摘要:
最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例,可以参考。 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。
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posted @ 2017-11-02 17:26
jujua
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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,然后识别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
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posted @ 2017-11-02 17:24
jujua
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摘要:
在TensorFlow的官方入门课程中,多次用到mnist数据集。 mnist数据集是一个数字手写体图片库,但它的存储格式并非常见的图片格式,所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件。 如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子,就需要从mnist数据集中导
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posted @ 2017-11-02 17:22
jujua
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TensorFlow是一种符号编程框架(与theano类似),先构建数据流图再输入数据进行模型训练。Tensorflow支持很多种样例输入的方式。最容易的是使用placeholder,但这需要手动传递numpy.array类型的数据。第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式。这种方式不仅节省
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posted @ 2017-11-02 11:31
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AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类。层自左向右、自上向下读取,关联层分为一组,高度、宽度减小,深度增加。深度增加减少网络计算量。 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanfor
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posted @ 2017-11-02 11:17
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摘要:
一、前言 本文主要尝试将自己的数据集制作成lmdb格式,送进lenet作训练和测试,参考了http://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/52149743和http://blog.csdn.net/xiaoxiao_huitailang/article
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posted @ 2017-11-02 10:11
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