LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 导入经典数据集加载模块 # 加载 MNIST 数据集 (x

1、关于tf数据集         需要加入tf.enable_eager_execution() import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # tfds works in both Eager and Graph modes tf.enable_eager_execution() mnist_train = tfds.load(name=mni

之前的文章讲过用Tensorflow的object detection api训练MobileNetV2-SSDLite，然后发现训练的时候没有利用到GPU，反而CPU占用率贼高（可能会有Could not dlopen library ‘libcudart.so.10.0’之类的警告）。经调查应该是Tensorflow的GPU版本跟服务器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的。知道问题所在之后就好办了。 检查cuda和cudnn版本  首先查看cuda版本： cat /usr/local/cuda/version.txt  以及cudnn版本： cat /usr/local/cuda

基于GB/T7714-2015

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26956/347465?utm_source=blogtoedu tensorflow 一般使用流程： 导入数据->定义模型->编译模型->模型训练->模型保存->模型预测 实现简单的分类模型 import tensorflow as tf inputs=tf.keras.Input(shape=[32,32,3]) '''卷积模块''' x=tf.keras.layers.Conv2D(10,kernel_size=[3,3],strides=[1,1],padding='SAME',activation='re

文章目录TensorFlow2 学习——图像分类导包原始数据数据作图数据划分与标准化构建模型并训练模型评估与预测其他：回调Callback的使用 TensorFlow2 学习——图像分类 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 sklearn.model_selection import train_test_split 原始数据

DenseNet结构在16年由Huang Gao和Liu Zhuang等人提出，并且在CVRP2017中被评为最佳论文。网络的核心结构为如下所示的Dense块，在每一个Dense块中，存在多个Dense层，即下图所示的H1～H4。各Dense层之间彼此均相互连接，即H1的输入为x0，输出为x1，H2的输入即为[x0, x1]，输出为x2，依次类推。最终Dense块的输出即为[x0, x1, x2, x3, x4]。这种结构个人感觉非常类似生物学里边的神经元连接方式，应该能够比较有效的提高了网络中特征信息的利用效率。 DenseNet的其他结构就非常类似一般的卷积神经网络结构了，可以参考论文中

Keras构建神经网络回归模型1. 前言1. 导入相应的库2. 数据导入与处理2.1 加载数据集2.2 划分数据集2.3 数据归一化3. 模型构建与训练3.1 神经网络回归模型的构建3.2 神经网络回归模型的训练3.3 绘制学习曲线4. 模型验证 1. 前言 上一篇博客的主要内容是利用tf.keras构建了一个由四层神经网络构成的分类模型，并进行了训练，本篇博客的内容是同样利用keras来构建一个回来解决回归问题（房价预测）的神经网络模型。 1. 导入相应的库 与第上一篇博客中一样，我们需要导入相应的python库 # matplotlib 用于绘图 import matplotlib as

GoogLeNet卷积神经网络–TensorFlow2结果展示loss和acc曲线计算参数程序 结果展示 epoch = 10 acc = 83.98% loss和acc曲线 计算参数 程序 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Apr 14 2020 @author: jiollos # 导入包 import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers i

鸢尾花分类问题是机器学习领域一个非常经典的问题，本文将利用神经网络来实现鸢尾花分类 实验环境：Windows10、TensorFlow2.0、Spyder 参考资料：人工智能实践：TensorFlow笔记第一讲 1、鸢尾花分类问题描述 根据鸢尾花的花萼、花瓣的长度和宽度可以将鸢尾花分成三个品种 我们可以使用以下代码读取鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris x_data = load_iris().data y_data = load_iris().target 该数据集含有150个样本，每个样本由四个特征和一个标签组成，四个特征分别为：