yunshangyue - 博客园

2020年9月4日

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posted @ 2020-09-04 17:28 yunshangyue 阅读(155) 评论(0) 推荐(0)

摘要：。阅读全文

posted @ 2020-09-04 17:27 yunshangyue 阅读(68) 评论(0) 推荐(0)

摘要：鼠标左键为例讲解鼠标事件 #以鼠标左键为例 import cv2 def MouseEventDo(event,x,y,flags,param): global txtDir if event==cv2.EVENT_FLAG_LBUTTON:#如果鼠标左键发生 print(txtDir) with 阅读全文

posted @ 2020-09-04 16:11 yunshangyue 阅读(214) 评论(0) 推荐(0)

2020年9月3日

7、数据增广

摘要： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator这个可以进行批量数据增广阅读全文

posted @ 2020-09-03 23:50 yunshangyue 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow 单个变量添加正则化、所有变量添加正则化

摘要：单个变量添加正则化 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one 阅读全文

posted @ 2020-09-03 23:46 yunshangyue 阅读(366) 评论(0) 推荐(0)

3、tensorflow构建网络

摘要： with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], activation_fn=tf.nn.relu, weights_initializer=tf.glorot_uniform_initializer(), #weight_initia 阅读全文

posted @ 2020-09-03 23:43 yunshangyue 阅读(262) 评论(0) 推荐(0)

4、tensorflow 模型保存和载入

摘要： checkpoint -save # 定义Saver用于保存模型 saver = tf.train.Saver() # 训练结束后，在session中保存模型，后缀一般用ckpt，其他的也可以 saver.save(sess,'models/my_model.ckpt') 保存模型的时候一定要定义好阅读全文

posted @ 2020-09-03 23:42 yunshangyue 阅读(390) 评论(0) 推荐(0)

数据存储方式tfrecord

摘要：为什么使用tfrecord？正常情况下我们训练文件夹经常会生成 train, test 或者val文件夹，这些文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件，这些文件被散列存着，这样不仅占用磁盘空间，并且再被一个个读取的时候会非常慢，繁琐。占用大量内存空间（有的大型数据不足以一次性加载）。此时我们阅读全文

posted @ 2020-09-03 23:33 yunshangyue 阅读(466) 评论(0) 推荐(0)

2、tensorflow读取数据、形成batch、显示数据

摘要： 1、变量常量输入 x = tf.Variable([1,2]) b = tf.Constant([3,3]) 2、placeholder输入 1 # 定义两个placeholder 2 x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784]) 3 y = tf.placeh 阅读全文

posted @ 2020-09-03 23:29 yunshangyue 阅读(1008) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow流程

摘要： graph和sess关系 graph 图，是用来定义网络结构，图中定义的计算流程必须用tf的语言工具。np的还不行一个py文件程序中可以有多个图，默认的是放在默认图中了。在下面with块中的是graph1图的结构 graph1=tf.Graph() with graph1.as_default 阅读全文

posted @ 2020-09-03 23:17 yunshangyue 阅读(134) 评论(0) 推荐(0)