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计算机视觉怎么给图像分类？KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

所以在我们的实现操作中，第一层是保存图像，然后我们构建了3个具有2×2最大池和修正线性单元（ReLU）的卷积层。 输入是一个具有以下尺寸的四维张量： 图像编号。 每个图像的Y轴。 每个图像的X轴。...每个图像的通道。 输出是另一个四维张量，具有以下尺寸： 图像号，与输入相同。 每个图像的Y轴。如果使用的是2×2池，则输入图像的高度和宽度除以2。 每个图像的X轴。同上。 由卷积滤波器产生的通道。...然后将这些预测与实际标签进行比较，从而通过反向传播过程更新最终层的权重。...因为深入学习任务繁重，运行时间通常相对较长，所以我们不希望经过数小时的训练之后得知，我们的模式实际上是很糟糕的。因此我们经常检验验证的准确性。这样我们也可以避免过度拟合。...与方法1进行比较，我们可以看到：虽然CNN的结果过度拟合，但我们仍然会得到一个比方法1更好的结果。 第三种方法：重新训练 Inception V3。 整个训练进度不超过10分钟。

3.6K121

从模型源码梳理TensorFlow的乘法相关概念

4.1 目的 广播的目的是将两个不同形状的张量 变成两个形状相同的张量： TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。...正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加。...但是，这里有一个特殊情况，那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular dimension)的张量的时候，TF会隐式地在它的单独维度方向填满(tile)，以确保和另一个操作数的形状相匹配...其中所谓的单独维度就是一个维度为1，或者那个维度缺失） 4.2 机制 广播的机制是： 先对小的张量添加轴（使其ndim与较大的张量相同）； 再把较小的张量沿着新轴重复（使其shape与较大的相同）； 广播的的限制条件为...如果你说是6，那么你就错了，答案应该是12.这是因为当两个张量的阶数不匹配的时候，在进行元素间操作之前，TF将会自动地在更低阶数的张量的第一个维度开始扩展，所以这个加法的结果将会变为[[2, 3], [

1.6K20
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Python 深度学习第二版（GPT 重译）（一）

然后网络将学习将图像和标签关联起来。最后，我们将要求网络为test_images生成预测，并验证这些预测是否与test_labels中的标签匹配。...广播包括两个步骤： 轴（称为广播轴）被添加到较小的张量中，以匹配较大张量的ndim。 较小的张量沿着这些新轴重复，以匹配较大张量的完整形状。 让我们看一个具体的例子。...在x上运行模型（称为前向传播）以获得预测值y_pred。 计算模型在批次上的损失，这是y_pred和y_true之间的不匹配度的度量。...更新模型的所有权重，以稍微减少这一批次上的损失。 最终，你会得到一个在训练数据上损失非常低的模型：预测值y_pred与期望目标y_true之间的匹配度很低。...计算模型在批次上的损失，即y_pred和y_true之间的不匹配度的度量。 计算损失相对于模型参数的梯度（这称为反向传递）。

17810

Deep learning with Python 学习笔记（1）

TensorFlow 机器学习框架将颜色深度轴放在最后: (samples, height, width, color_depth)，Theano将图像深度轴放在批量轴之后: (samples, color_depth...4 个这样的视频片段组成的批量将保存在形状为 (4, 240, 144, 256, 3)的张量中 如果将两个形状不同的张量相加，较小的张量会被广播(broadcast),以匹配较大张量的形状： 向较小的张量添加轴...(叫作广播轴)，使其 ndim 与较大的张量相同 将较小的张量沿着新轴重复，使其形状与较大的张量相同 a = np.array([[2, 2], [1, 1]]) c = np.array([3,...广播操作会自动应用于从 a 到 n-1 的轴 在 Numpy、Keras、Theano 和 TensorFlow 中,都是用 * 实现逐元素乘积，在 Numpy 和 Keras 中,都是用标准的 dot...model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状 具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。

1.4K40

Excel图表学习71：带叠加层的专业柱形图

图6 在次要坐标轴Y轴上放置新数据 双击新添加的任一数据系列，Excel会在右侧打开“设置数据系列格式”窗口，选择“系列绘制在”中的“次坐标轴”，如下图7所示。 ?...图10 由于我们不需要在坐标轴旁看到百分比标签，因此可以设置标签位置为“无”，如下图11所示。 ? 图11 重复上述操作 对于次坐标轴，重复上面的步骤来设置轴下限和上限，并隐藏坐标轴标签。...图12 获取图表颜色 下一步是使柱形的颜色与报表图表中使用的颜色相匹配。 因为Excel是关于数字的，所以它检测对象颜色的能力有所欠缺。...图21 对主坐标轴执行同样的操作。 在柱形条上添加数字 通过使用“数据标签”功能，在柱形条上显示数字。 右键单击“Yes”条，选择“添加数据标签”，同样的操作应用于“No”条，结果如下图22所示。...图22 选择添加的数据标签，执行下面操作：增加字体大小，加粗，设置字体颜色以匹配相应的柱形条颜色，结果如下图23所示。 ?

2.9K50

PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

表示堆叠的另一种方式是，我们创建一个新轴，然后在该轴上连接。...当我们说张量的索引为零时，是指张量形状的第一个索引。 现在，我们还可以在该张量的第二个索引处添加一个轴。...添加这样的轴会改变数据在张量内部的组织方式，但不会改变数据本身。基本上，我们只是在重构这个张量。我们可以通过检查每一个的形状看出。...请注意，与TensorFlow一样，NumPy也使用了轴参数名称，但是在这里，我们还看到了另一个命名变体。NumPy使用完整单词concatenate 作为函数名称。...好吧，请注意批处理轴中的batch 轴已经存在。但是，对于图像，不存在batch轴。这意味着这些都不起作用。要与stack或cat连接，我们需要张量具有匹配的形状。那么，我们被卡住了吗？这不可能吗？

2.4K10

解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

这个错误表示张量的尺寸不匹配，除了第0维之外。 出现这个错误的原因通常是因为我们在进行张量操作时，尺寸不一致导致的。下面我们将介绍一些解决这个问题的方法。1....例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1)的张量tensor1，我们想要将其与形状为(1, 1, 5)的张量tensor2相乘：pythonCopy codeimport torchtensor1 =...例如，假设我们有一个形状为(2, 3, 1, 1)的张量，我们希望将其与形状为(2, 3)的张量相加：pythonCopy codeimport torchtensor1 = torch.randn(2...我们还有一个由标签构成的张量labels，其形状为(batch_size)。 现在，我们希望计算特征张量和标签张量之间的损失。...张量的尺寸对于许多深度学习任务非常重要，例如构建神经网络模型、调整输入数据的形状和大小、计算损失函数等。在神经网络中，各个层之间的输入和输出张量的尺寸必须匹配，以确保各层之间的连接正确。

47610

tf.compat

.): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。(弃用参数)argmin(...): 返回一个张量横轴方向上值最小的指标。....): 在直方图中存储给定的值。identity(...): 返回一个形状和内容与输入相同的张量。...map_fn(...): 映射到维度0上从elems解压缩的张量列表上。matching_files(...): 返回匹配一个或多个glob模式的文件集。...除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。....): 用重写替换与正则表达式匹配的输入元素。register_tensor_conversion_function(...): 注册一个函数，用于将base_type对象转换为张量。

5.2K30

R语言进阶之图形参数

设置x轴和y轴的标签颜色为红色 hist(mtcars$mpg) # 用新设置的绘图参数绘图（mtcars是R中的内置数据集） par(opar) # 恢复最初的绘图参数 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍...1.5倍，而0.5则表示缩小为默认值的0.5倍 cex.axis 指定坐标轴刻度文字的缩放倍数 cex.lab 指定坐标轴标签的缩放倍数 cex.main 指定标题的缩放倍数 cex.sub 指定副标题的缩放倍数...颜色 ‍‍ 下表列出与颜色相关的选项： ‍‍ ‍‍‍ ‍‍ ‍ ‍‍‍‍选项‍ 描述 col 默认的颜色参数 col.axis 指定坐标轴刻度的颜色 col.lab 指定坐标轴标签的颜色 col.main...下图就是R语言中各个颜色的编号：‍‍ ? ‍‍ ‍...font.axis 指定坐标轴刻度的字体 font.lab 指定坐标轴标签的字体 font.main 指定标题的字体 font.sub 指定副标题的字体 ps 字体点的尺寸 (大约为1/72英尺)，文本尺寸

1.3K30

tf.one_hot

索引中由索引表示的位置取值on_value，而所有其他位置取值off_value。on_value和off_value必须具有匹配的数据类型。...如果还提供了dtype，则它们必须与dtype指定的数据类型相同。如果没有提供on_value，它将默认为值1，类型为dtype。如果没有提供off_value，它将默认值为0，类型为dtype。...如果输入索引的秩为N，那么输出的秩为N+1。新轴是在维度轴上创建的(缺省值:新轴附加在末尾)。如果索引是标量，则输出形状将是长度深度向量。...]的矩阵(batch)，则输出形状为: batch x features x depth if axis == -1 batch x depth x features if axis == 1 depth...(默认值:0)时要填充输出的值。axis: 要填充的轴(默认值:-1，一个新的最内层轴)。dtype: 输出张量的数据类型。name: 操作的名称(可选)返回值:output: 一个独热张量。

1.1K30

探秘TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制

在使用Tensorflow的过程中，我们经常遇到数组形状不同的情况，但有时候发现二者还能进行加减乘除的运算，在这背后，其实是Tensorflow的broadcast即广播机制帮了大忙。...可以理解成将均值数组在0轴上复制4份，变成形状(4,3)的数组，再与原数组进行计算。 书中的图形象的表示了这个过程(数据不一样请忽略)： ?...正确的做法是什么呢，因为原数组在0轴上的形状为4，我们的均值数组必须要先有一个值能够跟3比较同时满足我们的广播规则，这个值不用多想，就是1。...因此，arr2在0轴上复制三份，shape变为(3,4,2)，再进行计算。 不只是0轴，1轴和2轴也都可以进行广播。但形状必须满足一定的条件。...轴上广播的话，arr2的shape必须是(8,5,1)。

1K10

tensorflow中tf.reduce_mean函数的使用

tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值，主要用作降维或者计算tensor（图像）的平均值。...tensor; 第二个参数axis： 指定的轴，如果不指定，则计算所有元素的均值; 第三个参数keep_dims：是否降维度，设置为True，输出的结果保持输入tensor的形状，设置为False，输出结果会降低维度...; 第四个参数name： 操作的名称; 第五个参数 reduction_indices：在以前版本中用来指定轴，已弃用; 以一个维度是2，形状是[2,3]的tensor举例： import tensorflow...: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑和（and运算）; tf.reduce_any: 计算tensor指定轴方向上的各个元素的逻辑或（or运算）; 到此这篇关于tensorflow中tf.reduce_mean...函数的使用的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow tf.reduce_mean内容请搜索ZaLou.Cn

99510

关于南丁格尔图的“绘后感”

二、什么叫“核心只有两列的数据表” 因为最终画出来的图只有x和y轴，无论你将数据分了多少组，将样本分了多少组，即你要做多少种标记（颜色、形状等等）或者你重复测了多少次，有多少平行数据等等，图像要表现的关系核心...这样，我们需要将x轴的数据整理成1列，将y轴的数据整理成1列，将各种分组的方式，按照需要整理的若干列，与x和y列的数据对应起来即可。...如果柱状图带着X轴的刻度标签添加极坐标图层，X轴的标签是不旋转的。即原来是水平方向放在X轴的下方，添加极坐标后，标签依然水平围绕着极坐标。...（一）去重Species与旋转角度的数据准备 由于最终需要按照物种所属的3个类别集中在一起呈现，因此最终x轴的物种顺序应该与上图表格中的顺序一致（或者Fungus，Virus与Bacterium任意的前后顺序...必须与变量中的值对应，因子水平中没有的变量会被设置成缺失值(NA) 关于x轴的顺序。由于本次数据x轴本身也是分类变量，理论上也要先因子化，才能进行映射画图。

23460

使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

今天，我们将探索一种称为 YOLO 的最先进算法，它可以在实时速度下实现高精度。特别是，我们将学习如何在 TensorFlow / Keras 中的自定义数据集上训练此算法。...YOLO 作为 TensorFlow 和 Keras 中的物体检测器 机器学习中的 TensorFlow 和 Keras 框架 框架在每个信息技术领域都是必不可少的。机器学习也不例外。...边界框坐标是一个明确的概念，但是指定类标签的class_id编号呢？每个class_id都与另一个 txt 文件中的特定类相关联。...类文件中的行数必须与您的检测器要检测的类数相匹配。编号从 0 开始，这意味着classes 文件中第一个类的class_id编号将为 0。...锚点的形状与对象形状的匹配度越好，模型性能就越高。 在某些情况下，增加img_size也可能有用。请记住，图像越高，模型进行推理的时间就越长。

4.3K10

TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制探秘

在使用Tensorflow的过程中，我们经常遇到数组形状不同的情况，但有时候发现二者还能进行加减乘除的运算，在这背后，其实是Tensorflow的broadcast即广播机制帮了大忙。...可以理解成将均值数组在0轴上复制4份，变成形状(4,3)的数组，再与原数组进行计算。 书中的图形象的表示了这个过程(数据不一样请忽略)： ?...正确的做法是什么呢，因为原数组在0轴上的形状为4，我们的均值数组必须要先有一个值能够跟3比较同时满足我们的广播规则，这个值不用多想，就是1。...因此，arr2在0轴上复制三份，shape变为(3,4,2)，再进行计算。 不只是0轴，1轴和2轴也都可以进行广播。但形状必须满足一定的条件。...轴上广播的话，arr2的shape必须是(8,5,1)。

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开发者必看：超全机器学习术语词汇表！

C 标定层（calibration layer） 一种调整后期预测的结构，通常用于解释预测偏差。调整后的预期和概率必须匹配一个观察标签集的分布。...混淆矩阵（confusion matrix） 总结分类模型的预测结果的表现水平（即，标签和模型分类的匹配程度）的 NxN 表格。混淆矩阵的一个轴列出模型预测的标签，另一个轴列出实际的标签。...L2 正则化（L2 regularization） 一种正则化，按照权重平方的总和的比例进行惩罚。L2 正则化帮助促使异常值权重更接近 0 而不趋近于 0。（可与 L1 正则化对照阅读。）...缩放（scaling） 特征工程中常用的操作，用于控制特征值区间，使之与数据集中其他特征的区间匹配。例如，假设你想使数据集中所有的浮点特征的区间为 0 到 1。...张量形状（Tensor shape） 张量的元素数量包含在不同维度中。比如，[5, 10] 张量在一个维度中形状为 5，在另一个维度中形状为 10。

3.8K61

福利 | 纵览机器学习基本词汇与概念

C 标定层（calibration layer） 一种调整后期预测的结构，通常用于解释预测偏差。调整后的预期和概率必须匹配一个观察标签集的分布。...混淆矩阵（confusion matrix） 总结分类模型的预测结果的表现水平（即，标签和模型分类的匹配程度）的 NxN 表格。混淆矩阵的一个轴列出模型预测的标签，另一个轴列出实际的标签。...L2 正则化（L2 regularization） 一种正则化，按照权重平方的总和的比例进行惩罚。L2 正则化帮助促使异常值权重更接近 0 而不趋近于 0。（可与 L1 正则化对照阅读。）...缩放（scaling） 特征工程中常用的操作，用于控制特征值区间，使之与数据集中其他特征的区间匹配。例如，假设你想使数据集中所有的浮点特征的区间为 0 到 1。...张量形状（Tensor shape） 张量的元素数量包含在不同维度中。比如，[5, 10] 张量在一个维度中形状为 5，在另一个维度中形状为 10。

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