整理翻译自：https://github.com/waleedka/traffic-signs-tensorflow交通标识分类-tensorflow实现 测试平台为win10系统，python3运行环境...占位符是TensorFlow从主程序中接收输入的方式。...如果需要，我们可以很容易的使用 softmax 函数或者其他的函数转换成概率（这里不需要）。 在这个项目中，只需要知道最大值所对应的索引就行了，因为这个索引代表着图片的分类标签。...因此，我们需要将标签和神经网络的输出转换成概率向量。TensorFlow中有一个 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数可以实现这个操作。...上图truth后的数字为真实的标签，Prediction后的数字为预测的标签。现在的分类测试还是训练集中的图片，所以还不知道模型在未知数据集上面的效果如何。接下来在测试集上面进行评测。
实现声音分类 本章我们来介绍如何使用Tensorflow训练一个区分不同音频的分类模型，例如你有这样一个需求，需要根据不同的鸟叫声识别是什么种类的鸟，这时你就可以使用这个方法来实现你的需求了。...关于梅尔频谱具体信息读者可以自行了解，跟梅尔频谱同样很重要的梅尔倒谱（MFCCs）更多用于语音识别中，对应的API为librosa.feature.mfcc()。...训练数据，因为分类音频数据小而多，最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord，加快训练速度。...') create_data_tfrecord('dataset/test_list.txt', 'dataset/test.tfrecord') Urbansound8K 是目前应用较为广泛的用于自动城市环境声分类研究的公共数据集...要注意class_dim参数的值，这个是类别的数量，要根据你数据集中的分类数量来修改。
有许多用于语音识别和音乐分类的数据集，但对于随机的声音分类来说并不是很多。经过一些研究，我们发现了Urbansound数据集。...2.提取的音频特征存储为TensorFlow记录文件。 这些特征与YouTube-8M模型兼容。这个解决方案还提供了TensorFlow VGGish模型作为特征提取器。...https://research.google.com/audioset/download.html 改良版的YouTube-8M被用于训练和评估。...转换过程的简短说明:https://medium.com/iotforall/sound-classification-with-tensorflow-8209bdb03dfb 分类 最后，我们需要一个接口来将数据输入到神经网络并得到结果...3.Web界面 python daemon.py实现了一个简单的web界面，默认情况下，它可以在http://127.0.0.1:8000中使用。我们使用与前一个示例相同的代码。
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理以及一些有关特征独立性的强（朴素）假设的简单概率分类器，也称“独立特征模型”。...本文demo使用TF的实现朴素贝叶斯分类器，用TensorFlow_probability概率库实现参数可训练的高斯分布变种。 [iris.png] 1....从每个样品中测量出四个特征：萼片和花瓣的长度和宽度。本文目标是构建一个朴素的贝叶斯分类器模型，根据萼片长度和萼片宽度特征（因此，只有4个特征中的2个）预测正确的类别。...贝叶斯分类器的基本方程式是贝叶斯定律： [w5jlw90ei5.png] d是特征维数，k是类的数目，P(Y)是类别的先验分布，P（X | Y）是输入的类条件分布 朴素贝叶斯分类器假设数据特征...在这种情况下，类条件分布分解为 [e3p71gjk6k.png] 有了类的先验分布和类条件分布，朴素贝叶斯分类器模型简化为 [s8ry259ozw.png] 3.TensorFlow math api
/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型...本文提出的模型在一系列文本分类任务（如情感分析）中实现了良好的分类性能，并已成为新的文本分类架构的标准基准。 本文假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识。...默认情况下，TensorFlow将尝试将操作放在GPU上（如果有的话）可用，但是嵌入式实现当前没有GPU支持，并且如果放置在GPU上会引发错误。...这里，W是我们的滤波器矩阵，h是将非线性应用于卷积输出的结果。 每个过滤器在整个嵌入中滑动，但是它涵盖的字数有所不同。...Checkpoints 可用于在以后的时间继续训练，或使用 early stopping选择最佳参数设置。 使用Saver对象创建 Checkpoints。 ?
安装适用于 Java 的 TensorFlow TensorFlow 可提供在 Java 程序中使用的 API。...本指南将介绍如何安装适用于 Java 的 TensorFlow 并在 Java 应用中使用 TensorFlow。...警告：TensorFlow Java API 不在 TensorFlow API 稳定性保障的涵盖范围内。 支持的平台 本指南介绍如何安装适用于 Java 的 TensorFlow。...安装完成后，请查看这个适用于 Android 的完整 TensorFlow 示例。...如果是这样，则说明您已成功设置适用于 Java 的 TensorFlow，随时可以在 Maven 项目中使用此 API。如果不是，请访问 Stack Overflow 查找可行的解决方案。
从今天的推文开始，我打算把经典的机器学习算法，都用tf实现一遍。这样一来可以熟悉一下机器学习算法，二来可以对tf有比较好的掌握，如果你是新手，那就跟着我的节奏，一起学习吧。讲的不好，大神轻拍~。...Github 地址： https://github.com/Alvin2580du/machine_learning_with_tensorflow.git # 导入需要的模块 # - * - coding...: utf-8 - * - import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets...所以这里In_size就是训练数据的维度，也就是变量的个数。而out_size是输出的维度，就是因变量的维度，所以是3....），模型最后输出是softmax多分类函数，所以最后每个样本都会有一个属于不同类别的概率值。
本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务，使用的数据集为 IMDB 评论数据集。...由于这个模型并不关心句子中单词的顺序，所以我们通常把它称为词袋方法（BOW）。让我们看看如何通过评估器（Estimator）实现这个模型。 我们从定义用做我们分类器输入的特征列开始。...这种方法也被用于预制评估器中，并为我们提供一个能够在所有模型上使用的统一的评估函数。...，并且将结果传给「params」对象，再将这个对象不作任何修改直接用于我们的「cnn_model_fn」。...，检查点本身并不足以作出预测，为了将存储的权重映射到相应的张量（tensor）上，用于构建评估器的实际代码也是必需的。
利用TensorFlow来训练所有的神经网络的训练过程可以分为如下3个步骤： ①定义神经网络的结构和前向传播的输出结果。 ②定义损失函数以及选择反向传播优化算法。...下面给出一个简单的二分类问题的神经网络算法（完整的流程） 神经网络具体结构如下图： ? 训练流程图： ? 几个解释： ①Numpy 是一个科学计算的工具箱的，这里通过Numpy生成模拟数据集。...②batch是每一次的训练数据的大小。...代码： Python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import RandomState...Y = [[int(x1 + x2 < 1)] for (x1, x2) in X] # 创建一个会话来运行tensorflow程序 with tf.Session() as sess:
最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。...使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。...最近，这个「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置确定该对象的像素，实现物体的像素分类。 ?...Faster-RCNN 是一个用于物体检测的算法，它被分为两个阶段：第一阶段被称为「候选区域生成网络」（RPN），即生成候选物体的边框；第二阶段本质上是 Fast R-CNN 算法，即利用 RolPool...从每个候选边框获取对象特征，并执行分类和边框回归。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型...、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。...对于音乐分类和语音识别而言，有很多数据集，但是并没有多少数据集是用来做随机声音分类的。...还有一个修正版的用于训练和评估的 YouTube-8M 模型。...分类 最后我们需要一个能够把数据输入到神经网络的接口，以得到分类结果。
由于这个模型并不关心句子中单词的顺序，所以我们通常把它称为词袋方法（BOW）。让我们看看如何通过评估器（Estimator）实现这个模型。 我们从定义用做我们分类器输入的特征列开始。...下图展示了一个 d×m 维的过滤器矩阵F在每个 3-gram 单词窗口的滑动，去构建一个新的特征映射。此后，池化层通常被用于组合相邻的结果。 ?...这种方法也被用于预制评估器中，并为我们提供一个能够在所有模型上使用的统一的评估函数。...，并且将结果传给「params」对象，再将这个对象不作任何修改直接用于我们的「cnn_model_fn」。...，检查点本身并不足以作出预测，为了将存储的权重映射到相应的张量（tensor）上，用于构建评估器的实际代码也是必需的。
本篇文章有2个topic，简单的分类器和TensorFlow。首先，我们会编写函数生成三种类别的模拟数据。第一组数据是线性可分的，第二种是数据是月牙形数据咬合在一起，第三种是土星环形数据。...每组数据有两个类型，我们将分别建立模型，对每组数据分类。 本文的所有代码在ML-tutorial....例如，generate_Saturn_data()方法，首先使用np.linspace()方法产生角度变化，然后确定圆心，之后生成两个范围的半径，分别用于生成内核数据和外部的环形数据，形状就像土星和他的卫星带...gen_data()方法负责把上面生成的模拟数据组装成训练数据集和测试数据集，每个样本的标注采用了TensorFlow支持的One-Hot编码格式。...moon 类圆模型 第三组数据是环形数据，为了得到一个类圆的分类边界，我们需要增加神经网络的隐藏层数量，一个有四个隐藏层的神经网络分类器。
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。...构建图像分类器 训练一个卷积神经网络，用fastai库（建在PyTorch上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。使用了由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集。...最终在测试数据上获得了92.1％的准确度，这非常棒 - TrashNet数据集的原始创建者在70-30测试训练拆分中使用支持向量机实现了63％的测试精度（训练了神经网络以及27％的测试精度）。...5.后续步骤 如果有更多的时间，会回去减少玻璃的分类错误。还会从数据集中删除过度曝光的照片，因为这些图像只是坏数据。...https://github.com/collindching/Waste-Sorter 关于图书 《深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战》和《Python带我起飞——入门、进阶、商业实战
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...的一个实现版本。...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。...其中，copy_data.sh用于从每个分类拷贝6500个文件，cnews_group.py用于将多个文件整合到一个文件中。
代码路径：https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_logistic_regression 数据集iris.csv...，sklearn 鸢尾花数据集 二分类 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数，激活函数为sigmoid layer0 = tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(...categorical_crossentropy：多类的对数损失,它是一个多分类损失函数，可以配合着softmax一起使用。...tf.keras.Sequential([layer0]) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam') # 这里用二元的交叉熵作为二分类的损失函数...= 2 and y_data.shape[1] == 1: y_data = to_categorical(y_data) # 一维的分类转成多列 y_data
TiDB 在金融交易场景中的应用实践 网联支付清算平台 & 银联无卡快捷支付系统 在构建数据库之后，我们来看看 TiDB 在北京银行交易场景中的应用时间。...[up-71d30c3b59db54233dad1f0fc5237cf9eaf.JPEG] 根据当时中国人民银行“断直连”的要求，所有银行的三方支付交易都要进行集中的汇总。...IT 团队进行多次线上的运维操作，包括版本升级、打补丁等，很好地利用了 TiDB 分布式数据库的多副本特性实现“运维零中断”的操作。...于是，我们将刚才提到的两台 TiDB 其中的一台专门用于处理这些实时联机交易，另一台 TiDB 专门进行批处理。 另外一点，网贷平台在处理完自己的会计分录之后，由传统的核心总账系统进行核算与账务处理。...我们需要更智慧、更优雅地去解决可能带来的服务中断的情况。银行对业务连续性保障要求非常高，我们现在可以充分利用分布式数据库的架构优势，真正实现零停机的集群动态节点调整。
进行卷积；第三层用max-pool把第二层多个filter的结果转换成一个长的特征向量并加入dropout正规化；第四层用softmax进行分类。...实现 TextCNN类，参数如下： sequence_length：句子长度，把每个句子统一填充到59个单词 num_classes：输出的类型个数，这里是积极和消极两类...嵌入层） tf.device("/cpu:0")使用cpu进行操作，因为tensorflow当gpu可用时默认使用gpu，但是embedding不支持gpu实现，所以使用CPU操作 tf.name_scope...用于设备的log，方便debugging FLAGS是程序的命令行输入 CNN初始化和最小化loss 按照TextCNN的参数进行初始化 tensorflow提供了几种自带的优化器...，我们使用Adam优化器求loss的最小值 train_op就是训练步骤，每次更新我们的参数，global_step用于记录训练的次数，在tensorflow中自增 summaries汇总
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
