一抹烟霞的博客

Tensorflow =1.8.0# -*- coding: utf-8 -*-from warnings import simplefiltersimplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)import numpy as npimport pandas as pdfrom keras.models import Sequential # 链式构建模型from keras.layers import Dense # 全连接

用 scikit-learn 实现 One-Hot Encodingimport numpy as npfrom sklearn import preprocessing# Example labels 示例labelslabels = np.array([1,5,3,2,1,4,2,1,3])# Create the encoder 创建编码器lb = preprocessing...

1、下载labelImg工具进行标注https://github.com/tzutalin/labelImg（1）点击打开训练图片所在的文件夹（2）点击框选自己要识别的目标（3）添加标签并保存，获得同名的xml文件，如图。2、将文件夹内的xml文件内的信息统一记录到.csv表格中# Author Qian Chenglongimport osimport glo...

1、在models/research/文件下运行命令：jupyter-notebook 在弹出的页面里点击 http://localhost:8888/?token=6d343b91cce1d30e8b3d13fbaa3fd9d0e86a9cd770c8ce262、打开object_detection文件夹点击object_detection_tutorial.ip...

1、Windows下：（1）在 你的Anaconda3安装路/Anaconda3/Lib/site-packages 下新建一个txt文件（我这里的安装路径是C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages）(2)在新建的txt文件中写入电脑上\models\research和slim的绝对路径C:\ProgramData\Anaconda3\L...

1、下载Tensorflow object detection API ：git clone https://github.com/tensorflow/models.git2、安装依赖Protobuf >= 3.0.0 Python-tk Pillow lxml tf Slim Jupyter notebook matplotlib TensorFlow Cy...

Anaconda官网下载Linux版本：https://www.anaconda.com/download/#download  2.安装Aanconda:打开终端（Ctrl+Alt+t）进入到下载的目录一般在home 下的Downloads （或者进入到下载的文件夹右键打开open Terminal也可以）执行命令bash Anaconda3-2018.12-Linux-...

one_hot(indices, #指数的张量，即label的矩阵形式（1行 n列）depth, #一个标量，用于定义一个 one hot 维度的深度。即分类数on_value=None, #定义在 indices[j] = i 时填充输出的值的标量。（默认：1）off_value=None, #定义在 indices[j] != i 时填充输出的值的标量。（默认：0axis=Non...

tf.nn.max_pool(value#需要池化的输入，一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是feature map，依然是[batch, height, width, channels]这样的shapeksize,#池化窗口的大小，取一个四维向量，一般是[1, height, width, 1]，因为我们不想在batch #和channels上做池化，所以这两个维度设为了1strid...

tf.nn.conv2d(input, #指需要做卷积的输入图像，给定形状为[batch, in_height, in_width, in_channels]的输入张量。具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数]filter, #形状为[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]...

定义一个自动增加网络层数的函数权重weight的设置：在生成初始参数时，随机变量(normal distribution)会比全部为0要好很多，所以我们这里的weights为一个in_size行, out_size列的随机变量矩阵。Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))biases：的推荐值不为0，所以我们这...

问题原因：代码是用python2写的，当用python3时会报错。把代码改成如下python3的格式：data_convert.py# coding:utf-8from __future__ import absolute_importimport argparseimport osimport loggingfrom src.tfrecord import *def ...

# Author Qian Chenglong# -*-coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimport randomfrom PIL import Image###############...

激励函数的选择：激励函数必须是可以微分的, 因为在 误差反向传递的时候, 只有这些可微分的激励函数才能把误差传递回去.在卷积神经网络的卷积层中, 推荐的激励函数是 relu.在循环神经网络中 推荐的是 tanh 或者是 relu。如下图：在tensorflow中使用tf.nn.relu(x)等方式调用相应的激活函数...

在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。定义语法： state = tf.Variable()在 Tensorflow 中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess....