TensorFlow是目前深度学习最流行的框架,很有学习的必要,下面我们就来实际动手,使用TensorFlow搭建一个简单的CNN,来对经典的mnist数据集进行数字识别. 如果对CNN还不是很熟悉的朋友,可以参考:Convolutional Neural Network. 下面就开始. step 0 导入TensorFlow import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data st

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90480140 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能.主要有几点:验证集预测.

版权声明:本文为博主原创文章,转载 请注明出处:https://blog.csdn.net/sc2079/article/details/90478551 - 写在前面 本科毕业设计终于告一段落了.特写博客记录做毕业设计(路面裂纹识别)期间的踩过的坑和收获.希望对你有用. 目前有: 1.Tensorflow&CNN:裂纹分类 2.Tensorflow&CNN:验证集预测与模型评价 3.PyQt5多个GUI界面设计 ​ 本篇讲CNN的训练与预测(以裂纹分类为例).任务目标:将裂纹图片数据集自

强智教务系统验证码识别 Tensorflow CNN 一直都是使用API取得数据,但是API提供的数据较少,且为了防止API关闭,先把验证码问题解决 使用Tensorflow训练模型,强智教务系统的验证码还是比较简单的,不用CNN一样可以识别的很好,使用CNN也算是重新温习一下CNN 训练集3109张,测试集128张,训练1600次,ACC为99%,实际测试准确率98%左右 代码与模型 https://github.com/WindrunnerMax/SWVerifyCode 如果觉得不错,点个

tensorflow CNN 卷积神经网络中的卷积层和池化层的代码和效果图 因为很多 demo 都比较复杂,专门抽出这两个函数,写的 demo. 更多教程:http://www.tensorflownews.com #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from PIL import Image import numpy img = Ima

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

1.工程目录 2.导入data和input_data.py 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.CNN.py import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.tra

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集.官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本号是: 将其解压后(代码中包括自己主动解压代码).内容为: 2 測试代码 測试代码发布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifa

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa

1.CNN结构:X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y 1.1 卷积层:提取特征,改变特征图的个数 卷积 tensorflow卷积函数,tf.nn.conv2d(input=x,filter=W_conv1,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 1.2 池化层:缩小图片,不改变特征图个数 针对卷积层输出的特征图结果,为了提取一定区域的主要特征,并减

#CNN x = tf.placeholder(tf.float32,[None,input_node],name="x_input") y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,output_node],name="y_output") #input-->layer1 w_1 = tf.Variable(tf.truncted_normal([input_node,L1_node],stdev=0.5)) b_1 = tf.V

从现在的结果来看,分词的版本准确率稍微高一点. 训练过程: 模型评估: 实验三,准备换一下数据集,用这里的数据集来跑这个模型:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30736422 支持:http://tensorflow123.com

一.概论 以图像识别来举例,比如我们让计算机如何识别一张猫的图片识别出猫呢? 老式的计算机视觉是如何做的呢? 比如OpenCV: 首先理解很多算法,比如如何检测线条(Edge Detection) 如何做形态学变化等 根据我们的知识, 经验, 脑洞来设计很多特征: 用这些特征去比对一张图像是不是猫. 这样做存在的问题呢? 每一种不同的物件,我们都得去设计特征. 这样的人工智能主要是人工,而不是只能. 老式的流程: 原始数据 ——> 人工特征提取 ——> 算法 ——>  结果 卷积要解决的

原网址:https://data-flair.training/blogs/cnn-tensorflow-cifar-10/ by DataFlair Team · Published May 21, 2018 · Updated September 15, 2018 1.目标-TensorFlow CNN 卷积神经网络 在之前的TensorFlow教程中,我们讨论了使用TensorFlow进行手写识别.今天我们讲学习怎样使用TensorFlow创建一个卷积神经网络关于CIFAR 10的分类模型

FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目 TensorFlow 从观望到入门! https://github.com/fendouai/FaceRank 最有趣? 机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体.能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平. FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型.给 FaceRank 一个妹子,他给你个分数. 从此以后筛选简历,先把头像颜值低的去掉:自动寻找女主颜值

基于tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区分计算机和人类的公

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文

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