给包含在文件夹下的图片加标签（python） 千次阅读 2019-03-16 10:27:36 #!/usr/bin/env python import sys import os.path if __name__ == "__main__": #if len(sys.argv) != 2: # print "usage: create_csv " # sys.exit(1) #BASE_PATH=sys.argv[1] BASE_PATH="E:/k" SEPARATOR=";" fh = open("C:\\Users\\lbn\\Desktop\\aa.txt",'w') for dirname, dirnames, filenames in os.walk(BASE_PATH): for subdirname in dirnames: subjec

本套代码的运行环境是python+pytorch Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客教程地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124906163 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download

CRNN-Pytorch 记录CRNN的学习 CRNN是2015年提出的一种，端对端的，场景文字识别方法，它采用CNN与RNN的结合来进行学习。它相对于其他算法主要有以下两个特点： 端对端训练，直接输入图片给出结果，而不是把多个训练好的模型进行组合来识别 不需要对图片中的文字进行分割就可以进行识别，可以适应任意长度的序列 里面包括所有的代码，可以进行训练，本代码是训练了IIIIT-5k的数据集，得到了模型在文件夹内，可以进行训练和预测 除此之外，ipynb文件中，利用pytorch搭建CRNN，对验证码进行识别，准确率都是很不错的，达到很不错的结果，可以自定图片和网络结构

第1章主要技术和工具介绍. 1.1TensorFlow 1.2微信小程序 1.3Node.js 1.4VantWeapp 1.5MySql数据库 1.6前后端分离技术 第2章需求分析 2.1系统功能需求分析 2.1.1需求概述............. 2.1.2用例分析 2.2系统业务流程分析. 第3章系统设计. 3.1系统结构设计.. 3.1.1系统功能模块图 3.1.2功能模块时序图.. 3.2数据库设计 3.2.1数据库设计概述 3.2.2实体联系 3.2.3表设计. 第4章系统实现. 4.1基本任务. 4.2小程序开发...... 4.2.1拍照页面..... 4.2.2拍视频页面 4.2.3我的页面 4.3水果识别实现 4.3.1环境搭建 4.3.2卷积层 4.3.3池化层 4.3.4全连接层 4.3.5损失层.... 4.3.6卷积神经网络的超参数设置 4.3.7神经网络搭建. 4.3.8训练数据集. 4.3.9识别精确度的提升. 4.3.10CNN特征可视化.. 4.3.11识别目标信息的采集.. 4.3.12封装水果识别软件接口 4.4Node后端的搭建.. 。。。。

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pytorch 官方 TTS教程使用的G2P发音映射模型。源文件在amazon直接访问不了。官网教程参考链接。文件下载好后放在.cache目录下。这个目录具体根据自己环境而定。https://pytorch.org/tutorials/intermediate/text_to_speech_with_torchaudio.html

No module named ‘tensorflow.examples.tutorials解决方法，没有examples的解决资源

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适用于TensorRT8.0版本及以上 使用步骤 1、chmod 添加文件执行权限 2、将onnx路径修改为自己的onnx模型路径 3、运行py问价

采用深度学习进行文本预处理，整个过程代码简单，适合大多数人理解