huplion的专栏

0x00 前言本篇博文的代码主要修改自以前的一篇文章： Tensorflow应用之简单验证码识别0x01 gen_check_code.py这个python 文件主要是实现了随机选择训练集里面的内容并将其封装成一个函数供神经网络使用。其中的 root_dir 参数要根据具体的训练文件的位置进行修改。代码如下：from captcha.image import

这个bug发生在 读取TFRecord格式的文件中。解决方案是tf.FixedLenFeature后面加上具体维度如：features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={ ...

1.增加维度下面给出两个样例样例1：[1, 2, 3] ==> [[1],[2],[3]]import tensorflow as tfa = tf.constant([1, 2, 3])b = tf.expand_dims(a,1)with tf.Session() as sess: a_, b_ = sess.run([a, b]) pr...

+-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 387.26 Driver Version: 387.26 ||-------------------------------+-------...

0x00 基本环境grpc, tensorflow-serving-client 都要装好0x01 client.pyimport syssys.path.insert(0, "./")from tensorflow_serving_client.protos import predict_pb2, prediction_service_pb2# import cv2...

1.Tensorflow的安装方式:这个项目中 采用了tensorflow 1.1版本 安装方式 pip install tensorflow==1.1.0rc2 或者 1.2.1 版本 pip install tensorflow==1.2.12.训练集训练集以及测试及如下(纯手工打造,所以数量不多): 3.实现代码部分(参考了网上的一些实现来完成的)mai

0x00 前言搭建训练环境主要是安装 Python 以及 Python的一些库。0x01 安装Python3.5 Windows 64位版本 Windows 32位版本 安装完Python后没有配置环境变量的需要配置一下，不会的自行百度TensorFlow 1.2.1在cmd中输入以下命令选择对应的版本进行安装 CPU版本(训练时间异常的

0x00 前言最近我们的教务系统升级了，这是我们新教务系统的验证码,字体歪斜，有干扰线。（如下图）如果能够识别这个验证码，就能够自动登录，避免手工输入验证码所带来的烦恼，为一些自动化操作奠定基础，例如，自动选课:完美避免抢不上课，自动查成绩，查完成绩还可以发邮件或者短信：那样就可以不用老是登上系统查成绩了，一切都是自动化完成，但是一切的前提是识别如上的验证码。（下图为以验证码识别系

0x00 前言训练是一个不断参数调优的过程，这个过程甚至比设计神经网络的过程的时间要长很多。所以你需要一块泰坦。否则训练的过程非常非常非常的漫长。目前博主还买不起泰坦，天天借别人的机器训练了。0x01 训练训练中的常见错误:OOM由于在我的小机器上只有一块2G显存的750Ti，没训练两次就OOM了。 Traceback (most recent call l

0x00 基本环境博主在一台xubuntu-16.04.3的虚拟机上部署的生产环境。至于为什么用xubuntu，纯粹是由于我个人喜欢这个系统的界面。0x01 BazelBazel是一个构建工具，即一个可以运行编译和测试来组装软件的工具，跟Make、Ant、Gradle、Buck、Pants和Maven一样。安装方式见：https://docs.bazel.build

0x00 基本环境需要添加以下依赖的Jar包0x01 JwxtCaptchaCrack.javaimport io.grpc.ManagedChannel;import io.grpc.ManagedChannelBuilder;import net.coobird.thumbnailator.Thumbnails;import org.tensorflow.fr...

0x00 前言本篇博文的代码主要修改自以前的一篇文章： Tensorflow应用之简单验证码识别这个神经网络主要分为5层，如果想设计一个更加复杂的神经网络，请参考VGG16神经网络，共有16层。这个5层神经网络包含3个卷积神经网络以及2个全连接神经网络。最后我的正确率达到了50%左右。0x01 main.pyfrom gen_check_code impor

0x00 前言本篇博文的代码主要修改自以前的一篇文章： Tensorflow应用之简单验证码识别0x01 test_check_code.py这个python 文件主要是实现了顺序读取训练集里面的内容并将其封装成一个函数供神经网络测试使用。其中的 root_dir 参数要根据具体的训练文件的位置进行修改。(代码如下)import numpy as np

训练用的网络见上篇博客 Tensorflow 直接对验证码进行3通道卷积后识别 对于这上篇博客的网络稍作修改,利于Java调用import tensorflow as tfimport numpy as npfrom PIL import Imageimport osimport randomtrain_data_dir = r'C:\Users\HUPENG\Deskto...