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实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu） 函数介绍：tf.image.per_image_standardization(image)。函数的运算过程是将整幅图片均一化或叫标准化。主要有如下操作，(x - mean) / adjusted_stddev，其中x为图片的RGB三通道像素值，mean分别为三通道像素的均值，ad

实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu） 函数介绍： 1.tf.image.random_flip_left_right(image,seed=None)为随机翻转函数，注意这里的image有三个维度[height, width, channels]。还有一点就是此函数是在width方向上随机翻转的，有可能结果就是从左往

实验环境：windows 7，anaconda 3(python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu） 函数介绍：所用函数为six.moves下的urllib中的函数，调用如下urllib.request.urlretrieve(url,[filepath,[recall_func,[data]]])。简单介绍一下，url是必填的指的是下载地址，filepath指的是保存的本地地址，r

tf.random_crop是tensorflow中的随机裁剪函数，可以用来裁剪图片。我采用如下图片进行随机裁剪，裁剪大小为原图的一半。 如下是实验代码import tensorflow as tfimport matplotlib.image as imgimport matplotlib.pyplot as pltsess = tf.InteractiveSession()

实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu） 函数：tf.nn.lrn(input,depth_radius=None,bias=None,alpha=None,beta=None,name=None) 函数解释援引自tensorflow官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs

实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu） 函数： tf.FIFOQueue(capacity,dtypes,shapes)，tf.RandomShuffleQueue(capacity,min_after_dequeue,dtypes,shapes) tf.FIFOQueue.enqueue(vals),tf.FIFO