https:///lambdal/TensorFlow2-tutorial/tree/master/01-basic-image-classification https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Tensorflow的安装,我使用anaconda3.6 安装 最新版本 1.11.0; 废物不多说,先拿案例代码basic classification跑一下结果: #TensorFlow and tf.kerasimporttensorflow as tffromtensorflowimportkeras#Helper librariesimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltprint(tf.__version__) // 官网的包自动下载数据集 fashi...
def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):#设置图片展示,x轴下标 预测类别,概率,识别类别 true_label, img = true_label[i], img[i] plt.grid(False)#图片网格 plt.xticks([])#x刻度设置为0 plt.yticks([]) plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)#plt.cm.binary(二值图/黑白图)...
TensorFlow2.0官方教程:https://tensorflow.google.cn/tutorials?hl=zh我的github代码:https://github.com/shazhongcheng/machine_learing_study下面还有个残差网络的番外介绍,将在下一期视频播出!我觉得我学坏了,开始挤牙膏式做视频了, 视频播放量 258、弹幕量 0、点
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Basic Classification Example with TensorFlow
we shall build a 6 layer neural network that will identify and separate images of dogs from that of cats. This network that we shall build is a very small network that you can run on a CPU as well. Traditional neural networks that are very good at doing image classification have many mo...
此解决方案采用 https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification 中提供的技术。基本上，本文没有什么先决条件，但如果您想要执行代码，那么掌握 Python 和 numpy 的基础知识并浏览 eTensorFlow 和 Keras 库会很有帮助。导入数据 克隆 Git 存储库 $ git clone https://github.com/ScrapCodes/image...
官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification 主要步骤: 加载Fashion MNIST数据集 探索数据:了解数据集格式 预处理数据 构建模型:设置层、编译模型 训练模型 评估准确率 做出预测:可视化 回到顶部 Fashion MNIST数据集 经典MNIST 数据集(常用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”入门...
在本教程中,我们将: 定义一个模型 设置一个数据管道 训练模型 使用多GPU加速训练速度 为监控过程/更新学习计划添加回调。 本教程中的代码可以在这里找到。(地址:https://github.com/lambdal/TensorFlow2-tutorial/tree/master/01-basic-image-classification) 定义模型 TensorFlow 2使用Keras作为其高级API。Keras提供了...
def preprocess(x, y): x = tf.image.per_image_standardization(x) return x, y def augmentation(x, y): x = tf.image.resize_with_crop_or_pad( x, HEIGHT + 8, WIDTH + 8) x = tf.image.random_crop(x, [HEIGHT, WIDTH, NUM_CHANNELS]) x = tf.image.random_flip_left_right(x) retu...