随笔分类 - Tensorflow
摘要：【简述】 我们在学习编程语言时，往往第一个程序就是打印“Hello World”，那么对于人工智能学习系统平台来说，他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了。MNIST是一个手写数字的数据集，官网是Yann LeCun's website。数据集总共包含了60000行的训练数
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摘要：【简述】 关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章我想网站已经有非常多了，但是为什么还要写这篇文章呢，就是被网上的文章给坑了。由于pip install tensorflow-gpu的时候会默认安装tensorflow的最新版本（目前为1.8）。但是网上的教程估计都是小与1.7的
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摘要：【数据标注处理】 1、先将下载好的图片训练数据放在models-master/research/images文件夹下，并分别为训练数据和测试数据创建train、test两个文件夹。文件夹目录如下 2、下载 LabelImg 这款小软件对图片进行标注 3、下载完成后解压，直接运行。（注：软件目录最好不
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摘要：【软件环境搭建】 操作系统：windows 10 64位 内存：8G CPU：I7-6700 Tensorflow: 1.4 Python：3.5 Anaconda3 (64-bit) 以上环境搭建请自行到百度查阅教程。 【API环境搭建】 1、下载Tensorflow object detecti
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摘要：Jupyter Notebook命令 1、启动 tensorboard --logdir=2017_05_03_00_12
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摘要：1、先在UIUC Image Database for Car Detection下载训练数据集。 下载地址：http://cogcomp.org/Data/Car/ 下载解压之后文件目录如图所示，这里我们所需的是TrainImages这个文件夹和TestImages文件夹。 2、输入是一幅40*1
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摘要：1、打开 cmd 输入命令 jupyter notebook --generate-config 可以看到生成文件的路径，这个就是生成的配置文件jupyter_notebook_config.py， 2、打开后找到 这个地方 删除前面的’#‘ 然后填写自己的路径，保存,启动 jupyter note
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摘要：一、reduce系列函数（维度操作） 1、tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) //求和input_tensor:表示输入axis:表示在那个维度进行s
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