摘要: 原始代码地址 需要注意的地方: 1.需要将checkpoint文件解压,修改代码中checkpoint目录为正确。 2.需要修改img读取地址 改动的地方:原始代码检测后图像分类是数字号,不能直接可读,如下 修改代码后的结果如下: 修改代码文件visualization.py即可。代码如下:(修改部 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:15 Osler 阅读(4745) 评论(3) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow的计算都是基于图的。 如果不特殊指定,会使用系统默认图。只要定义了操作,必然会有一个图(自定义的或启动默认的)。 自定义图的方法: 查看系统当前的图: 如果想讲自定义的图设置为默认图,可使用如下指令: 在某个图内定义变量及操作('collections'),需要在对应图的命名范围 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:10 Osler 阅读(2655) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: debug示例代码: 使用命令行(command line interface)方法来调试 在代码中增加调试方法很简单,就是增加一个调试命令,调试的原理类似于增加一个操作来转存中间量 通过CLI来显示结果。 debug教程 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:09 Osler 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matplotlib.pylib显示图像非实时,好像不能用于视频显示。比较好的是使用opencv 注意: cv2.waitkey(delay):delay需要时int型,否则卡死 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:08 Osler 阅读(614) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 变量的恢复可按照两种方式导入: 或者: 两种方法的效果应该一致,但是实际结果不一样: 使用前者时预测结果是一致的;使用后者时,每次运行结果都不一致。无论是否重启spyde,现象都一样。 在使用前者时,必须在运行前重启spyde,否则会报错,为什么?Out_1等参数会随运行次数增加 以上需要重启spy 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:07 Osler 阅读(1159) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.输入命令开启TensorBoard: 2.如果安装了TensorBoard,可以直接使用命令: 3.输入命令后,结果显示: 4.此时,到网页上输入地址即可打开,有可能出现意外(IE解析问题),则使用如下地址打开: 如果发现网页显示 “No scalar data was found”等信息,说明 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:05 Osler 阅读(1628) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 多层神经网络代码: 可参考,解释代码较详细 中间结果可视化,可参考 参考 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:04 Osler 阅读(750) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.已经在Ubuntu下安装好了Anaconda。 2.创建TensorFlow环境,Python2.7 此时会conda下载安装python2.7的环境 此时在Anaconda的env文件夹下会安装好TensorFlow文件夹及环境软件。 3.按需要激活tensorflow环境,并在此环境下安装t 阅读全文
posted @ 2017-10-18 16:02 Osler 阅读(3933) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SHAVE:Streaming Hybrid Architecture Vector Engin SIPP:Streaming Image Processing Pipeline To improve floating-point performance of LEON-based systems, 阅读全文
posted @ 2017-10-18 15:50 Osler 阅读(728) 评论(0) 推荐(0) 编辑