什么是Flask？ Flask是一个用Python编写的Web应用程序框架，Flask是python的web框架，最大的特征是轻便，让开发者自由灵活的兼容要开发的feature。 它由 Armin Ronacher 开发，他领导一个名为Pocco的国际Python爱好者团队。 Flask基于Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎。两者都是Pocco项目。 效果图： 点击图片、刷新页面、输入错误点击登录时都刷新验证码 实现步骤： 第一步：先定义获取验证码的接口 verificationCode.py #验证码 @api.route('/imgCode') def imgCo

制作自己的训练集 下图是我们数据的存放格式，在data目录下有验证集与测试集分别对应iris_test， iris_train 为了向伟大的MNIST致敬，我们采用的数据名称格式和MNIST类似 classification_index.jpg 图像的index都是5的整数倍是因为我们选择测试集的原则是每5个样本，选择一个样本作为测试集，其余的作为训练集和验证集 生成这样数据的过程相对简单，如果有需要python代码的，可以给我发邮件，或者在我的github下载 至此，我们的训练集，测试集，验证集就生成成功了，之所以我们的文件夹只有训练集和测试集是因为我们在后续的训练过程中，会在训练集

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移动开发-无线接收机中的4位Flash模数转换电路设计.pdf

了解RNN的基本单元及其改进之后，接下来我们使用RNN进行一个简单的名字生成实战来了解实际使用中需要注意的地方及要点，废话不多说。。。 目录 一、数据预处理及加载 1、数据预处理 2、数据加载 二、RNN模型搭建 三、在动态图中训练模型 四、模型预测 五、RNN模型的优化技巧 一、数据预处理及加载 这里使用的数据为一系列的英文人名，具体链接: https://pan.baidu.com/s/1pPCw_dRUXQnwH1YOsKqxXQ， 提取码: cx5w。 1、数据预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：

Tensorflow学习实战之mnist手写体识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示 Tensorflow继续学习，今天是入门级的mnist手写体识别，改变前两次的线性回归，这次是逻辑回归，这样随之改变的是损失函数等 Tensorflow里面有一个examples的MNIST的手写，直接运行会自动下载。 训练了20次，效果还不错，慢慢的理解，把以前不懂得好多东西，学习中慢慢得到补充 收获： reshape，行优先，逐行排列，相当于把一整行数字排列后按reshape得行列填充进去，我的理解相当于图像里得resize one hot独热编码，一个为1，其余所有为0，适用于分类任务，是一种稀

在安装tensorflow完成后，import tensorflow as tf出现问题，问题如下： >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py, line 58, in from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File I:\Anaconda3\lib\

1 解决方案 【方案一】 载入模型结构放在全局，即tensorflow会话外层。 '''载入模型结构:最关键的一步''' saver = tf.train.Saver() '''建立会话''' with tf.Session() as sess: for i in range(STEPS): '''开始训练''' _, loss_1, acc, summary = sess.run([train_op_1, train_loss, train_acc, summary_op], feed_dict=feed_dict) '''保存模型''' saver.save(sess, sav

Tensorflow是目前最流行的深度学习框架，我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器，本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN，怎样训练用于简单的验证码识别的分类器。本文假设你已经安装好了Tensorflow，了解过CNN的一些知识。 下面将分步介绍怎样获得训练数据，怎样使用tensorflow构建卷积神经网络，怎样训练，以及怎样测试训练出来的分类器 1. 准备训练样本 使用Python的库captcha来生成我们需要的训练样本，代码如下： import sys import os import shutil import random import time

本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.概述 定义： 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 卷积层（convolutional layer）： 对输入数据应用若干过滤器，一个输入参数被用来做很多类型的提取。 池化层（Pooling Layer）： 也叫子采样层，缩减数据的规模