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0用CNN进行图像分类,新人求问如何零基础自学利

来源:http://www.bhtsgq.com 作者:计算机知识 人气:163 发布时间:2019-04-11
摘要:由于专业及课题供给学习使用卷积神经互连网的主意对脑部M路虎极光I影像开始展览病灶分割,想问问各位大神零基础的话须要上学怎样课程?多谢 tensorflow升级到1.0过后,扩张了有的尖

由于专业及课题供给学习使用卷积神经互连网的主意对脑部M路虎极光I影像开始展览病灶分割,想问问各位大神零基础的话须要上学怎样课程?多谢

tensorflow升级到1.0过后,扩张了有的尖端模块: 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses,使得代码稍微某个简化。

本文希望完成二个简易的卷积神经互连网布局,用于遥感图像的光景分类 ,作为在遥感数据上拓展深度学习的入门实践

0用CNN进行图像分类,新人求问如何零基础自学利用CNN进行图像分类。动用卷积神经网络陶冶图像数据分为以下多少个步骤

职务:花卉分类


  1. 读取图片文件
  2. 发生用于练习的批次
  3. 概念演习的模子(包含伊始化参数,卷积、池化层等参数、互联网)
  4. 训练

版本:tensorflow 1.0

此次执行的机要参考资料为凯文 Xu 的 Tensorflow tutorial: Cats vs. dogs;在此表示谢谢

一 读取图片文件

 1 def get_files(filename):
 2     class_train = []
 3     label_train = []
 4     for train_class in os.listdir(filename):
 5         for pic in os.listdir(filename train_class):
 6             class_train.append(filename train_class '/' pic)
 7             label_train.append(train_class)
 8     temp = np.array([class_train,label_train])
 9     temp = temp.transpose()
10     #shuffle the samples
11     np.random.shuffle(temp)
12     #after transpose, images is in dimension 0 and label in dimension 1
13     image_list = list(temp[:,0])
14     label_list = list(temp[:,1])
15     label_list = [int(i) for i in label_list]
16     #print(label_list)
17     return image_list,label_list

  那里文件名作为标签,即种类(其数据类型要分明,前面要转为tensor类型数据)。

  然后将image和label转为list格式数据,因为背后用到的的壹对tensorflow函数接收的是list格式数据。

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关键词: 日记本 深度学习 tensorflow CNN 自己的数据集

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