公海赌船网址测试集了解模型对莫训练多少见。CNN可用于任意档次数据张量(各重与有关分量有序排列于差不多维网格)特征图为出口添加新层代表张量卷积。

ImageNet http://www.image-net.org
,图像标注信息数据库。每年设立大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。基于ImageNet数据库构建完成目标自动检测分类任务系统。2012年,SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。

ImageNet
http://www.image-net.org
,图像标注信息数据库。每年举办大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)。基于ImageNet数据库构建形成目标自动检测分类任务系统。2012年,SuperVision提交卷积神经网络(CNN)。

卷积运算,两单输入张量(输入数据与卷积核)进行卷积,输出代表来每个输入的信息张量。tf.nn.conv2d成功卷积运算。卷积核(kernel),权值、滤波器、卷积矩阵或模版,filter。权值训练习得。卷积核(filter参数)权值数量控制用上学卷积核数量。通道,计算机器视觉,描述输出向量。RGB图像,3独象征秩1张量[red,green,blue]通道。输出与input_batch同秩张量,与卷积核维数相同。两独张量卷积生成特色图(feature
map)。特征图为出口添加新层代表张量卷积。访问输入批数量及特性图元素用同一索引,可了解输入与kernel卷积运算值变化。层,输出新维度。

CNN可用于任意档次数据张量(各重与有关分量有序排列在差不多维网格),当前最主要用来计算机视觉。语音识别,输入按录音时顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

CNN可用来任意档次数据张量(各重和相关分量有序排列于差不多维网格),当前要用以计算机视觉。语音识别,输入按录音时顺序排列声音频率单行网络张量。图像宽高次序排列网格像素分量张量。

计算机视觉卷积价值,修改卷积核strides(跨度)参数实现输入降维。strides参数使卷积核无需遍历每个输入元素,跳了部分图像像素。kernel在input_batch滑动,跨了局部因素,每次活动为input_batch一个元素呢中心。位置重叠值相乘,乘积相加,得卷积结果。逐点相乘,整合两只输入。设置跨度,调整输入张量维数。降维减少运算量,避免重叠感受域。strides参数格式和输入向量相同(image_batch_size_stride、image_height_stride、image_width_stride、image_channels_stride)。

训练CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包含不同档次狗图像以及项目标签。模型目标:给得一帧图像,预测狗品种。大量未训练集图像创建测试集。数据集:训练集、测试集、验证集。数据汇总大部分做训练集。测试集了解模型对无训练多少表现。交叉验证集比较合理,对图像预处理(对比度调整、栽剪)划分原始数据集,用完全相同输入流程。

训练CNN模型数据集Stanford’s Gogs Dataset:
http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/
。包含不同门类狗图像以及项目标签。模型目标:给一定一帧图像,预测狗品种。大量休训练集图像创建测试集。数据集:训练集、测试集、验证集。数据集中大部分构成训练集。测试集了解模型对未训练多少表现。交叉验证集比较客观,对图像预处理(对比度调整、栽剪)划分原始数据集,用完全相同输入流程。

疆填充,卷积核与图像尺寸未兼容,填充图像缺失区域。TensorFlow用0填充。padding参数控制conv2d零填充数或错状态。SAME:卷积输出输入尺寸相同,不考虑滤波器尺寸,缺失像素填充0,卷积核扫像素数大于图像实际像素数。VALID:考虑滤波器尺寸。尽量不通过图像边界,也可能边界被填。

卷积神经网络至少含有一个重叠(tf.nn.conv2d)。计算输入f与同样组而配备卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量所有点,输入张量上滑动卷积核生成过滤波处理张量。图像每个元素用非常卷积核,输出刻画所有边缘新图像。输入张量是图像,张量每个点对许像素红、绿、蓝色值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依据训练模式激活。训练,多只例外层级联,梯度下降法变体调节卷积核(滤波器)权值。

卷积神经网络至少含有一个叠(tf.nn.conv2d)。计算输入f与平组而安排卷积核g的卷积,生成层输出。卷积核(滤波器)应用张量所有点,输入张量上滑动卷积核生成过滤波处理张量。图像每个元素以非常卷积核,输出刻画所有边缘新图像。输入张量是图像,张量每个点对诺像素红、绿、蓝色值。卷积核遍历图像像素,边缘像素卷积输出值增大。神经元簇依据训练模式激活。训练,多个例外层级联,梯度下降法变体调节卷积核(滤波器)权值。

data_format修改数据格式。NHWC指定输入输出数据格式,[batch_size(批数量张量数)、in_height(批数量张量高度)、in_width(批数量张量宽度)、in_channels(批数量张量通道数)]。NCHW指定输入输出数据格式,[batch_size、in_channels、in_height、in_width]。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv2d)、非线性变换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。突出重要信息,忽略噪声。批量加载图像,同时处理多幅图像。数据结构包含卷积运算整批判图像全部信。TensorFlow输入流水线(读取解码文件)针对整批数据多帧图像处理专门格式,图像所欲信息([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

CNN架构,卷积层(tf.nn.conv2d)、非线性变换层(tf.nn.relu)、池化层(tf.nn.max_pool)、全连接层(tf.nn.matmul)。突出根本消息,忽略噪声。批量加载图像,同时处理多轴图像。数据结构包含卷积运算整批图像全部信。TensorFlow输入流水线(读取解码文件)针对整批数据差不多幅图像处理专门格式,图像所急需信息([image_batch_size,image_height,image_width,image_channels])。

TensorFlow滤波器参数指定输入卷积运算卷积核。滤波器使用一定模式突出图像被感谢兴趣特征。图像及边缘检测卷积核的卷积输出是负有检测边缘区域。tf.minimum和tf.nn.relu使卷积值保持在RGB颜色值合法范围[0,255]内。卷积核初值随机设定,训练迭代,值由CNN学习层自动调整,训练一迭代,接收图像,与卷积核卷积,预测结果及图像真实标签是否一律,调整卷积核。

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
        [#第1幅图像
            [[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
            [[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
        ],
        [#第2幅图像
            [[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
            [[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
        ]
    ])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

 

import tensorflow as tf
image_batch = tf.constant([
[#第1幅图像
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]],
[[0, 255, 0], [0, 255, 0], [0, 255, 0]]
],
[#第2幅图像
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]],
[[0, 0, 255], [0, 0, 255], [0, 0, 255]]
]
])
image_batch.get_shape()
sess = tf.Session()
sess.run(image_batch)[0][0][0]

第1组维度图像数据。第2组维度图像高度。第3组维度图像宽度。第4组维度颜色通道数量。每个像素索引映射图像宽高维度。

    import tensorflow as tf
    input_batch = tf.constant([
            [#第1个输入
                [[0.0],[1.0]],
                [[2.0],[3.0]]
            ],
            [#第2个输入
                [[2.0],[4.0]],
                [[6.0],[8.0]]
            ]
        ])
    print input_batch
    kernel = tf.constant([
            [
                [[1.0, 2.0]]
            ]
        ])
    print kernel
    conv2d = tf.nn.conv2d(input_batch, kernel, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')#conv2d卷积运算
    print conv2d
    sess = tf.Session()
    print sess.run(conv2d)
    lower_right_image_pixel = sess.run(input_batch)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel = sess.run(conv2d)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel, lower_right_kernel_pixel
    input_batch2 = tf.constant([
            [#第1个输入(6x6x1)
                [[0.0],[1.0],[2.0],[3.0],[4.0],[5.0]],
                [[0.1],[1.1],[2.1],[3.1],[4.1],[5.1]],
                [[0.2],[1.2],[2.2],[3.2],[4.2],[5.2]],
                [[0.3],[1.3],[2.3],[3.3],[4.3],[5.3]],
                [[0.4],[1.4],[2.4],[3.4],[4.4],[5.4]],
                [[0.5],[1.5],[2.5],[3.5],[4.5],[5.5]]
            ]
        ])
    print input_batch2
    kernel2 = tf.constant([#卷积核(3x3x1)
            [[[0.0]], [[0.5]], [[0.0]]],
            [[[0.0]], [[1.0]], [[0.0]]],
            [[[0.0]], [[0.5]], [[0.0]]]
        ])
    print kernel2
    conv2d2 = tf.nn.conv2d(input_batch2, kernel2, strides=[1, 3, 3, 1], padding='SAME')
    print conv2d2
    print sess.run(conv2d2)
    lower_right_image_pixel2 = sess.run(input_batch2)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel2 = sess.run(conv2d2)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel2, lower_right_kernel_pixel2
    input_batch3 = tf.constant([
            [#第1个输入(6x6x1)
                [[0.0,1.0,2.0],[1.0,2.0,3.0]],
                [[0.1,1.1,2.1],[1.1,2.1,3.1]],
                [[0.2,1.2,2.2],[1.2,2.2,3.2]],
                [[0.3,1.3,2.3],[1.3,2.3,3.3]],
                [[0.4,1.4,2.4],[1.4,2.4,3.4]],
                [[0.5,1.5,2.5],[1.5,2.5,3.5]]
            ]
        ])
    print input_batch3
    kernel3 = tf.constant([
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ],
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[8., 0., 0.],[0., 8., 0.],[0., 0., 8.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ],
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ]
        ])
    print kernel3
    conv2d3 = tf.nn.conv2d(input_batch3, kernel3, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    print conv2d3
    activation_map3 = sess.run(tf.minimum(tf.nn.relu(conv2d3), 255))
    print activation_map3
    lower_right_image_pixel3 = sess.run(input_batch3)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel3 = sess.run(conv2d3)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel3, lower_right_kernel_pixel3
    kernel4 = tf.constant([
            [
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]]
            ],
            [
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[5., 0., 0.],[0., 5., 0.],[0., 0., 5.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]]
            ],
            [
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]],
                [[-1., 0., 0.],[0., -1., 0.],[0., 0., -1.]],
                [[0., 0., 0.],[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]]
            ]
        ])
    print kernel4
    conv2d4 = tf.nn.conv2d(input_batch3, kernel4, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
    print conv2d4
    activation_map4 = sess.run(tf.minimum(tf.nn.relu(conv2d4), 255))
    print activation_map4
    lower_right_image_pixel4 = sess.run(input_batch3)[0][1][1]
    lower_right_kernel_pixel4 = sess.run(conv2d4)[0][1][1]
    print lower_right_image_pixel4, lower_right_kernel_pixel4

第1组维度图像数据。第2组维度图像高度。第3组维度图像宽度。第4组维度颜色通道数量。每个像素索引映射图像宽高维度。

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实践》

 

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实践》

接加我微信交流:qingxingfengzi
自我的微信公众号:qingxingfengzigz
我家里张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实践》

迎加我微信交流:qingxingfengzi
本身的微信公众号:qingxingfengzigz
本人家里张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

接加我微信交流:qingxingfengzi
自己之微信公众号:qingxingfengzigz
自身老婆张幸清的微信公众号:qingqingfeifangz

相关文章