学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

TensorFlow-CIFAR10 CNN代码分析

算法学习参数的移动平均值的计算函数,以及在评估阶段使用这些平均值提高预测性能; 实现了一种机制,使得学习率随着时间的推移而递减; 为输入数据设计预存取队列,将磁盘延迟和高开销的图像预处理操作与模型分离开来处理; 代码组织 代码分析 由于TensorFlow 1.0有些版本改动,导致新版本和以前代码不兼容,具体bug解决方法见:TensorFlow CIFAR-10训练例子报错解决 下面是其官方的训练效果。 generate_image_and_label_batch(float_image, read_input.label, min_queue_examples, batch_size) cifar10.py 这一部分是训练CNN 模型的代码,inference()函数主要是定义CNN结构,在MINIST中已经详细解释过,参考tensorFlow搭建CNN-mnist上手: def inference(images): " , biases, name=scope.name) _activation_summary(softmax_linear) return softmax_linear 训练CNN

39620
  • 广告
    关闭

    有奖征文丨玩转 Cloud Studio

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    CNN卷积神经网络原理简介+代码详解

    ,基于Python theano,代码来自:Convolutional Neural Networks (LeNet)。 一、CNN卷积神经网络原理简介 要讲明白卷积神经网络,估计得长篇大论,网上有很多博文已经写得很好了,所以本文就不重复了,如果你了解CNN,那可以往下看,本文主要是详细地解读CNN的实现代码。 二、CNN卷积神经网络代码详细解读(基于python+theano) 代码来自于深度学习教程:Convolutional Neural Networks (LeNet),这个代码实现的是一个简化了的LeNet5 了解了这些,下面看代码: (1)导入必要的模块 [python] view plain copy import cPickle   import gzip   import os   import 的基本"构件" CNN的基本构件包括卷积采样层、隐含层、分类器,如下 定义LeNetConvPoolLayer(卷积+采样层) 见代码注释: [python] view plain copy

    2.5K30

    【推荐系统】基于文本挖掘的推荐模型【含基于CNN的文本挖掘、python代码

    【推荐系统】基于文本挖掘的推荐模型【含基于CNN的文本挖掘】 一、实现的主要原理及思路 1. 卷积网络(Convolutional Neural Networks, CNN)处理文本评价的方式 2.1图像 应用 卷积网络 2.2文本挖掘 应用 卷积神经网络 3. 基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 3.2CNN 4.基于文本挖掘的推荐模型 二、 结果与分析 1. 基于CNN的评论文本挖掘 2. 基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 原始数据【由于原数据集2125056万条过大,为方便调试后续代码,实现整个过程,所以数据集仅选取其中一部分,训练集大小为425001*1】 提取出我们所需要的评分以及评论文本 的其它实例练习可见此篇基于MNIST手写体数字识别–含可直接使用代码Python+Tensorflow+CNN+Keras】 4.基于文本挖掘的推荐模型 将自定义单条评论进行单词分量,预测,取预测结果元素最大值所对应的索引即为预测评分

    35320

    Matlab编程之——卷积神经网络CNN代码解析

    这这是之前我共享的一个深度学习工具包,这是解释代码的一部分,具体的一些细节还还望大家根据自己的能力去做,慢慢去理解。不急昂! 源代码我公布出来希望大家学习交流,不要功利化学习,一定要秉持着改变世界和创造灵魂的心去做事,具体见阅读原文。 密码:ut6s 谢谢大家支持,可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包,里面含有很多机器学习算法,如卷积神经网络CNN,深度信念网络DBN,自动编码AutoE ncoder 一、Test_example_CNN: 1设置CNN的基本参数规格,如卷积、降采样层的数量,卷积核的大小、降采样的降幅 2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等 3 cnntrain函数 训练cnn 二、Cnnsetup.m 该函数你用于初始化CNN的参数。

    2.3K143

    python表白代码-表白python代码

    闲话少说,让我们来欣赏这些代码吧~01 委婉的表白! python代码: 以下的数字对应的是ascii码: python一行代码实现心形: 效果图:? 2准备这个代码仍然是用简单的python编写的,用到的模块也只有小编以往多次使用pygame,其下载方式依然是用pip安装。 只需要在命令行运行以下代码安装即可。 pip install pygame3详细… (暗指他对比过多种编程语言,但还是觉得 python最简单)”但我想这就是 python.”单线迷宫cmd 命令下输入下列代码实现单线迷宫。 一行代码… 点进去发现一行python代码可以做这么多丧心病狂的功能! 整理了一下知乎上这篇文章的内容,颇觉有趣,分享给大家。 3一行代码表白爱情print(n.join( … 点进去发现一行python代码可以做这么多丧心病狂的功能! 整理了一下知乎上这篇文章的内容,颇觉有趣,分享给大家。

    1K50

    Python人工智能 | 九.卷积神经网络CNN原理详解及TensorFlow编写CNN

    本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能应用。 文章目录: 一.卷积神经网络原理 1.什么是CNN 2.CNN原理 二.TensorFlow实现CNN 三.总结 代码下载地址(欢迎大家关注点赞): https://github.com/eastmountyxz / AI-for-TensorFlow https://github.com/eastmountyxz/ AI-for-Keras 学Python近八年,认识了很多大佬和朋友,感恩。 ---- 二.TensorFlow实现CNN 接着我们讲解如何在TensorFlow代码中编写CNN。之前我们用一般的神经网络来预测MNIST手写数字时,其准确率能达到87.78%。 如果您也是从事Python数据分析、图像处理、人工智能、网络安全的朋友,我们可以深入探讨,尤其是做研究的同学,共同进步~ ---- 参考文献: [1] 神经网络和机器学习基础入门分享 - 作者的文章 [

    44620

    CNN使用MNIST手写数字识别实战的代码和心得

    CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络对于MNIST手写数字识别的实战代码和心得 首先是对代码结构思路进行思路图展示,如下: undefined 参数和原理剖析: 在传入的时候,我定义的BATCH_SIZE为512,所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层卷积层,两次激活函数,两层池化层,和两层全连接层 卷积核设为5X5,步长 output = F.log_softmax(x, dim=1) # return output 2.Sequential方式 # 构建网络模型 class CNN 训练后的结果,data调用的方法是model.forword()函数 loss计算交叉熵损失 loss.backward()反向传播 optimizer.step()参数优化 定义测试方法,测试方法的代码与训练类似 ,直接在原代码进行标注 # 8 定义测试方法 def test_model(model, device, test_loader): # 模型验证 model.eval

    1.1K00

    TensorFlow实战:CNN构建MNIST识别(Python完整源码)

    在文章(TensorFlow实战:SoftMax手写体MNIST识别(Python完整源码))中,我们MNIST手写体识别数据集,使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器,达到了91%的正确率 下面让我们一步步的实现该模型,具体的Python源码已上传至我的GitHub:https://github.com/ml365/softmax_mnist/blob/master/cnn.py,点击文末的阅读原文直接跳转下载页面 为了代码更简洁,我们把这部分抽象成一个函数。 tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2) 训练与评估 为了进行训练和评估,我们使用与之前简单的单层SoftMax神经网络模型几乎相同的一套代码 %g"%accuracy.eval(feed_dict={ x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}) 以上代码

    2.6K90

    Advanced CNN Architectures(R-CNN系列)

    R-CNN方法的主要缺点是依然很耗时,因为需要将每个裁剪区传入整个CNN中,然后才能生成一个类别标签。 Fast R-CNN R-CNN的下一个发展架构是Fast R-CNN。 这种架构使整个图像仅传入分类CNN一次,而不是通过分类CNN单独处理每个感兴趣区域(ROIs). FAST R-CNN是R-CNN的10倍,因为它只为给定的图像创建卷积层一次。Fast R-CNN也需要更短的时间来测试一个新图。测试时间主要由创建候选区域时间决定。 Faster R-CNN Faster R-CNN 学会生成自己的候选区域 它接受一个输入图像,将图像传入 CNN 直到特定的卷积层 就像 Fast R-CNN 一样。 通过消除非对象区域分析步骤,Faster R-CNN是所有区域CNN中最快速的模型。 ?

    36720

    理解多层CNN中转置卷积的反向传播(附代码

    【导读】转置卷积一直不太好理解,今天我们通过详细的推导示例及代码了解简单的两层CNN中转置卷积的反向传播。 编译 | 专知 参与 | Yingying, Xiaowen ? 今天,我们要训练一个简单的有两个卷积层的CNN,如下所示。 ? 灵感来源 ---- ---- ? 盘子上的玉米提示了我CNN反向传播过程中的解卷积的原理。 而在多层CNN的情况下,我们需要反向传播该错误率。 让我试着通过一个具体的例子和代码来解释我的意思。 网络结构 ---- ---- ? 但在代码中,我使用了tanh()或者archtan()作为激活函数。 ? 前向传播 ---- ---- ? 注意:作者在列上犯了一个错误,必须交换绿色箭头指向的两列。 绿框→激活函数的导数,因为它们具有相同的维数,我们可以进行元素相乘 红框→旋转卷积核以匹配梯度 篮框→用零填充红色权重(命名为W2) 代码 ---- ---- import numpy as np,sys

    3.3K30

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 腾讯云微搭低代码

      腾讯云微搭低代码

      腾讯云微搭低代码 WeDa 是高效、高性能的拖拽式低代码开发平台,向上连接前端的行业业务,向下连接云计算的海量能力,助力企业垂直上云。微搭将繁琐的底层架构和基础设施抽象化为图形界面,通过行业化模板、拖放式组件和可视化配置快速构建小程序、H5应用、Web应用等多端应用,免去了代码编写工作,让您能够完全专注于业务场景。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券