foreseerwang的博客

环境：Python 3.6，TensorFlow 1.15希望对图像进行augmentation，使用tf.keras.preprocessing.image.random_shift函数系统报错：unsupported operand type(s) for *: 'Dimension' and 'float'找到提示的错误语句：tensor_shape.py中的line 446是 return self * other尝试修改该错误语句return self * other -->

在完成cs224d第二个大作业（assignment2）之后，个人认为它的模型类封装做的不错，为方便以后学习使用，特简化形成一个简单的线性拟合类(class)，以备后续学习使用。同时，在其中探索了利用tf.variable_scope()和tf.get_variable()进行变量共享的方法。代码见后面。在完成cs224d assignment2作业时，用到variable_scope()和get...

本文对比介绍了两种Tensorflow针对大数据集的数据读取方法，具体来说是：方法1：tf.train.slice_input_producer+流水线（这里用这个API指代这一类，其实还有其他的API）。方法2：Dataset方法，据说是Tensorflow 1.3版本之后引入的新API。使用起来比方法1更方便直观。关于这两种方法的具体介绍，这里不再赘述，建议参考何之源的这两篇文章：https:...

之前的博文介绍了使用Tensorflow Dataset进行数据导入的方法及其优势。最近在实际使用中越发感觉到这个方式非常好用，尤其是发现了.from_generator这个method。 关于Dataset.from_generator的简单介绍，请参见如下两个链接：https://tensorflow.google.cn/versions/master/api_docs/python/tf/d...

从本文开始，介绍近期学习和练习的一个项目：手写中文文章识别。简单举例，就是如下这样一篇手写文章的识别。 这张图是我构造的，可以看出来很规整。实际需要识别的文章可能是扫描或拍照获得的，肯定不会这么干净。 针对这样一篇手写文章的识别，首先需要进行图片预处理：包括纠正畸变、降噪、文字图片切割等等。输出可能包括两种情况：第一种是切出每个字，第二种是切出每句话或每行文字。考虑到通用性，这里使用第一种情况，即...

首先要明确思路。假设有10万篇文章，每篇1000字，共计1亿字。很显然，不可能按照文章内容，逐字把图片都读取、保存下来形成样本集，这个存储量会是一个天文数字，其中有大量的冗余。更好的办法是分别保存文章和手写汉字图片集，在训练时即时生成样本集batch，训练完毕便扔掉，再重新生成下一batch。按照这一思路以及上文（https://blog.youkuaiyun.com/foreseerwang/article...

手写中文文章识别（1）——问题描述https://blog.youkuaiyun.com/foreseerwang/article/details/80833749手写中文文章识别（2）——样本集构建https://blog.youkuaiyun.com/foreseerwang/article/details/80842498手写中文文章识别（3）——data feedinghttps://blog...

手写中文文章识别（1）——问题描述https://blog.youkuaiyun.com/foreseerwang/article/details/80833749手写中文文章识别（2）——样本集构建https://blog.youkuaiyun.com/foreseerwang/article/details/80842498前文提到，样本集构建会形成文章文件（.code/.char/.len）和手写中文图片文件，本文...

手写中文文章识别（1）——问题描述https://blog.youkuaiyun.com/foreseerwang/article/details/80833749手写中文文章识别（2）——样本集构建https://blog.youkuaiyun.com/foreseerwang/article/details/80842498手写中文文章识别（3）——data feedinghttps://blog...