摘要: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x_data = np.random.rand(100) noise = np.random.normal(0,0.01,x_data.shape) y_data = x_data*0.1 + 0.2 + noise plt.scatter(x_da 阅读全文
posted @ 2019-09-28 22:53 刘文华 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import tensorflow as tf # Fetch:可以在session中同时计算多个tensor或执行多个操作 # 定义三个常量 input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(2.0) input3 = tf.constant(5.0) # 加法op add = tf.add(input2,input3) # 乘法op mul = tf 阅读全文
posted @ 2019-09-28 22:43 刘文华 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import tensorflow as tf # 定义一个变量 x = tf.Variable([1,2]) # 定义一个常量 a = tf.constant([3,3]) # 减法op sub = tf.subtract(x, a) # 加法op add = tf.add(x,sub) # 所有变量初始化 init = tf.global_variables_initializer() wit 阅读全文
posted @ 2019-09-28 22:40 刘文华 阅读(128) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import tensorflow as tf # 创建一个常量 m1 = tf.constant([[3,3]]) # 创建一个常量 m2 = tf.constant([[2],[3]]) # 矩阵乘法op product = tf.matmul(m1, m2) print(product) # 定义会话 sess = tf.Session() # 调用sess中的run方法来执行矩阵乘法op 阅读全文
posted @ 2019-09-28 22:38 刘文华 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数据裁剪 我们用lfw数据做实验,你也可以自己找数据。 在src/data下存放数据; data/lfw下分目录存放每一类的数据,每个人一个文件夹,里面存图。 在src/align里提供了人脸对齐的代码,检测加对齐. 切换到src/align目录下,执行下面命令就可以对图片进行裁剪。 图片裁剪大小为 阅读全文
posted @ 2019-09-25 16:54 刘文华 阅读(1119) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 测试 是汉字True 是汉字True 阅读全文
posted @ 2019-09-24 17:25 刘文华 阅读(248) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 项目搬迁的时候,需要把当前的环境依赖包导出,然后到部署项目的服务器上安装依赖。 我们可以通过下面的命令执行,把依赖包导出到requirements.txt文件里。 生成requirements.txt 下面重定向的命令,window下系统也能使用。 安装requirements.txt依赖 新电脑、 阅读全文
posted @ 2019-09-24 10:26 刘文华 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python读取文件时报错UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x8e in position 8: illegal multibyte sequence,如下代码: 解决方案1: 此方案虽然没有在报错,但写入的数据不是想要的格式,如下 阅读全文
posted @ 2019-09-23 15:42 刘文华 阅读(1652) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 测试 (1, 150, 150, 3) print(label[model.predict_classes(image)] ['cat'] (1, 150, 150, 3) print(label[model.predict_classes(image)] ['cat'] (1, 150, 150, 阅读全文
posted @ 2019-09-22 22:16 刘文华 阅读(3282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dens 阅读全文
posted @ 2019-09-22 12:58 刘文华 阅读(239) 评论(0) 推荐(0) 编辑