文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、下载数据集3、读取 json 文件4、载入图片5、载入模型6、获取图片特征6.1 删除重复的图片6.2 切片、分批6.3 将图片输入网络以获取特征7、文本 →\rightarrow→ 数字向量7.1 构建分词器7.2 构建数字向量7.3 将数字向量填充到同一长度8、划分训练集和验证集9、建立 tf.data 数据集10、编码器11、Bahdanau 注意力12、解码器13、设置超参数建立模型14、初始化优化器15、损失函数16、配置检查点17、梯度下降18、训练19、验证19.1 验证函数19.2 画注意力图19.3 随机测试验证集图片19.4 测试

本文参考：https://www.cnblogs.com/gaoyq/p/10268442.html 感谢博主分享！捣鼓了好长时间终于弄好了！ 包下不下来的朋友可以找我要！ 配置： CPU：i5-8265U GPU：NVIDIA MX150 Python版本：Python3.6.5 TensorFlow版本：1.10.0 步骤： 1、安装CUDA-9.2 访问官网下载后安装即可 https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive 安装时最好按默认路径安装 2、下载CUDNN-7.2 访问官网下载https://developer.nvid

1、使用tensorflow_datasets tensorflow_datasets是一个非常有用的库，其中包含了很多数据集，通过运行： tfds.list_builders() 可以查看其中包含的所有数据集。 导入需要的库 import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow_datasets as tfds 加载数据集 (raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.loa

文章目录TensorFlow2 学习——CNN图像分类1. 导包2. 图像分类 fashion_mnist3. 图像分类 Dogs vs. Cats3.1 原始数据3.2 利用Dataset加载图片3.3 构建CNN模型，并训练 TensorFlow2 学习——CNN图像分类 1. 导包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklear

激活函数： tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None) 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积 input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float32,64 **filter：**指定过滤器的大小，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] stri

基础条件： Win10 + GTX 1060 安装显卡驱动 首先安装 显卡驱动： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 按自己的GPU型号和操作系统去选择驱动版本，下载类型选择 Studio 下载后的驱动文件： 直接运行即可。 安装完成后，nvidia-smi即可查看GPU信息 安装CUDA 接下来安装 CUDA，试了9.0、9.2版本在安装时都会报一些错，大致是说驱动版本高而CUDA版本低，所以直接安装 10.2 主要参考了这篇文章： https://blog.csdn.net/bingo_liu/article/deta

一 实现思路 1. 加载 MNIST 数据集，得到训练集与测试集 2. 将训练集与测试集转换为DataSet对象 3. 将数据顺序打散 避免每次读取数据顺序相同，使得模型记住训练集的一些特点，降低模型泛化能力。 4. 设置批训练 从训练集总数中随机抽取batchsize个样本，来进行模型训练，相比于使用所用样本构建模型，批训练花费的时间更少，计算效率更高。每训练一个次，就叫一个step，当经历若干个step使得把训练集所有样本训练过以后，那叫一个epoch 5. 数据预处理 图片像素值进行标准化，使得处于0到1的区间 图片的类别转化成one-hot编码 图片的标签是数字0到数字10，是属于多分

TensorFlow是一款优秀的深度学习框架，支持多种常见的操作系统，例如Windows10，Mac Os等等，同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本。此篇教程将介绍如何安装最新版TensorFlow框架（2.1.0版本） 安装步骤 1.常用IDE安装 2.CUDA安装 3.cuDNN神经网络加速库安装 4.TensorFlow框架安装 常用IDE安装 用户在Python官网上可以下载到最新版本（Python3.7）的解释器。（Python官网）Python解释器可以让用户利用Python语言编写的代码可以被执行。目前有许多优秀的集成开发环境（IDE

可用于理工科硕博论文参考文献格式要求： Chinese Std GBT7714-2015.ENS