读书笔记TF01二,卷积网络简述

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

学习笔记TF01二:卷积互连网简述,学习笔记tf01二简述

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注消息数据库。每年设立大规模视觉识别挑战赛(ILSVTiggoC)。基于ImageNet数据库营造产生目的自动质量评定分类职责系统。二〇一二年,SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。

CNN可用于任意档次数据张量(各分量与有关分量有序排列在多维网格),当前最首要用以计算机视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

练习CNN模型数据集斯坦ford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包罗差别品种狗图像及项目标签。模型目的:给定一幅图像,预测狗品种。大批量非陶冶集图像成立测试集。数据集:练习集、测试集、验证集。数据汇总大多数组合磨练集。测试集精通模型对未练习多少显现。交叉验证集相比合理,对图像预处理(相比度调控、栽剪)划分原始数据集,用完全一样输入流程。

卷积神经网络至少含有2个层(tf.nn.conv2d)。计算输入f与1组可计划卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全部点,输入张量上海滑稽剧团动卷积核生成过滤波处理张量。图像每一个成分运用尤其卷积核,输出刻画全部边缘新图像。输入张量是图像,张量每一个点对应像素红、绿、石青值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇根据演习格局激活。磨炼,多少个区别层级联,梯度下降法变体调整卷积核(滤波器)权值。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv二d)、非线性别变化换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。优秀主要音讯,忽略噪声。批量加载图像,同时处理多幅图像。数据结构包蕴卷积运算整批图像全部消息。TensorFlow输入流水生产线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像处理专门格式,图像所需音信([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第三组维度图像数据。第三组维度图像中度。第2组维度图像宽度。第陆组维度颜色通道数量。每一个像素索引映射图像宽高维度。

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow施行》

欢迎加小编微信调换:qingxingfengzi
自个儿的微信公众号:qingxingfengzigz
自身爱人张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

http://www.bkjia.com/Pythonjc/1212348.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/Pythonjc/1212348.htmlTechArticle学习笔记TF012:卷积网络简述,学习笔记tf012简述
ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注消息数据库。每年举行大规模视觉识别挑衅赛(ILSVENVISIONC)。…

教练CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包括分歧档次狗图像及项目标签。模型目的:给定1幅图像,预测狗品种。大量非练习集图像创设测试集。数据集:练习集、测试集、验证集。数据集中山大学部分构成磨炼集。测试集明白模型对未演习多少显现。交叉验证集比较合理,对图像预处理(相比较度调控、栽剪)划分原始数据集,用完全一样输入流程。

欢迎加小编微信交流:qingxingfengzi
本人的微信公众号:qingxingfengzigz
本身爱妻张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

卷积神经互连网至少含有三个层(tf.nn.conv二d)。总结输入f与1组可布置卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量全数点,输入张量上海好笑剧团动卷积核生成过滤波处理张量。图像每种成分运用十分卷积核,输出刻画全体边缘新图像。输入张量是图像,张量每一个点对应像素红、绿、中灰值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依据练习情势激活。磨炼,四个例外层级联,梯度降低法变体调控卷积核(滤波器)权值。

CNN可用于任意档次数据张量(各分量与有关分量有序排列在多维网格),当前重大用以Computer视觉。语音识别,输入按录音时间顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实行》

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注新闻数据库。每年举行大规模视觉识别挑衅赛(ILSVPRADOC)。基于ImageNet数据库营造完结目的自动物检疫验分类职分系统。二零一二年,SuperVision提交卷积神经互联网(CNN)。

CNN框架结构,卷积层(tf.nn.conv2d)、非线性别变化换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。卓越首要新闻,忽略噪声。批量加载图像,同时处理多幅图像。数据结构包涵卷积运算整批图像全体新闻。TensorFlow输入流水生产线(读取解码文件)针对整批数据多幅图像处理专门格式,图像所需消息([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

 

第壹组维度图像数据。第3组维度图像中度。第二组维度图像宽度。第陆组维度颜色通道数量。每一个像素索引映射图像宽高维度。