ccbka的博客

1、读取图片from PIL import Imageim= Image.open("j.jpg")im.rotate(45).show()2、文件路径查找返回所有匹配的文件路径列表importglob#获取指定目录下的所有图片printglob.glob(r"E:/Picture/*/*.jpg")#获取上级目录

（新手上路，如果有不对的地方，望指正。另外有没有小伙伴一起学习交流啊？） tensorboard为tensorflow提供了可视化，它的重要性不言而喻。 tensorboard是通过读取events files来显示的，events file则包含在图计算时生成的summary data。1 tf.summary.scalar('mean',

tf.sparse_to_dense(sparse_indices, output_shape, sparse_values, default_value, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共四个参数：第一个参数sparse_indices：稀疏矩阵中那些个别元素对应的索引值。     有三种情况：     spa

『TensorFlow』函数列表->(张量属性查询、张量调整)https://www.cnblogs.com/hellcat/p/6906130.html

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True)def weight_variable(shape):    initial_value=tf.trun

一、 Dropout原理简述：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层。Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了。示

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)input=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])w=tf.Vari

博客园首页新随笔联系订阅管理随笔 - 69  文章 - 3  评论 - 5Python之文件读写（可以读写txt，jpeg等格式的数据）本节内容：I/O操作概述文件读写实现原理与操作步骤文件打开模式Python文件操作步骤示例Python文件读取相关方法文件读写与字符编码一、I/O操作概述I/O

图像是人们喜闻乐见的一种信息形式，“百闻不如一见”，有时一张图能胜千言万语。图像处理是利用计算机将数值化的图像进行一定（线性或非线性）变换获得更好效果的方法。Photoshop，美颜相机就是利用图像处理技术的应用程序。深度学习最重要的应用领域就是计算机视觉（CV, Computer Vision），历史上，MNIST 手写体数字识别和 ImageNet 大规模图像识别均得益于深度学习模型，取得了相

十图详解tensorflow数据读取机制（附代码）何之源7 个月前在学习tensorflow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制，文章的最后还会给出实战代码以供参考。一、tensorflow读取机

C语言中的转义字符 在字符集中，有一类字符具有这样的特性：当从键盘上输入这个字符时，显示器上就可以显示这个字符，即输入什么就显示什么。这类字符称为可显示字符，如a、b、c、$、+和空格符等都是可显示字符。另一类字符却没有这种特性。它们或者在键盘上找不到对应的一个键(当然可以用特殊方式输入)，或者当按键以后不能显示键面上的字符。其实，这类字符是为控制作用而设计的，故称为控制字符。

1、tensorflow 创建b=tf.ones([1],dtype=tf.int32,name="bb")#创建维度为一（一维数组，此处长度为1），类型为tf.int32的tensor:b，tensor的名字为"bb"c=tf.ones([2,3],dtype=tf.int32,name="bb")#创建维度为二（二位数组（矩阵，2x3))，类型为tf.int32的tensor:c,te

概述最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例，可以参考。关于Tensorflow读取数据，官网给出了三种方法：供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数

在python中，命令行解析的很好用，首先导入命令行解析模块import argparseimport sys然后创建对象（解析器对象）parse=argparse.ArgumentParser()（构建详细解析器对象（模板）））parse.add_argument("--learning_rate",type=float,default=0.0