用Tensorflow搭建神经网络 02

克洛伊·帕克 2023-01-13 02:07:09

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1.项目基于网络获取的各种银行卡数据集，调用OpenCV库函数进行处理,实现常规银行卡号的识别输出、信息查询与批量管理。 2.项目运行环境：包括Python环境、TensorFlow环境和OpenCV环境。 3.项目包括4个模块：训练集图片处理、测试图片处理、模型训练及保存、模型测试。其中数据集可以从网站下载：http://www.cnsoftbei.com/plus/view.php?aid=348，或直接从工程文件中images的文件夹中获取；使用tensorflow搭建神经网络模型，架构为全连接神经网络，由一个输入层、两个隐藏层和一个输出层组成。 4.博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/134382407

基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip 【1】项目代码完整且功能都验证ok，确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用！在使用过程中，如有问题或建议，请及时私信沟通，帮助解答。【2】项目主要针对各个计算机相关专业，包括但不限于计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。【3】项目具有较高的学习借鉴价值，不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。【4】如果基础还行，或热爱钻研，可基于此项目进行二次开发，DIY其他不同功能，欢迎交流学习。【特别强调】项目下载解压后，项目名字和项目路径不要用中文，建议解压重命名为英文名字后再运行！遇到问题先搜索下，一般都是环境问题，当然也可以私信沟通，祝顺利！基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip基于Tensorflow搭建CNN卷积神经网络+CK数据库实现表情识别python源码+模型.zip

使用TensorFlow实现的深度神经网络_ TensorFlow深度神经网络

【作品名称】：基于tensorflow搭建简单的神经网络进行宝可梦识别【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【项目介绍】：利用tensorflow搭建简单的神经网络，训练宝可梦的识别模型 1.本项目的开发环境为python3.6+tensorflow 1.120 GPU版本，以及其他的一些python有关机器学习和图像处理的包。 2.getdata.py为从百度获取训练图片的爬虫脚本。 3.pic中为已经爬取并处理好格式的jpg图片，图片格式均为160×120像素，水平、垂直分辨率均为96dpi，位深度24。 4.test中为处理好的测试图片。 5.record.csv中记录了精灵类别编号、名称、和爬取图片的要求数量，便于后续分类处理 6.model.py用于建立模型，利用tensorflow搭建了一个包含输入层、卷积层-激励层-池化层、卷积层-激励层-池化层、全连接层和输出层的简单的神经网络。运行时需要命令行传参，两个参数按顺序分别为训练集文件夹名和模型名，本项目中即 python

2. TensorFlow简介 1. 什么是TensorFlow？ 2. TensorFlow的核心组件 3. TensorFlow的优势 3. 搭建开发环境 1. 安装TensorFlow 2. 配置开发环境 4. 神经网络基础 1. 什么是神经网络？ 2. 神经网络的组成部分 3. 前向传播与反向传播 5. 数据准备 1. 数据集的选择与导入 2. 数据预处理 3. 训练集与测试集划分 6. 使用TensorFlow构建简单神经网络 1. TensorFlow的基本架构 2. 创建TensorFlow模型 3. 定义损失函数与优化器 4. 训练模型 5. 模型评估

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