguration() 是否允许多GPU .allowMultiGPU(false) 设置显存中缓存数据的容量,单位:节 1024L * 1024L) 是否允许多GPU间点对点(P2P)的内存访问 .allowCrossDeviceAccess(false); 通常我们需要根据需要来设置GPU计算的精度,常用的就像代码中的那样有单

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      通用文字识别(General OCR)提供通用印刷体识别、通用印刷体识别(高精度版)、通用印刷体识别(高速版)、通用手写体识别、英文识别等多种服务,支持将图片上的文字内容,智能识别为可编辑的文本,可应用于随手拍扫描、纸质文档电子化、电商广告审核、智能翻译等场景,大幅提升信息处理效率。

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