python 深度学习之渐入佳境

本文深入探讨深度学习原理,涵盖TensorFlow基本操作、LENET框架解析、数据集制作技巧,包括图像预处理方法如归一化和标准化,并介绍TensorFlow TFRecords数据集的制作流程。同时,分享了Python编程技巧,如文件操作、数据结构管理和jupyternotebook的高效使用。

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深度学习

TensorFlow基操

tensorflow线程概念

  • 用到线程概念,貌似是当tensorflow的会话Session中需要对文件进行读写操作时,就需要开启线程。
# 开启一个协调器
coord = tf.train.Coordinator()
# 使用start_queue_runners 启动队列填充
threads = tf.train.start_queue_runners(coord = coord)


# 协调器coord发出所有线程终止信号
coord.request_stop()
# 把开启的线程加入主线程,等待threads结束
coord.join(threads)

LENET框架

  • 输入层 + 卷积层 + 池化层 + 卷积层 + 池化层 + 全连接层

深度学习数据集制作

图像归一化、标准化

  • min-max
  • sgmoid函数
  • z-score

TensorFlow TFRecords数据集制作

  • 参考网站:https://blog.youkuaiyun.com/zhangjunp3/article/details/79627824

开发环境

jupyter notebook 引用其他文件的函数及变量

  • jupyter notebook支持将.ipynb文件导出成.py文件,ipynb文件之间不能直接支持import,但是可以先转换成.py文件,然后再import,就可以调用其他文件的函数及变量
    在这里插入图片描述

    • 参考网站1:https://blog.youkuaiyun.com/congcong7267/article/details/83412747
  • 不仅如此,其实.ipynb文件也能直接导入,但是麻烦一点,详见参考网站

    • 参考网站1:https://blog.youkuaiyun.com/wangjian1204/article/details/67633614
    • 参考网站2:https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Importing%20Notebooks.html

Python 基操

Python 文件操作

  • 获取当前路径os.getcwd()
  • 切换到路径pathos.chdir(path)
  • 获取path路径下文件数量len(os.listdir(path))
  • 判断文件是否存在os.path.exists(file)
  • 创建文件夹
    1. os.mkdir()如果中间有路径不存在,会报错
    2. os.mkdirs()如果中间有路径不存在会自行创建中间路径
    3. 比如创建/test/dir,如果/test文件夹不存在,os.mkdir()会报错,os.mkdirs()会常见/test和/test/dir两个文件夹,所以比os.mkdir多了一个s
  • 移动文件shutil.move(src_file, dst_file) (需要先导入shutil库,import shutil)
  • 另外python 文件操作方便在python的字符串,太舒服了,为所欲为的感觉
    • dst_file_dir + r'\image_{:0>4d}.jpg'.format(i + 1 + img_index_start)

Python list、array、tuple区分

获取大小

  • len(list)
  • array.shape获取维度大小,array.size获取元素数量
  • len(tuple)
  • len(directroy)

主要区分样例

  • list.append()
  • tuple不可修改
  • array.shape
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