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TensorFlow实现卷积神经网络
卷积神经网络能够自动从图像中提取有用的特征,并在图像分类领域取得了巨大的成功,关于卷积神经网络的理论网上已经有很多,这里主要是关于其实现部分。虽然以前使用Theano框架实现过,但因为最近项目需要使用TensorFlow框架,这里则采用tensorflow实现该模型。总的来说,同Theano类似,TensorFlow也采用的是张量流图的形式编程,确定出输入变量和输出变量的关系后,在Session中
TensorFlow读取二进制文件数据到队列
TensorFlow是一种符号编程框架(与theano类似),先构建数据流图再输入数据进行模型训练。Tensorflow支持很多种样例输入的方式。最容易的是使用placeholder,但这需要手动传递numpy.array类型的数据。第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式。这种方式不仅节省了代码量,避免了进行data augmentation和读文件操作,可以处理不同类型的
到底了