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机器学习实战:8大分类器识别树叶带源码

引言:树叶有好多种,如下图: ? 目标:写一个系统,让系统区分各种树叶属于哪个品种。 我的思路如下图: ? ? ? 特征提取:也就是我们前几张说的xi,抽取能代表这个物体的特征。 比如让你去识别另外一个人,一般从脸型,肤色,身高,体重…..这些特征去标记,现在计算机识别树叶可能就从叶子啊,形状啊,宽度啊,有无锯齿啊,这些去识别。这个详细我们暂时不说,下次再说。

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tensorflow2.0手写数字识别(tensorflow手写体识别)

本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World,用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。 笔记的内容来自 Tensorflow 中文社区和黄文坚的《Tensorflow 实战》,只作为自己复习总结。 环境: Windows 10 Anaconda 4.3.0 Spyder 本节笔记主要采用 Softmax Regression 算法,构建一个没有隐层的神经网络来实现 MNIST 手写数字识别。 通过运行Tensorflow 提供的代码加载数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据 mnist = 7.全部代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 获取数据 mnist

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    TensorFlow实例: 手写汉字识别

    识别手写汉字要把识别英文、数字难上很多。首先,英文字符的分类少,总共10+26*2;而中文总共50,000多汉字,常用的就有3000多。其次,汉字有书法,每个人书写风格多样。 )… 最开始看到是这篇blog里面的TensorFlow练习22: 手写汉字识别, http://link.zhihu.com/? 中都是不必 须的,MXNet使用的是DataIter,会在程序运行的过程中异步读取数据,TensorFlow也是这样的,TensorFlow封装了高级的api,用来做数据的读取,比如TFRecord Data Augmentation 由于图像场景不复杂,只是做了一些基本的处理,包括图像翻转,改变下亮度等等,这些在TensorFlow里面有现成的api,所以尽量使用TensorFlow来做相关的处理 Summary 综上,就是利用tensorflow做中文手写识别的全部,从如何使用tensorflow内部的queue来有效读入数据,到如何设计network, 到如何做train,validation

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    TensorFlow 验证码识别

    在`src/data/captcha`下存放验证码图片,一般名字就是答案,然后需要在`src/data/captcha.json`中描写对应关系,例如

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    Tensorflow | MNIST手写字识别

    这次对最近学习tensorflow的总结,以理解MNIST手写字识别案例为例来说明 原始的网址:https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials 包 import tensorflow as tf #加载读取函数 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读数据, −∑y′log(y)-\sum y^{'} log(y) 来计算交叉熵: #交叉熵 cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y)) 用梯度下降法来训练模型: TensorFlow 梯度下降算法(gradient descent algorithm)是一个简单的学习过程,TensorFlow只需将每个变量一点点地往使成本不断降低的方向移动。 as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #读数据 mnist = input_data.read_data_sets

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    TensorFlow验证码识别

    本节我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证码识别的过程,这里我们识别的验证码是图形验证码,首先我们会用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别。 test_initializer = iterator.make_initializer(test_dataset) 接下来就是关键的部分了,在这里我们使用三层卷积和两层全连接网络进行构造,在这里为了简化写法,直接使用 TensorFlow 详情参见 TensorFlow 的官方文档:https://www.tensorflow.org/apidocs/python/tf/nn/softmaxcrossentropywithlogits: 代码 以上便是使用 TensorFlow 进行验证码识别的过程,代码见:https://github.com/AIDeepLearning/CrackCaptcha。 崔庆才 静觅博客博主

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    TensorFlow进行手写数字识别

    对于人类来说,识别手写的数字是一件非常容易的事情。我们甚至不用思考,就可以看出下面的数字分别是5,0,4,1。 但是想让机器识别这些数字,则要困难得多。 如果让你用传统的编程语言(如Java)写一个程序去识别这些形态各异的数字,你会怎么写?写很多方法去检测横、竖、圆这些基本形状,然后计算它们的相对位置?我想你很快就会陷入绝望之中。 抛开这些研究成果,我们从头开始,想想怎样用机器学习的方法来识别这些手写数字。因为数字只包含0~9,对于任意一张图片,我们需要确定它是0~9中的哪个数字,所以这是一个分类问题。 TensorFlow的安装包里就有了input_data这个module,所以我们直接import进来就好了。 TensorFlow提供的方法从训练集里取了5000个样本作为验证集,所以训练集、测试集、验证集的大小分别为:55000、10000、5000。

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    Hello TensorFlow : MINST数据集识别

    我们需要做的就是通过算法让电脑能够识别出图片中的数字,是不是像识别验证码一样。 Tip: TensorFlow可以自动下载MINST数据集,而且很容易失败,所以建议还是自己从网上下载好MINST数据集再加载。 weight = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) bias = tf.Variable(tf.zeros([10])) 定义模型 tf.matmul是tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data class constant(object): classes as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data class constant(object): """

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    基于tensorflow的手写数字识别

    一、前言 本文主要介绍了tensorflow手写数字识别相关的理论,包括卷积,池化,全连接,梯度下降法。 二、手写数字识别相关理论 2.1 手写数字识别运算方法 图1 识别过程就像图片中那样,经过多次卷积和池化(又叫子采样),最后全连接就运算完成了。 2.2 卷积 卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks,简称CNN) 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法。 三、android系统上的tensorflow演示程序 https://github.com/MindorksOpenSource/AndroidTensorFlowMachineLearningExample

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    TensorFlow-手写数字识别(一)

    TensorFlow模型搭建基础 实现“MNIST数据集手写数字识别 ”的常用函数 ① tf.get_collection("") 函数表示从collection集合中取出全部变量生成一个列表 。 实现手写体MNIST数据集的识别任务前向传播过程如下: import tensorflow as tf INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 实现手写体MNIST数据集的识别任务反向传播过程如下: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 实现手写体MNIST数据集的识别任务测试传播过程如下: #coding:utf-8 import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist 参考:人工智能实践:Tensorflow笔记

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    Tensorflow识别手写体

    数据准备 import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) WARNING:tensorflow:From <ipython-input-1-6bfbaa60ed82 >:3: read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will /models.WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/contrib/learn/python /learn/datasets/mnist.py:260: maybe_download (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.base

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    基于tensorflow的MNIST数字识别

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 一、MNIST数据集介绍 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会作为深度学习的入门样例 二、基于tensorflow的MNIST手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 于是得到的结果是长度为batch的 # 一维数组,这个一维数组中的值就表示了每一个样例对应的数字识别结果。 graph_def属性 graph_def属性主要记录了tensorflow计算图上的节点悉尼。tensorflow计算图的每一个节点对盈利额tensorflow程序中的一个运算。 完整的MNIST手写数字识别问题解决 程序一共分为三部分,第一个是mnist_inference.py,它定义了前向传播的过程以及神经网络中的参数,第二个是mnist_train.py,它定义了神经网络的训练过程

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    基于TensorFlow的手写中文识别

    第二选了23个字训练了3000在字迹清晰下能够识别: ? 类似于默,鼠,鼓,这类文字也能识别,由于训练数据的问题,在测试的时候应尽量写在正中间 ?

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    Tensorflow MNIST CNN 手写数字识别

    参考文献 Tensorflow 机器学习实战指南 源代码请点击下方链接 Tesorflow 实现基于 MNIST 数据集上简单 CNN[1] 少说废话多写代码 下载并读取 MNIST 数据集 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() # Start a graph session sess = tf.Session() # 下载并读取数据集 # 如果本地没有temp文件夹需要从Tensorflow官网下载 data_dir = 'temp' mnist

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    TensorFlow-手写数字识别(二)

    本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(一)的基础上进行改进,主要实现以下3点: 断点续训 测试真实图片 制作TFRecords格式数据集 断点续训 上次的代码每次进行模型训练时,都会重新开始进行训练 代码验证 代码运行效果: RESTART: G:\TestProject\python\tensorflow\... print("No checkpoint file found") return -1 注解: 1)main 函数中调用的application()函数:输入要识别的几张图片 (注意要给出待识别图片的路径和名称)。 参考:人工智能实践:Tensorflow笔记

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    TensorFlow 2.0 识别MNIST手写数字

    TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进,主要变化如下: 以Eager模式为默认的运行模式,不必构建Session 删除tf.contrib库,将其中的高阶API整合到tf.kears 加了Dropout"""from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D,Dropoutfrom tensorflow.keras import

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    TensorFlow-手写数字识别(三)

    本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别(二)的基础上,将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络,实现手写数字识别。 参数个数:Σ(前层x后层+后层) 如之前用于手写识别的3层全连接网络,输入层784个节点,隐藏层500个节点,输出层10个节点。 LeNet-5是最早出现的卷积神经网络,它有效解决了手写数字的识别问题。 import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import 参考:人工智能实践:Tensorflow笔记

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    使用TensorFlow实现手写识别(Softmax)

    准备工作 由于将TensorFlow安装到了Conda的tensorflow环境,虽然可以用Jupyter notebook打开,但是没有提示,写代码不方便,所以使用PyCharm进行编写。 设置如下: 如果是新建项目,在选择使用python的地址的地方,找到anaconda目录,点击envs ----> tensorflow -----> bin -----> python2.7(我的是2.7 MNIST数据集简介 该数据集是机器学习入门级别的数据集,也是tensorflow在教程中使用的数据集。包含手写数字图片以及图片的标签(标签告诉我们图片中是数字几)。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets 向量化 开始 新建python文件,导入tensorflow,输入下面两行,可以自动下载并读取mnist数据集: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist

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    使用Tensorflow实现声纹识别

    原文博客:Doi技术团队 链接地址:https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心:记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接:使用Tensorflow 实现声纹识别 前言 本章介绍如何使用Tensorflow实现简单的声纹识别模型,首先你需要熟悉音频分类,没有了解的可以查看这篇文章《基于Tensorflow实现声音分类》。 基于这个知识基础之上,我们训练一个声纹识别模型,通过这个模型我们可以识别说话的人是谁,可以应用在一些需要音频验证的项目。 如何已经读过笔者《基于Tensorflow实现声音分类》这篇文章,应该知道语音数据小而多,最好的方法就是把这些音频文件生成TFRecord,加快训练速度。 ,读者可以根据自己项目的需求完成声纹识别的方式,例如笔者下面提供的是通过录音来完成声纹识别

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    TensorFlow实战:验证码识别

    GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu- TensorFlow,或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三方编译的对应版本的whl安装包。 其中可选的二值化、均值滤波、高斯模糊均未开启,即使不进行那些预处理该框架已经能够达到很理想的识别效果了,笔者自用的大多数模型都是98%以上的识别率。 支持批量识别 4. 服务智能路由策略 首先笔者重写了Tensor Flow的Graph会话管理,设计会话池,允许同时管理多模型,实现多模型动态部署方案。 用到批量识别需求的人相对少很多这里就不展开介绍了。

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      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

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