BeautyJingJing的博客

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py源码分析：[python] view plain copy"""简单调用Inception V3架构模型的学习在tensorbo

原文地址：http://joelgrus.com/2016/05/23/fizz-buzz-in-tensorflow（作者：Joel Grus）话说Fizz Buzz是什么鬼？Fizz Buzz是洋人小朋友在学除法时常玩的游戏，玩法是：从1数到100，如果遇见了3的倍数要说Fizz，5的倍数就说Buzz，如果即是3的倍数又是5的倍数就说FizzBuzz。最后演变为一个

使用google已经训练好的模型，将最后的全连接层修改为我们自己的全连接层，将原有的1000分类分类器修改为我们自己的5分类分类器，利用原有模型的特征提取能力实现我们自己数据对应模型的快速训练。实际中对于一个陌生的数据集，原有模型经过不高的迭代次数即可获得很好的准确率。下载数据集，官方提供花数据集curl -O http://download.tensorflow.org/exampl

本文是OpenCV  2 Computer Vision Application Programming Cookbook读书笔记的第一篇。在笔记中将以Python语言改写每章的代码。PythonOpenCV的配置这里就不介绍了。注意，现在opencv for python就是通过NumPy进行绑定的。所以在使用时必须掌握一些NumPy的相关知识！图像就是一个矩阵，在O

本译文自Déborah Mesquita在https://medium.freecodecamp.org发表的Big Picture Machine Learning: Classifying Text with Neural Networks and TensorFlow ，文中版权、图像代码等数据均归作者所有。为了本土化，翻译内容略作修改。原文： https://cloud.ten

tensorflow项目构建流程博客：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce微博：黄锦池-hjimce   qq:1393852684一、构建路线个人感觉对于任何一个深度学习库，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上我都采用同样的一个学习流程，大体流程如下：(1)训练阶段：数据打包-》网络构建、训练

原文链接Pillow由PIL而来，所以该导入该库使用import PIL本文相关的代码：https://github.com/445141126/pillow_exampleImage类Pillow中最重要的类就是Image，该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化：从文件中读取图片，处理其他图片得到，或者直接创建一个图片。使用Image模块中