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tensorflow 图像分类

Google开源了其第二代深度学习技术TensorFlow——被使用在Google
搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。这在相关媒体圈、工程师圈、人工智能公司、人工智能研究团队里有了一些讨论。比较有趣的是,微软亚洲研究院立刻向
媒体发邮件表示,我们发布了开源分布式机器学习工具包(DMTK)。
对于大众来说,这件事让人
“困惑”。从“深度学习”到“分布式系统”,太多概念大众一知半解,现今给出的资料又让人难以理解。而对于“Google开源
TensorFlow”这一事件,各个公司、团队、学术权威也是众说纷纭。因此,出门问问为大家“破雾”,并讲一讲这次开源意味着什么。
什么是深度学习?

度学习系统是什么?深度学习理论于2006年被提出,它通过模拟“人脑的神经网络”
来解释图像、声音和文本等数据。但是目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元(千亿级),因此便有了用到成千上万大型计算机(计算平台集群)来吸收
数据对其进行自动分类的“分布式深度学习系统”。
TensorFlow的起源
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tensorflow实战黄文坚

如果不懂内部原理,那么两本书都不怎么好。这两本书都是基于tensorflow,在效率上像玩具似的,比较适合不想深入的初学者。
如果单纯是想玩玩,那么tensorflow实战会比较好。



  可以装xp虚拟机。微软的官网上边有下载。不要自己乱下载,不然会有很多未知问题。现在较流行的是vmware7.0 。window xp pro 镜像文件。下载好备用。(找一个“电脑疯子”xp镜像文件,600m的纯净版最好。)记好路径。
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tensorflow教程 pdf

目前有3个中文文档位置:
ApacheCN,极客学院,TensorFlow中文社区
ApacheCN:第一翻译了很多开源框架,第二版本号清晰,任何人都可以进行维护更新,不受太多的流程限制,不过翻译目前相对粗糙一点点,希望后期更新迭代更快一点。【R1.2最新版本】
极客学院:算是最先翻译TensorFlow,算是很赞的组织,不过后期基本是没人维护更新。【有点老,最先翻译的】
TensorFlow中文社区,基本是clone官网的md,生成的网站,整体感觉内容排版感觉不错,不过版本号不清晰,网站有时候有一点卡顿,毕竟是个人维护,成本比较高。【不太清楚到了什么版本】
我个人是比较喜欢ApacheCN。
希望大家根据自己的喜好进行选择适合自己的版本。
可以装xp虚拟机。微软的官网上边有下载。不要自己乱下载,不然会有很多未知问题。现在较流行的是vmware7.0。windowxppro镜像文件。下载好备用。(找一个“
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tensorflow 验证码

1???摘要
验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的?防火墙?功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义。
然后经过了一年的时间,笔者又研究和get到了一种更强大的基于CNN卷积神经网络的直接端到端的验证识别技术(文章不是我的,然后我把源码整理了下,介绍和源码在这里面):
基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别源码整理(github源码分享)
2???关键词
关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL
3???免责声明
本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站?完全对外公开?的公共图片资源。
本文只做了该网站对外公开的公共图片资源进行了爬取,?并未越权?做任何多余操作。
本文在书写相关报告的时候已经?隐去?漏洞网站的身份信息。
本文作者?已经通知?网站相关人员此系统漏洞,并积极向新系统转移。<b
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tensorflow 预处理

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作



  cmake
在解压并打开下载的tensorflow源码,进入里面的如下路径
tensorflow-master\tensorflow\contrib\cmake
新建一个文件夹build,作为存放编译结果的地方.
进入build文件夹
复制当前的路径
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tensorflow apk

暂时还没具体方案。
TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。
TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分 化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表达想法也会很容易。
TensorFlow 对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。
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tensorflow pdf

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作



  基本使用 使用 tensorflow, 必须明白 tensorflow: 使用图 (graph) 表示计算任务. 称 (session) 文 (context) 执行图. 使用 tensor 表示数据. 通 变量 (variable) 维护状态. 使用 feed fetch 任意操
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实例应用 tensorflow

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作



  如果你能找到最贴近真实情况的数据,不用机器学习也可以预测房价,预测房价最难的是数据不可靠。
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极客学院tensorflow

基本使用
使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:
使用图(graph)来表示计算任务.
在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.
使用tensor表示数据.
通过变量(Variable)维护状态.
使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.
综述
TensorFlow是一个编程系统,使用图来表示计算任务.图中的节点被称之为op
(operation的缩写).一个op获得0个或多个Tensor,执行计算,
产生0个或多个Tensor.每个Tensor是一个类型化的多维数组.
例如,你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,
这四个维度分别是[batch,height,width,channels].
<hrstyle="border:none;border-bottom:2pxdashed#000
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tensorflow finetune

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。
这个我觉得不一定吧,深度学习平台没有好坏之分,只能说每个平台的特点都不一样,选哪个都可以,关键是当你选定平台准备开始做的时候,尽量就不要换了。我目前用的是caffe,其实百度自己平台PaddlePaddle也是可以的--、还有,你如果想去读源码的话,数学基础一定
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tensorflow 语言开发

TensorFlow使用的语法和隐喻(syntax.0的最大变化或许不是新语言支持或者新算法。这是提升TensorFlow可用性的关键一步,但对于移动平台尤其重要,不管是定制CPU,TensorFlow1,由于对TensorFlow计算做优化的新编译器,而且为Python和Java用户使用TensorFlow做开发降低了难度,披露了更多技术细节。而且:现有Python应用将无法兼容,即TensorFlow1.0的野心之一,更没有一系列对Java的捆绑,标志着我们离完全体的TensorFlow1,它已成为GitHub最受欢迎的机器学习开源项目,使得TensorFlow能在这类设备上处理诸如图像分类之类的任务。因其高度普及率,谷歌公布了TensorFlow1.0,开发者需要人工调整脚本,创造出能在普通智能手机上运行的机器学习模型、GPU阵列。
TensorFlow1,TensorFlow并没有对其支持。
雷锋网获知,新版本的漏洞修补也得到了改善、未经调整的TensorFlow程序只需创建一个
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android tensorflow

暂时还没具体方案。
TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍。
TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分 化(auto-differentiation)。通过灵活的Python接口,要在TensorFlow中表达想法也会很容易。
TensorFlow 对于实际的产品也是很有意义的。将思路从桌面GPU训练无缝搬迁到手机中运行。
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tensorflow jpg

Tensorflow 1.6图片编解码只有下面这些,建议使用其他python库在预处理阶段先转码。
  • tf.image.decode_bmp
  • tf.image.decode_gif
  • tf.image.decode_jpeg
  • tf.image.encode_jpeg
  • tf.image.decode_png
  • tf.image.encode_png
  • tf.image.decode_image




  •   支持一下感觉挺不错的
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    tensorflow 分词

    tensorflow
    张量流
    例句:
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    Theresinflowbehaviorsindifferentgapswerestudiedbytheunidirectionalflowmethodtogetherwiththeequivalentpermeabilitytensorofflowpathcomputedbytwogeometricmodels.Inaddition,thefillingprocesswassimulatedtopredicttheinfluencesofedgeeffectsontheflowpattern.?
    采用2种几何模型计算优先流道的等效渗透率张量,结合单向流动法研究不同缝隙宽度时树脂的流动行为,并进行充模过程仿真模拟,研究和预测边缘效应对充模流动的影响。
    2
    TensorAnalysisofSeepageFlowfromStructuralPlaneNetwo
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    keras tensorflow gpu

    Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因:
    轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GPU 上面。
    框架的“赢者”:Keras 是一个API,运行在别的深度学习框架上面。这个框架可以是 TensorFlow 或者 Theano。Microsoft 也计划让 CNTK 作为 Keras 的一个后端。目前,神经网络框架世界是非常分散的,并且发展非常快。



      期待看到有用的回答!
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    tensorflow实战 pdf

    这书总体来说写得不错。先是一口气读了前三章基础内容,如何在1.0.0-rc0上安装的实际操作介绍写得很详细,现在正好能用上。后面几章是各种经典案例实现,分析得很清晰。其实,我个人感觉这本书最大的亮点在用tensorflow实现深度强化学习、word2vec、循环神经网络的章节,因为我之前发现很多人都觉得tensorflow是为深度学习服务的,其实并不是。看来作者和我的想法一样,支持一下。
    tf目前的编程模型是符号编程(symboliccomputation)。大致的想法就是使用符号api去描述计算通过计算流图的方式,以及更新逻辑,然后通过像服务器去发送计算流图的方式来进行计算。原因是所有的计算全部需要通过计算流图来描述,也就是其实通pythonapi编写的主要是tensorflow这一门新的语言。然后通过session的run来进行一些交互。这样子做的主要好处是计算流图的执行可以进行比较多的优化,因为用户只是指定了数据关系,以及需要什么,计算的中间
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    tensorflow 1.0 下载

    Ubuntu安装tensorflow先安装python-dev,再安装tensorflow就好了$ sudo apt-get install python-dev



      打开命令行(cmd)
    输入 pip install tensorflow 进行下载安装
    这个包在pypi库中,所以可以直接pip安装
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    tensorflow gpu显存

    高级显卡都可以如有驱动问题请咨询关注下载驱动人生



      

    搜一下:安装tensorflow gpu需要什么显卡
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    tensorflow 模块

    重启电脑,按住Command+R(直到出现苹果标志)进入RecoveryMode(恢复模式)
    左上角菜单里找到实用工具->终端
    输入csrutildisable回车
    重启Mac即可
    如果想重新启动SIP机制重复上述步骤改用csrutilenable即可
    7.最后运行sudopython2.7-mpipinstall/Users/tianf/Downloads/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
    8.安装成功
    准备
    安装tensorflow需要比较新的numpy,windows10自带的ubuntu源里的numpy太老,需要自行编译安装numpy。
    安装numpy需要openblas或者mkl,所以首先安装openblas。
    安装openblas
    openblas是华人编写高性能计算库,能够极大的加速numpy。
    下载ope
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    pytorch tensorflow

    tensorflow跟caffe、mxnet、pytorch等一样是一个深度学习工具箱,其中当然也包含卷积神经网络工具箱。



      可以装xp虚拟机。微软的官网上边有下载。不要自己乱下载,不然会有很多未知问题。现在较流行的是vmware7.0 。window xp pro 镜像文件。下载好备用。(找一个“电脑疯子”xp镜像文件,600m的纯净版最好。)记好路径。
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