唐宇迪-TensorFlow实战-猫狗识别任务

dataset.pyimport numpy as np import os import glob from sklearn.utils import shuffle import cv2 def load_train(train_path,img_size,classes): images=[] labels=[] img_names=[] cls=[] ...

TensorFlow 卷积神经网络之猫狗识别

这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 1. 处理数据 2. 设计神经网络 3. 进行训练测试 1. 数据处理 将图片数据处理为 tf 能够<em>识别</em>的数据格式，并将数据设计批次。 第一步get_files() 方法读取图片，然后根据图片名，添加<em>猫狗</em> label，然后再将 image和label 放到 数组中，打乱顺序返回 将第

基于tensorflow的猫狗图片的识别分类_深度学习CNN网络alexnet模型

<em>猫狗</em>图片的<em>识别</em>分类，通过一个Alexnet网络模型，对<em>猫狗</em>图片数据集进行训练，并保存模型

学习笔记：cnn 猫狗识别

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。1.数据获取本次学习的数据为，kaggle 中的 Dogs vs Cats 数据集如果不清楚，kaggle，可以看一下，我前面写的这篇文章：https://blog.csdn.net/zr940326/article/details/80754161我们通过上面的命令，就将数据集<em>下载</em>到了本地，最后将他移动自己需要使用的地方就行了然后，通过下面<em>代码</em>...

深度学习-使用tensorflow实现猫狗识别

最近一直在撸猫，为了猫主子的事情忧三愁四，皱纹多了不少，头发也掉了好几根，神态也多了几分忧郁，唯一不变的还是那份闲鱼的懒散和浪荡的心。 要说到深度学习图像分类的经典案例之一，那就是<em>猫狗</em>大战了。猫和狗在外观上的差别还是挺明显的，无论是体型、四肢、脸庞和毛发等等， 都是能通过肉眼很容易区分的。 那么如何让机器来<em>识别</em>猫和狗呢？这就需要使用卷积神经网络来<em>实现</em>了。 网上已经有不少人写过这案例了，我也来尝试下...

一个简单的TensorFlow.js的猫狗识别样例

一个简单的TensorFlow.js的<em>猫狗</em><em>识别</em>样例 后台<em>代码</em>忽略，只要能够成功传送两个模型文件即可。 <em>代码</em>的<em>猫狗</em><em>识别</em>模型是一个简单的<em>CNN</em>模型（有残差模块）。 &amp;lt;%@ page contentType=&quot;text/html;charset=UTF-8&quot; language=&quot;java&quot; %&amp;gt; &amp;lt;html&amp;gt; &amp;lt;title&amp;gt;TensorflowJS&amp;lt;...

TensorFlow详解猫狗识别（一）--读取自己的数据集

数据集<em>下载</em> 链接: https://pan.baidu.com/s/1SlNAPf3NbgPyf93XluM7Fg 密码: hpn4 数据集分别有12500张cat，12500张dog 读取数据集 数据集的读取，查阅了那么多文档，大致了解到，数据集的读取方法大概会分为两种 1、先生成图片list，和标签list，把图片名称和标签对应起来，再读取制作迭代器（个人认为此方法一般用在，图片名称...

cnn对猫狗分类

from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Activation, Dropout, Flatten, Dense from keras.optimizers import Adam from keras.preprocessing.image import ImageDataGe...

基于tensorflow实现猫狗识别代码(CNN)

通过TensorFlow搭建卷积神经网络<em>实现</em><em>猫狗</em><em>识别</em><em>代码</em>，训练和测试<em>代码</em>完整，<em>下载</em>之后可以直接运行测试打码，运行环境在Linux下，需要把<em>代码</em>中的路径修改为本机实际路径

Python使用tensorflow实现图像识别（猫狗大战）-01

Python使用<em>tensorflow</em><em>实现</em>图像<em>识别</em>（<em>猫狗</em>大战）-01 import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import os #引入<em>tensorflow</em>、numpy、os 三个第三方模块 img_width = 208 img_height = 208 #此处设定一个图像的宽度高度，后面会用的到 train_dir = ‘C:/Python/data...

TensorFlow图像处理代码汇总

1、TensorFlow图像处理函数 import matplotlib.pyplot as plt import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np image_raw_data = tf.gfile.FastGFile(&quot;../../datasets/cat.jpg&quot;,'r').read() with tf.Session() as sess:...

完整神经网络样例程序

#完整的神经网络样例程序 #下面给出了一个完整的程序来训练神经网络解决二分类问题 import <em>tensorflow</em> as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev = 1,seed = 1)) w

基于神经网络的二分类问题

       在之前的文章中，介绍了神经网络的概念和算法思想，甚至给出了公式推导。但依然没有掌握神经网络的精髓，于是打算进一步学习就在网上观看了吴恩达大佬的《神经网络和深度学习》这门课程，觉得收获很大。目前只学习了单个神经元的原理及应用，下面简单总结一下。1. 损失函数的定义       与之前介绍的单个神经元的工作原理不同之处在于损失函数的定义，这里把损失函数定义为：       推导思路：利用...

用神经网络做的简单的二分类

用神经网络做的简单的二分类这两周学习了深度学习的基础知识，大概看了下BP，<em>CNN</em>，RNN的基本原理和概念，又用了几个小时时间(白天要上班只能晚上学习)简单看了下Keras文档，建立了一个非常简单的神经网络模型。

【神经网络基础】第二课--浅层神经网络

课程来源：吴恩达 深度学习课程 《神经网络基础》 笔记整理：王小草 时间：2018年5月15日 1.神经网络概览 回顾逻辑回归的结构： 圆圈节点内的计算如下，先计算线性z，再过一个sigmoid函数得到a，然后计算损失函数，进行梯度下降法求最优参数。 推广到神经网络,每个圆圈节点都代表以上z，a两步计算（第一层用1表示，第而层用2表示） 相当于如下计算过程： ...

tensorflow搭建cnn人脸识别训练+识别代码（python）

环境介绍: Balabalabala 任何东西的起步都是把它的环境给搭建好，关于<em>tensorflow</em>的环境搭建网上一众博客这里就不多说了，自己使用的是Anaconda那套安装流程。这次<em>代码</em>还需要的一些其他python库，大家可以在跑的时候发现哪个no moudle了在install即可。 总的来说<em>代码</em>的大致情况如下： 1.搭建工具：windows +<em>tensorflow</em> 1.4.0 + p

tensorflow实现猫狗分类（LeNet-5）

本文来源于网络视频作者的提供，这是一个二分类问题，分三部分记载： 1、数据处理，也就是打上标签，猫：0、狗：1 #%% import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import os # img_width = 208 img_height = 208 #%% 获取图片 及 生成标签 train_dir = 'G:/<em>tensorflow</em>/ca...

Tensorflow 实现AlexNet 猫狗分类

原文地址：AlexNet 关于文章的理解，网上有很多博客可以参考，这里只给出LRN（local response normalization）的一篇回答，其中形象的解释了LRN，如下图所示。地址链接 <em>实现</em>步骤： 1.构建网络 import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.contrib import slim import numpy as...

tensorflow学习（6.Alexnet实现及猫狗分类）

有关Alexnet介绍的部分可以见：https://blog.csdn.net/qq_26499769/article/details/82928164 然后自己结合教程尝试着<em>实现</em>了一下： from skimage import io,transform import glob import numpy as np import <em>tensorflow</em> as tf #from alexnet ...

tensorflow中的name_scope, variable_scope

　在训练深度网络时，为了减少需要训练参数的个数（比如LSTM模型），或者是多机多卡并行化训练大数据、大模型等情况时，往往就需要共享变量。另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候，往往存在大量的变量和操作，如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复，同时维护一个条理清晰的graph非常重要。因此，<em>tensorflow</em>中用tf.Variable(), tf.get_variable, tf.Var...

从原理到代码：大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社...

自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像<em>识别</em>、语音<em>识别</em>、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中，或许是源于视觉对人类的直观性和重要性，图像<em>识别</em>成为其中发展速度最快的一个。目前...

tensorflow实现猫狗识别

import os import numpy as np import time import <em>tensorflow</em> as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt def get_all_files(file_path): """ 获取图片路径及其标签 :param file_path: a sti...

利用tensorflow构建AlexNet模型，实现小数量级的猫狗分类（只有train）

首先看路径： data文件夹分为，model文件夹，train文件夹和文件夹，model文件夹存放模型文件，train存放cat和dog的两个文件夹图片， validation和train一样。config.py存放配置的一些参数，util.py定义AlexNet框架，AlexNet<em>实现</em>模型的训练，其他没有用到。 首先在config.py定义配置文件，都是卷积层和全连接层用到的参数，用字...

使用TensorFlow打造自己的图像识别模型

目录 1.目标 2.微调原理了解 ​ 3.数据准备     4.使用TensorFlow Slim微调模型 1）<em>下载</em>TensorFlow Slim源码 2）定义自己的datasets文件 3）准备训练文件夹 4）开始训练 5）模型准确率验证 6）导出模型对单张图片进行<em>识别</em> 5.问题总结 本文为笔者学习《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》这本书...

基于TensorFlow的Cats vs. Dogs（猫狗大战）实现和详解（1）

2017.5.29 　　<em>猫狗</em>大战，<em>tensorflow</em><em>实现</em>，超详细讲解

tensorflow kaggle猫狗大战识别猫狗

一，Kaggle<em>猫狗</em>大战数据集： <em>下载</em>地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats <em>下载</em>解压后会有两个文件目录，一个测试数据，一个训练数据： 训练数据： 二，训练<em>代码</em>： 第一部分：读取数据： from PIL import Image import numpy as np import <em>tensorflow</em> as tf import os ...

Tensorrflow实战猫狗识别

<em>猫狗</em>数据源介绍 基于<em>tensorflow</em>的网络架构 训练网络模型 分析网络细节测试效果 唐宇迪 计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战专家，善于<em>实现</em>包括人脸<em>识别</em>，物体<em>识别</em>，关

Kaggle系列1：手把手教你用tensorflow建立卷积神经网络实现猫狗图像分类

去年研一的时候想做kaggle上的一道题目：<em>猫狗</em>分类，但是苦于对卷积神经网络一直没有很好的认识，现在把这篇文章的内容补上去。（部分<em>代码</em>参考网上的，我改变了卷积神经网络的网络结构，其实主要部分我加了一层1X1的卷积层，至于作用，我会在后文详细介绍） 题目地址：<em>猫狗</em>大战 同时数据集也可以在上面<em>下载</em>到。 既然是手把手，那么就要从前期的导入数据开始： 导入数据 #imp...

（Tensorflow之二十三）BATCH_SIZE的计算方法以及取值方法

一、BATCH_SIZE对计算参数的影响BATCH_SIZE的主要影响到loss以及反向传播时的递度计算；在同一批次的训练中，loss及反向传播梯度为单个loss及反向传播递度的平均值。二、BATCH_SIZE选取当BATCH_SIZE过小例，当BATCH_SIZE为1时，相邻的两个样本之间差异非常大，则会使梯度值过大，导致始终无法收敛； 当BATCH_SIZE过大一方面，计算机内存消耗大，可以无

tensorflow 实战 猫狗大战（一）训练自己的数据

先记录下<em>代码</em>，再慢慢分析 input_data.py #coding=utf-8 import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import os # file_dir = '/home/hjxu/PycharmProjects/tf_examples/dog_cat/data/train/' # 获取文件路径和标签 def get_files(

Tensorflow学习——猫狗大战

本次学习主要参考优酷：Tensorflow tutorial Cats vs. dogs 系列视频   视频连接：http://i.youku.com/deeplearning101  数据集链接：http://pan.baidu.com/s/1dFd8kmt 密码：psor 运行环境：win10,64位，TensorFlow CPU版本，电脑显卡不行，整个过程训练了十个小时（10000

狗品种图像识别算法CNN

狗的品种<em>识别</em>,人脸检测,tensofflow,cnn,迁移学习, 有些模板<em>代码</em>已经提供给你，但还需要<em>实现</em>更多的功能来完成这个项目,也提供答案

keras分类猫狗数据（中）使用CNN分类模型

keras分类<em>猫狗</em>数据（上）数据预处理 keras分类<em>猫狗</em>数据（中）使用<em>CNN</em>分类模型 keras分类<em>猫狗</em>数据（下）迁移学习 1 . 如下<em>代码</em>，数据增强，并根据文件夹创建数据流。 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_dir=&amp;amp;quot;E:/MLdata/kaggle_Dogsvs.Cats/min_tr...

基于 TensorFlow 的图像识别（R实现）

提到机器学习，深度学习这些，大家都会立马想起Python。但R的实力也不容小觑。今天就用R来演示一个基于TensorFlow的图像<em>识别</em>的例子。如果你想运行这些<em>代码</em>，就必须先安装配置好TensorFlow，我是在Linux系统上面运行的。如何配置TensorFlow尽量看看官方文档，虽然是英文的，但是最新的，也是最准确的。废话不说，直接来看<em>代码</em>，在<em>代码</em>中我也做了详细的注释，看起来应该不是很困难。li...

如何用TensorFlow训练和识别/分类自定义图片

很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练，然后<em>识别</em>和分类自己指定的图片。但是，在TensorFlow官方入门教程中，并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法。现在，我们就参考官方入门课程《Deep MNIST for Experts》一节的内容(传送门：https://www.<em>tensorflow</em>.org/get_started/mnis

Tensorflow利用自制的数据集做图像识别，程序卡在读取tfrecord文件不跑

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TensorFlow 卷积神经网络之猫狗识别（二）

此系列的上一篇是 训练<em>猫狗</em>图片<em>识别</em>模型TensorFlow 卷积神经网络之<em>猫狗</em><em>识别</em>，这片文章是介绍，训练后的模型应该如何使用。 本文逻辑： 1. 我从网上<em>下载</em>了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。 2. 处理我们<em>下载</em>的图片 3. 加载模型 4. 将图片输入模型进行检验 <em>代码</em>如下： #coding=utf-8 import <em>tensorflow</em> as tf from

TensorFlow详解猫狗识别 （三）--训练过程

感悟 在这段时间中，同时测试了几个神经网络的模型（LeNet、AlexNet、VGG16...） 感受到了调节超参数的重要性，单单对于LeNet来说，得出，当： batch_size = 32 lr = 0.0001 max_step = 6000~10000 时函数收敛比较快，训练步数介于6000~10000时，训练出来的效果比较好，之前训练了一晚上100000步，第二天过来看预测结...

猫狗图像识别

这里，我们介绍的是一个<em>猫狗</em>图像<em>识别</em>的一个任务。数据可以从kaggle网站上<em>下载</em>。其中包含了25000张毛和狗的图像（每个类别各12500张）。 在小样本中进行尝试 我们下面先尝试在一个小数据上进行训练，首先创建三个子集：每个类别各1000个样本的训练集、每个类别各500个样本的验证集和每个类别各500个样本的测试集。 在这里插入<em>代码</em>片 ...

从原理到代码：大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块

[转] http://www.leiphone.com/news/201703/JNPkCt08zJd9znzZ.html 自 2015 年 11 月首次发布以来，TensorFlow 凭借谷歌的强力支持，快速的更新和迭代，齐全的文档和教程，以及上手快且简单易用等诸多的优点，已经在图像<em>识别</em>、语音<em>识别</em>、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在

唐宇迪-机器学习-代码PPT

唐宇迪-机器学习-<em>代码</em>+PPT 唐宇迪-机器学习-<em>代码</em>+PPT 唐宇迪-机器学习-<em>代码</em>+PPT 唐宇迪-机器学习-<em>代码</em>+PPT

tensorflow学习之识别单张图片的实现（python手写数字）

假设我们已经安装好了<em>tensorflow</em>。 一般在安装好<em>tensorflow</em>后，都会跑它的demo，而最常见的demo就是手写数字<em>识别</em>的demo,也就是mnist数据集。 然而我们仅仅是跑了它的demo而已，可能很多人会有和我一样的想法，如果拿来一张数字图片，如何应用我们训练的网络模型来<em>识别</em>出来，下面我们就以mnist的demo来<em>实现</em>它。 1.训练模型 首先我们要训练好模型，并且把模型mo

kaggle:code 猫狗识别 图像识别TensorFlow图像预处理

#coding:utf8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import <em>tensorflow</em> as tf #import cv2 TRAIN_DIR = './wtrain/' TEST_DIR = './wtest/' #提取出前2000的训练集样例 #提取出前1000的测试集样例 train_ima

手动实现简单的神经网络（唐宇迪神经网络课程笔记）

手动<em>实现</em>一个简单的两层神经网络，主要目的是体验神经网络训练的三个步骤： 1.通过w、x求出loss函数，这一步称为前向传播； 2.用第1步求出的loss函数根据链式法则（求导）求解出各个w对loss函数的贡献值，即为反向传播； 3.根据第2步求出的w对loss函数的贡献值来调节w，使得loss函数最小； <em>代码</em>如下： import numpy as np def nonlin(x,

TensorFlow详解猫狗识别（二）--定义神经网络

这里附上亲测的两个神经网络模型Lenet5&amp;amp;AlexNet7以及损失函数loss，优化器反向传播，评估函数evaluation 介绍 LeNet5：LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一， 并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。 AlexNet：AlexNet是2012年...

TensorFlow图像识别（物体分类）入门教程

本文主要介绍了如何使用TensorFlow环境运行一个最基本的图像分类器（Win10系统）。源码地址https://github.com/sourcedexter/tfClassifier/tree/master/image_classification （这个大神好像改名了，原来叫akshaypai来着） 一．基础概念介绍 1.物体分类的思想 物体分类，也就是训练系统<em>识别</em>各个物体，如猫咪、...

tensorflow入门教程(二十一)使用slim对图像识别与检测(上)

# #作者：韦访 #博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei #微信：1007895847 #添加微信的备注一下是CSDN的 #欢迎大家一起学习 # 1、概述 上一讲，我们使用了slim训练了自己的数据，主要用于分类任务。这一讲，我们还是继续学习slim库，用它来对图像进行<em>识别</em>和检测。 2、<em>下载</em>Inception_ResNet_v2模型 第十六讲中，我们有使用...

keras分类猫狗数据（下）finetune

keras分类<em>猫狗</em>数据（上）数据预处理 keras分类<em>猫狗</em>数据（中）使用<em>CNN</em>分类模型 keras分类<em>猫狗</em>数据（下）迁移学习 1 .使用keras.applications中的vgg16网络模型进行特征提取，并自定义两个全连接层输出分类。 from keras.applications import VGG16 from keras import models,layers,optim...

学习笔记：cnn 身份证数字识别

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。这篇文章跟cnn<em>猫狗</em><em>识别</em>是差不了多少的，只是数据处理，与训练时做了稍微的调整，数据集和<em>代码</em>可以通过，https://github.com/zr940326/tfCnnID   获取. 1.数据集图片 大小是  28×28 的<em>代码</em>编写，数字处理，文件名 DataUtils.py#coding=utf-8 #数据拆分 import math imp...

视频及图像tensorflow识别代码

可以对某文件夹图片或<em>识别</em>并输出。

tensorflow 猫狗识别（卷积神经网络CNN）

数据集来自51-CTO唐宇迪老师的“<em>tensorflow</em>入门视频教程” 内有500张猫和500张狗的图片（大小不一），我将它们全部放到一个文件夹里，前500张为猫，后500张为狗。 关于模型的保存和读取，这个博客讲的非常好：一份快速完整的Tensorflow模型保存和恢复教程（译） <em>代码</em>： import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import...

TensorFlow 卷积神经网络系列案例（1）：猫狗识别

TensorFlow 卷积神经网络系列案例（1）：<em>猫狗</em><em>识别</em> TensorFlow 系列案例（2）：自然语言处理-TensorFlow + Word2Vec https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/81257323 使用卷积神经网络进行<em>猫狗</em><em>识别</em>的步骤：  1. 加载<em>猫狗</em>训练图片数据。  2. 创建卷积神经网络层次。  3. 对<em>猫狗</em>图片进...

CNN实现猫狗数据集识别

# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/12/14 20:44 # @Author : WenZhao # @Email : 46546924@qq.com # @File : dogvscatCnn-2.py # @Software: PyCharm ''' <em>CNN</em><em>实现</em><em>猫狗</em>数据集<em>识别</em> 缺少步骤： 正则...

TensorFlow 中的卷积网络

TensorFlow 中的卷积网络   数据集 你从之前的课程中见过这节课的<em>代码</em>。这里我们导入 MNIST 数据集，用一个方便的函数完成对数据集的 batch，缩放和独热编码。 from <em>tensorflow</em>.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(&quot;.&quot;, one_hot=...

如何用keras cnn 做kaggle猫狗大战图片识别

1、数据简介这份数据集来源于Kaggle，原数据集有12500只猫和12500只狗，因单机cpu跑，这里我只选取了2000张图片，工具用的是基于<em>tensorflow</em>的keras。数据如下所示： 2、数据预处理这部分<em>代码</em>如下：import os # 处理字符串路径 import glob # 查找文件 from keras.models import Sequential # 导入Sequen

TensorFlow的学习之路--猫狗识别

训练网络：# -*- coding: utf-8 -*- import os import numpy as np import <em>tensorflow</em> as tf from parse_recorder_file import get_data from AlexNet import AlexNet #from vgg16 import vgg_16 N_CLASSES ...

Tensorflow猫狗识别

分为三个子程序,input_data直接将图片转化为Tensorflow形式，并转化为batch_size形式，最后注释了的为测试函数import matplotlib.pyplot as plt import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import os train_dir = &quot;D:\\python学习\\deep_learn\\kaggle\...

Python→Transorflow猫狗识别完整代码，附送500步训练模型。人工智能入门首选

最好联系书本学习，input是输入文件，evaluateCatorDog是主文件，traning是训练文件，model模型文件

猫狗分类，运用python编写，tensorflow框架

<em>猫狗</em>分类，运用python编写，<em>tensorflow</em>框架，人工智能

TensorFlow 实战教程：如何用卷积神经网络快速打造图片识别应用

TensorFlow 实战教程：如何用卷积神经网络快速打造图片<em>识别</em>应用 第一节TensorFlow 实战教程：如何用卷积神经网络快速打造图片<em>识别</em>应用（上） 第二节TensorFlow 实战教程：如何用

使用卷积神经网络区分猫和狗.md

卷积神经网络(Convolutionnal Neural Network, <em>CNN</em>)是一种前馈神经网络,它的人工神经单元可以响应一部分范围内的的周围单元，对于大型图像有出色的表现。 卷积神经网络通常由一个或者多个卷积层（convolution layer）和顶端的全连接（full connect layer）组成，在应用中我们通常还会在卷积层后面加上一个池化层（pooling layer）。 使用的

tensorflow实战 猫狗大战（三）制作tfrecords数据集并显示与训练

跑完视频中的<em>代码</em>，发现视频中在<em>猫狗</em>大战中并没有制作tf官方数据文件，tfrecords数据 作者在后面有视频讲解tfrecords数据集介绍，废话不多说，直接上<em>代码</em> 首先建立一个create_records.py文件，内容如下 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jul 25 00:12:41

tensorflow利用vgg19网络做猫狗识别的迁移学习

这是本人的第一次博客，写的不好请见谅哈。博主大二小菜鸟一个，欢迎指教和私信。楼主学习<em>tensorflow</em>也有一段时间了，最近尝试了一下用vgg19网络做迁移学习。vgg结构如下:首先<em>下载</em>vgg19网络的mat文件，然后对数据进行预处理，这里博主借用了别人的处理方法，处理好的数据，直接送到了我们预先展开的vgg网络中，注意这里权重是constant，直接把别人训练好的权重拿来初始化，然后最后改一下全...

Tensorflow猫狗识别模型在Android上的部署

自iphone X以来，各品牌的手机旗舰机型都开始支持Face ID。与之前的指纹<em>识别</em>相比，人脸<em>识别</em>还是更方便一些。近期在国内大火的抖音，也与人脸<em>识别</em>技术密不可分。各手机厂家还纷纷推出人工智能芯片，希望能让人工智能应用在手机、单片机上运行的更加流畅。可以看到，将在PC上已经大获成功的机器学习模型部署在移动设备上是大势所趋，又能引发一轮新的可能性。手机的精准定位带来了一大波O2O的应用，产生了包括美...

tensorflow.Keras 使用Resnet50 实现猫狗识别

最近几天做点小东西，因为懒所以不想用<em>tensorflow</em>或者slim再在底层写layer，就直接使用了<em>tensorflow</em>里面自带的模型，处理下数据，直接用了，后面想想还是比较有意思的，就把这个东西分享一下。   首先发个效果                       接着直接上<em>代码</em>： 首先是工具文件: import os,sys import numpy as np from ...

猫狗识别——tensorflow

（一）数据 负责<em>实现</em>读取数据，生成批次（batch） import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np import os os模块包含操作系统相关的功能， 可以处理文件和目录这些我们日常手动需要做的操作。因为我们需要获取test目录下的文件，所以要导入os模块。 数据构成，在训练数据中，There are 12500 cat,Ther...

TensorFlow实战进阶：手把手教你做图像识别应用

AI100 特邀阿里2017 云栖大会 API Solution大赛一等奖团队的联合创始人智亮先生，他将给大家介绍当前图像<em>识别</em>领域中先进的深度学习模型，并从源码级给大家讲解TensorFlow<em>实现</em>工业级图像<em>识别</em>应用的详细过程。

机器学习零基础？手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统

[转] http://www.leiphone.com/news/201701/Y4uyEktkkwb5YhJM.html http://www.leiphone.com/news/201701/2tH3DgLmsGhnDd8D.html 导语：这是Wolfgang Beyer的一篇博文，详细介绍了如何使用TensorFlow搭建一个简单的图像<em>识别</em>系统。本篇主要介绍图像<em>识别</em>

tensorflow实现图像识别

学完了ng深度学习第四课，复习一遍<em>代码</em>。今天写第一周的作业---用<em>tensorflow</em>框架训练深层网络<em>实现</em>图像<em>识别</em>，<em>代码</em>写完后问题出来啦（问题已找出，用红色字体标出）ng的准确率：我的准确率：代价函数的初始值以及训练过程中的变化情况也很不一样，检查了<em>代码</em>是一样的。应该还是哪部分的<em>代码</em>出了问题，之前写别的<em>代码</em>也出现过类似的情况，当时是因为w的初始化公式不一样造成的。这里是什么问题暂时没检查出来，先放...

Tensorflow利用训练好的Inception模型进行图像识别分类

Inception是Google训练好的一个图像<em>识别</em>模型，我们可以利用它来对我们的图像进行<em>识别</em>。<em>下载</em>地址：https://storage.googleapis.com/download.<em>tensorflow</em>.org/models/inception_dec_2015.zip<em>下载</em>完解压后，得到几个文件：其中的classify_image_graph_def.pb 文件就是训练好的Inception-...

大家帮我看看这萌狗是什么品种？

利用resnet 做kaggle猫狗大战图像识别，秒上98准确率

1、数据介绍 这份数据集来源于Kaggle，数据集有12500只猫和12500只狗。在这里简单介绍下整体思路 1、1从图片中直接训练一个小网络（作为基准方法），也就是普通的cnn方法 2、2后面我会用到最新的预训练好的resnet等方法进行训练 2 数据提升与cnn 为了尽量利用我们有限的训练数据，我们将通过一系列随机变换堆数据进行提升，这样我们的模型将看不到任何两张完全相同的图片，...

狗种类识别

需要安装anaconda目的对100种狗进行<em>识别</em>，本文为简化，只对2种狗进行<em>识别</em>。数据组织有100种狗 E:\bd\train\train\train 下面是所有训练集图片 E:\bd\train\val\test1 下是所有验证集图片 E:\bd\train\data_train_image.txt 中存放训练图片–种类信息（以数字表示），格式为： 图片名 种类 url E:\bd\tr

使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别

kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享<em>代码</em>的平台，在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch（如果你对pytorch不甚了解，请点击这里），所以今天我和大家一起用pytorch<em>实现</em>一个图像<em>识别</em>领域的入门项目：<em>猫狗</em>图像<em>识别</em>。 深度学习的基础就是数据，咱们先从数据谈起。此次使用

唐宇迪 深度学习 人脸检测数据代码下载

唐宇迪 深度学习 人脸检测数据<em>代码</em>，欢迎<em>下载</em>，11111111111111 相关<em>下载</em>链接：//download.csdn.net/download/qq_38220914/10230294?utm_s

唐宇迪tensorflow学习笔记之项目实战(垃圾邮件分类)

以下是利用卷积神经网络对某一个句子的处理结构图，我们进行垃圾邮件分类的原理也就是这样。 我们从上图可知，将一句话转化成一个矩阵。我们看到该句话有6个单词和一个标点符号，所以我们可以将该矩阵设置为7行，对于列的话每个单词可以用什么样的数值表示。我们可以将其转化成向量的形式。所以其为7*5的矩阵，其次因为它不是图片，所以不存在通道一说，说白了就是7*5*1。其次在选择filter的时候，至少要以

对kaggle比赛的猫狗数据集的tensorflow训练

说明：本文参考文献很多，有前辈的博客，还有大神的视频课程。我在这儿就不一一列举了。注重一些我自己的理解，供参考。建立上图工程，数据集可以去Kaggle官网<em>下载</em>，建议有时间的去听听视频课程，讲的很详细，之前我也是看博客学习的，但是视频课程会给到很多写<em>代码</em>的思路，可以多学习。第一部分<em>代码</em>。input_data.py里面的内容及解释下面给的很仔细。#负责<em>实现</em>读取数据，生成批次（batch） import...

案例实战-验证码识别

系列课程覆盖当下爆火的机器学习与深度学习核心算法原理与项目实战，从基本的机器学习算法开始讲起，对于每一个经典算法给出原理推导以及算法流程通俗解读。原理与案例相结合，使用真实数据集结合python使用分析与建模库来解决问题。由神经网络迈向深度学习的世界，通俗解读复杂的神经网络原理，逐步进军计算机视觉领域，结合当下流行的两大深度学习框架Tensroflow与Caffe和大家共同完成两个经典的项目实战，验证码<em>识别</em>与人脸检测。

基于TensorFlow的Cats vs. Dogs（猫狗大战）实现和详解（2）

2. 卷积神经网络模型的构造——model.py 　　关于神经网络模型不想说太多，视频中使用的模型是仿照TensorFlow的官方例程cifar-10的网络结构来写的。就是两个卷积层（每个卷积层后加一个池化层），两个全连接层，最后一个softmax输出分类结果。 import <em>tensorflow</em> as tf def inference(images, batch_size, n_cla...

TensorFlow——训练自己的数据（一）数据处理

参考：Tensorflow教程-<em>猫狗</em>大战数据集 贴一张自己画的思维导图 数据集准备 kaggle<em>猫狗</em>大战数据集（训练），微软的不需要翻墙 12500张cat 12500张dog 生成图片路径和标签的List step1：获取D:/Study/Python/Projects/Cats_vs_Dogs/data/Cat下所有的猫图路径名，存放到cats中，同时贴上标签0，存放到labe

tensorflow实战 猫狗大战（二）tenorboard可视化使用

前面一篇博客里提到生成的log文件，现在我们用tensorboard来进行可视化 <em>代码</em>很简单 终端输入 tensorboard --logdir=/home/hjxu/PycharmProjects/tf_examples/dog_cat/log/train 然后用浏览器打开http://0.0.0.0:6006/就可以啦，注意不要关闭终端 其中，我还碰到一个问题 ERROR:ten

tensorflow 猫狗识别大战_视频

利用python <em>tensorflow</em> <em>猫狗</em><em>识别</em>大战_视频,讲述<em>识别</em>猫和狗的方法

狗脸识别APP整合

本文主要包括以下内容 android studio中导入so文件 通过URI获得Bitmap android studio中导入so文件在main文件夹下建立jniLibs目录，并将so文件拷贝进去即可。注意声明的native方法与so文件中定义的方法的包名必须相同通过URI获得Bitmapprivate Bitmap getBitmapFromUri(Uri uri) { try

dlib 13 dlib自带demo DNN狗脸检测

01 dlib的基于DNN的人脸<em>识别</em>资源<em>代码</em>:dlib\examples\dnn_mmod_dog_hipsterizer.cpp 工程名:dnn_mmod_dog_hipsterizer 测试图像文件: dlib\examples\faces\bald_guys.jpg从<em>代码</em>注释中可以获得model数据文件： http://dlib.net/files/mmod_dog_hipste

程序员实用工具网站

目录 1、搜索引擎 2、PPT 3、图片操作 4、文件共享 5、应届生招聘 6、程序员面试题库 7、办公、开发软件 8、高清图片、视频素材网站 9、项目开源 10、在线工具宝典大全 程序员开发需要具备良好的信息检索能力，为了备忘（收藏夹真是满了），将开发过程中常用的网站进行整理。 1、搜索引擎 1.1、秘迹搜索 一款无敌有良心、无敌安全的搜索引擎，不会收集私人信息，保...

我花了一夜用数据结构给女朋友写个H5走迷宫游戏

起因 又到深夜了，我按照以往在csdn和公众号写着数据结构！这占用了我大量的时间！我的超越妹妹严重缺乏陪伴而 怨气满满！ 而女朋友时常埋怨，认为数据结构这么抽象难懂的东西没啥作用，常会问道：天天写这玩意，有啥作用。而我答道：能干事情多了，比如写个迷宫小游戏啥的！ 当我码完字准备睡觉时：写不好别睡觉！ 分析 如果用数据结构与算法造出东西来呢？ ...

别再翻了，面试二叉树看这 11 个就够了~

写在前边 数据结构与算法： 不知道你有没有这种困惑，虽然刷了很多算法题，当我去面试的时候，面试官让你手写一个算法，可能你对此算法很熟悉，知道<em>实现</em>思路，但是总是不知道该在什么地方写，而且很多边界条件想不全面，一紧张，<em>代码</em>写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题，思路也不知道从何寻找。面试吃了亏之后，我就慢慢的做出总结，开始分类的把数据结构所有的题型和解题思路每周刷题做出的系统性总结写在了 Github...

让程序员崩溃的瞬间（非程序员勿入）

今天给大家带来点快乐，程序员才能看懂。 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47066521 1. 公司实习生找 Bug 2.在调试时，将断点设置在错误的位置 3.当我有一个很棒的调试想法时 4.偶然间看到自己多年前写的<em>代码</em> 5.当我第一次启动我的单元测试时 ...

七个开源的 Spring Boot 前后端分离项目，一定要收藏！

前后端分离已经在慢慢走进各公司的技术栈，根据松哥了解到的消息，不少公司都已经切换到这个技术栈上面了。即使贵司目前没有切换到这个技术栈上面，松哥也非常建议大家学习一下前后端分离开发，以免在公司干了两三年，SSH 框架用的滚瓜烂熟，出来却发现自己依然没有任何优势！ 其实前后端分离本身并不难，后段提供接口，前端做数据展示，关键是这种思想。很多人做惯了前后端不分的开发，在做前后端分离的时候，很容易带进来一...

用Python分析2000款避孕套，得出这些有趣的结论

到现在为止，我们的淘宝教程已经写到了第四篇，前三篇分别是： 第一篇：Python模拟登录淘宝，详细讲解如何使用requests库登录淘宝pc端。 第二篇：淘宝自动登录2.0，新增Cookies序列化，教大家如何将cookies保存起来。 第三篇：Python爬取淘宝商品避孕套，教大家如何爬取淘宝pc端商品信息。 今天，我们来看看淘宝系列的第四篇 我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了，...

进程间通信下载

嵌入式进程间通信，一个大型的应用系统，往往需要众多进程协作，进程间通信的重要性显而易见。本章从进程间通信基本概念介绍，阐述了Linux环境下的几种主要进程间通信手段，并针对每个通信手段关键技术环节给出实例。此外，还对某些通信手段的内部实现机制进行了分析。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/aifeng1988/8857227?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/aifeng1988/8857227?utm_source=bbsseo[/url]

后缀表达式的实现下载

菜鸟新手后缀表达式的实现！仅供同为菜鸟的新手参考，大神勿喷，谢谢！ 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/qiubingcsdn/9274597?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qiubingcsdn/9274597?utm_source=bbsseo[/url]

asp.net数据库大作业企业人事工资管理下载

asp.net c# web sql server 2008简易的管理系统，调用存储过程，视图 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/weiweiyixiaohhl/10540588?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/weiweiyixiaohhl/10540588?utm_source=bbsseo[/url]

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