Enqi的博客

转载 Pytorch：图像处理transforms的二十二个方法

文章目录 一、 裁剪——Crop 1.随机裁剪：transforms.RandomCrop 2.中心裁剪：transforms.CenterCrop 3.随机长宽比裁剪 transforms.RandomResizedCrop 4.上下左右中心裁剪：transforms.FiveCrop 5.上下左右中心裁剪后翻转: transforms.TenCrop 二、翻转和旋转——Flip and Rot...

转载 @property详解，@property修饰符以及各个修饰符区别

参考：https://www.cnblogs.com/guohai-stronger/p/8993093.html https://www.cnblogs.com/guohai-stronger/p/9034831.html

原创 安装Theano后import一直报错的问题

搞深度学习真的是一件心力交瘁的事情，没有GPU，太难了。 每天看着不同版本的代码，各种模块的版本换来换去，各种错误不断出现，我太难了…… 这次遇到了一些错误，主要是安装了theano==0.9.0的版本，安装完之后，import theano一直报错，不断百度，各种尝试，终于解决了，记录下来，没准哪天又遇到了。 报错： import theano Trac...

原创 TensorFlow基础学习（二）：基础类型定义及操作函数

原创 TensorFlow基础学习(一)：保存和载入模型

一、保存和载入模型 1、保存模型 建立一个saver，然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来。 saver=tf.train.Saver() #生成saver with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variable_initializer()) #模型初始化 ...

原创 安装Ubuntu及Tensorflow、Python IDE

安装Ubuntu和win7双系统 这两天把电脑里的Ubuntu弄崩溃了，参考了实验室师兄的博客，重新装了Ubuntu https://blog.youkuaiyun.com/qq_38375282/article/details/81139438 然而安装之后，发现跟师兄的博客说的并不一样，只有Ubuntu却没有Windows系统了。于是各种百度方法，最终参考https://blog.youkuaiyun.com/wei...

原创 TensorFlow小程序(七)：图像数据处理(2)图像处理函数

实验中使用的原始图像： 图像的原始像素为：200*200 1、图像编码处理： 图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的每一个数表示了图像上的不同位置，不同颜色的亮度。然而图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是记录经过压缩编码之后的结果。将一张图像还原成一个三维矩阵，需要解码的过程。 以下代码示范了如何使用TensorFlow中对jepg格式图像的编码/解码过程： import matplot...

原创 TensorFlow小程序(六)：图像数据处理(1)TFRecord

TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord。 TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。tf.train.Example中包含了一个从属性名称到取值的字典。其中属性名称为一个字符串，属性的取值可以为字符串，实数列表或者整数列表。 1、将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式 imp...

原创 TensorFlow小程序(五)：基于卷积神经网络的MNIST识别

一、卷积神经网络简介 传统神经网络存在的问题：权值太多、计算量太大，需要大量样本进行训练。卷积神经网络（CNN）通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数。 1.一个卷积神经网络主要结构组成： 1）输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。像素矩阵一般为一个三维矩阵，它的长和宽代表了图像的大小，深度代表了图像的色彩通道。黑白图片的深...

原创 TensorFlow小程序(四)：MNIST数字识别(神经网络的优化)

从不同的方面对神经网络进行简单优化 1.代价函数 上一篇中我们用的是简单的二次函数（均方误差）作为代价函数 loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction)) #求预测的平均误差 这一节中我们进行了改进，采用交叉熵作为代价函数。交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，常用在分类问题中使用。交叉熵一般会与softmax回归一起使用 softmax回归本身可以作为一...

原创 TensorFlow小程序(三)：简单的MNIST数字识别

一、MNIST简介 MNIST数据集中包含60000张图片作为训练数据，其中55000用于训练，5000个用于验证。10000张图片作为测试数据。图片的大小为28*28。 Tensorflow中操作MNIST数据集： 处理后的每一张图片是一个长度为784的一维数组，这个数组中的元素对应了图片像素矩阵中的每一个数字。因神经网络的输入是一个特征向量，故把一张二维图像的像素矩阵放在一个一维数组中，方便t...

原创 TensorFlow小程序(二)：线性回归

回归问题 利用一个简单的神经网络，进行线性回归。代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义变量 x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] #从-0.5到0.5均匀分布生成200个点,形成200行一列矩阵 noise=np...

原创 TensorFlow小程序(一):基础知识

1 Tensorflow计算模型——计算图 计算图是Tensorflow中最基本的一个概念,Tensorflow中的所有计算都会转化为计算图上的节点。TensorFlow的名字中包含了它最重要的两个概念——Tensor和Flow。Tensor就是张量，在TensorFlow中，张量简单地被理解为多维数组。Flow直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。Tensorflow是一个通过计算图的形式...