摘要：4. TensorFlow环境构建卷积神经网络 4.1深度学习网络结构 （1）本项目构建的网络层数共6层 （2）第1层第一次卷积核的大小是5*5，深度是32 （3）第2层第一次池化核大小是2*2，移动的步长也是2 （4）第3层第二次卷积核的大小是5*5，深度是64 （5）第4层第二次池化核大小是2* 阅读全文

摘要：1.3 项目计划 第一周：深入学习和了解神经网络的工作原理，学习卷积的相关理论。 第二周：使用python的TensorFlow库，编写神经网络深度学习代码，搭建神经网络层，并且了解其工作原理和相关的计算、相关参数的传递等，到htttps://www.kaggle.com/moltean/fruit 阅读全文

摘要：目录 1.概述 1 1.1 项目背景 1 客户端 3 Distributed Master 3 Worker Service 5 Kernel Implements 6 技术栈 7 一、 神经网络的实现过程 8 二、 前向传播 8 三、后向传播 10 四、搭建神经网络的过程 11 神经网络优化 12 阅读全文

摘要：表 2-1 人工智能在医疗领域的应用 智能医疗领域 人工智能技术 具体应用或方法 电子病历 语音识别/合成、自然语言处理 语音识别医生诊断语录，并对信息进行结构化处理，得到可分类的病历信息 影像诊断 机器视觉 图像预处理，抓取特征等 辅助治疗 语音识别/合成、自然语言处理、机器视觉、机器学习 通过语 阅读全文

摘要：import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): wei... 阅读全文

摘要：#-*- coding:utf-8 -*- import time import keras import skimage import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.image as img from scipy import ndimage from skimage import color, data, tr... 阅读全文

摘要：import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录，这个目录下有5个子目录，每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片。 INPUT_DATA = 'F:\\TensorFlowGoogle... 阅读全文

摘要：import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录，这个目录下有5个子目录，每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片。 INPUT_DATA = 'F:\\TensorFlowGoogle... 阅读全文

摘要：import os import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.reset_default_graph() INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANN... 阅读全文

摘要：import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile import tensorflow.contrib.slim as slim # 加载通过TensorFlow-Slim定义好的inception_v3模型。 imp... 阅读全文

摘要：import os import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录，这个目录下有5个子目录，每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片。 INPUT_DATA = 'F:\\Tensor... 阅读全文

摘要：import numpy as np import tensorflow as tf M = np.array([ [[1],[-1],[0]], [[-1],[2],[1]], [[0],[2],[-2]] ]) print("Matrix shape is: ",M.shape) filter_weight = tf.get_... 阅读全文

摘要：import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): wei... 阅读全文

摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 ... 阅读全文

摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LE... 阅读全文

摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 ... 阅读全文

摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 ... 阅读全文

摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 ... 阅读全文

摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 ... 阅读全文

摘要：import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2") resul... 阅读全文