在tensorflow图中以对的形式输入图像 - 腾讯云开发者社区

tensorflow提供了tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数来将单个的样例组织成batch的形式输出。...import tensorflow as tf # 创建文件列表，并通过文件列表创建输入文件队列。在调用输入数据处理流程前，需要# 统一所有原始数据的格式并将它们存储到TFRecord文件中。...从图中可以看出，输入数据处理的第一步为获取存储训练数据的文件列表，这个文件列表为{A、B、C}，通过tf.train.string_input_producer函数，可以选择性地将文件列表中的顺序打乱，...因为是否打乱文件的顺序可选的，所以在图中用虚线来表示，tf.train.string_input_producer函数会生成并维护一个输入文件队列，不同线程中的文件读取函数可以共享这个输入文件队列。...在读取样例数据之后，需要将图像进行预处理。图像预处理的过程也会通过tf.train.shuffle_batch提供的机制并行地跑在多个线程中。

1.2K3 0

基于tensorflow的图像处理(一)TFRecord输入数据格式

tensorflow提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord，TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式.proto来存储的...比如将一张解码前的图像存为一个字符串，图像所对应的类别编号为整数列表。以下程序给出了如何将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式。...import tensorflow as tffrom tensorflow.example.tutorials.mnist import input_dataimport numpy as np# 生成整数型的属性...labels = mnist.train.labels# 训练数据的图像分辨率，这可以作为Example中的一个属性。...Tensorflow对从文件列表中读取数据提供了很好的支持，以下程序给出了如何读取TFRecord文件中的数据。

1.9K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。...LSTM 单元允许模型在注解词语序列中，更好地选择使用哪条信息、记忆什么、又要忘记什么。TensorFlow 提供了一个 wrapper 函数，来对给定输入、输出维度生成 LSTM 层。...由于 LSTM 单元需要 256 维文本特征作为输入，我们需要把图像表示转译为针对目标注解的表示。...上图中， {s0, s1, ..., sN}代表了注解中我们想要预测的词语， {wes0, wes1, ..., wesN-1} 是每个词的 word embedding 矢量。...给定图像和所有此前的词语，它能给出下一步某个词出现在注解中的概率。如何用它来生成新注解呢？最简单的办法，是拿来一个输入图像，输出下一个可能性最高的词语，创建一个简单的图像注解。 ?

9814 0

【官方教程】TensorFlow在图像识别中的应用

但是这些任务对于计算机而言却是一个大难题：它们之所以看上去简单，是因为我们的大脑有着超乎想象的能力来理解图像。在过去几年里，机器学习在解决这些难题方面取得了巨大的进步。...我们希望这段代码能帮助你把TensorFlow融入到你自己的产品中，因此我们一步步来解读主函数：命令行指定了文件的加载路径，以及输入图像的属性。...我们创建的第一个节点只是一个Const操作，一个用来存放我们希望加载图像的文件名的tensor。然后它作为第一个输入传给ReadFile操作。...这里你可以把 Tensor 当做是一个多维数组，它以浮点数组的形式存放299像素高、299像素宽、3个通道的图像。...如果你现有的产品中已经有了自己的图像处理框架，可以继续使用它，只需要保证在输入图像之前进行同样的预处理步骤。

1.5K4 0

开发 | 在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

8466 0

业界 | TensorFlow基准：图像分类模型在各大平台的测试研究

选自TensorFlow.org 机器之心编译参与：蒋思源、黄小天自 TensorFlow 1.0 发布以来，越来越多的机器学习研究者和爱好者加入到这一阵营中，而 TensorFlow 近日官方又发表了该基准...因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。...图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16 和 AlexNet 模型都在 ImageNet 数据集中进行测试。...我们从合成数据开始，删除作为变量的磁盘输入／输出并设置基线。接着，真实数据用于核实 TensorFlow 输入通道和底层磁盘输入／输出是否使计算单元饱和。...在真实数据和 8 块 GPU 上训练 AlexNet 在上表中是没有数据的，因为其最大溢出了输入管线（input pipeline）。其他结果这一部分结果都是在批量大小为 32 的情况下得到的。

1.4K6 0

谷歌工程师亲自讲解：开源TensorFlow模型在图像、语言和艺术的应用

来自谷歌TensorFlow技术推广部的Josh Gordon 带来了一场主题为《用于图像、语言和艺术的开源TensorFlow模型》（Open Source TensorFlow Models for...images, language and art）的演讲，介绍了最新的从图像识别和语义理解的TensorFlow 模型，和大家分享了深度学习的一些思考，并反复强调了开源的初衷和价值。...深度神经网络图片识别原理，通过学习在堆栈最上层对猫和狗进行归类 ? Josh展示了来自Keras的代码，几行代码搞定深度学习 ? 还可以借助TensorBoard这款帮助开发的可视化工具 ?...在谷歌的云平台上直接调用 Inception模型的 API识别一张照片，代码超级少 ? 迁移学习的原理 ? Josh解释了Deep Dream令人着迷之处：深度神经网络何以擅长识别图片 ?...Parsey Saurus 是在字符层面，而非词的层面处理，所以得到的结果更为精准。

7984 1

TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数

，它可以对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。...我们希望我们的神经网络能够处理复杂任务，如语言翻译和图像分类等，线性变换永远无法执行这样的任务。激活函数得加入能对输入进行非线性变换，使其能够学习和执行更复杂的任务。...在TensorFlow中，relu函数的参数情况比sigmoid复杂，我们先来看一下： tf.keras.activations.relu( x, alpha=0.0, max_value=None,...threshold=0 ) x：输入的变量 alpha：上图中左半边部分图像的斜率，也就是x值为负数（准确说应该是小于threshold）部分的斜率，默认为0 max_value：最大值，当x大于max_value...，在处理分类问题是很方便，它可以将所有输出映射到成概率的形式，即值在[0,1]范围且总和为1。

1.3K2 0

深度学习框架TensorFlow 官方文档中文版

计算图 TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op 的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op....例如, 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络, 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op. TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言....Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它 op 构造器作为输入....Feed 上述示例在计算图中引入了 tensor, 以常量或变量的形式存储....TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor. feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果

9973 0

谷歌云大会教程：没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习（附资源）

使用第二列权重，我们对第二个神经元进行同样的操作，直到第 10 个神经元。然后，我们可以对剩余的 99 个图像重复操作。...持有训练图像的张量的形式是 [None, 28, 28, 1]，其中的参数代表： 28, 28, 1: 图像是 28x28 每像素 x 1（灰度）。...计算需要将实际数据反馈进你在 TensorFlow 代码中定义的占位符。这是以 Python 的 dictionary 的形式给出的，其中的键是占位符的名称。 ?...以自然语言处理为例：输入通常为字符（character）。如下图中所示，我们输入字符，反向传播通过该神经网络、反向传播通过 softmax 层，我们会得到字符的输出。...在 TensorFlow 中实现语言模型的完整代码如下： ? 最后，Gorne 打开 TensorFlow 演示了如何实际建模语言模型，并且演示了 RNN 在文本翻译、图像描述等领域的应用。

90211 0

深度学习——你需要了解的八大开源框架

下面让我们一起来认识目前深度学习中最常使用的八大开源框架：一．TensorFlow ? TensorFlow是一款开源的数学计算软件，使用数据流图（Data Flow Graph）的形式进行计算。...图中的节点代表数学运算，而图中的线条表示多维数据数组（tensor）之间的交互。...TensorFlow的特点：机动性: TensorFlow并不只是一个规则的neural network库，事实上如果你可以将你的计算表示成data flow graph的形式，就可以使用TensorFlow...比如说卷积——就是输入一个图像，然后和这一层的参数（filter）做卷积，然后输出卷积的结果。...，这个网络做的事情就是输入我们的数据（图像或者语音等），然后来计算我们需要的输出（比如说识别的标签），在训练的时候，我们可以根据已有的标签来计算损失和gradient，然后用gradient来更新网络的参数

1.5K6 1

TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

作者：何之源首发于知乎专栏：AI Insight 量子位已获授权编辑发布转载请联系原作者 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的...例如，在图像识别问题中，一个元素可以是{“image”: image_tensor, “label”: label_tensor}的形式，这样处理起来更方便。...（1）map map接收一个函数，Dataset中的每个元素都会被当作这个函数的输入，并将函数返回值作为新的Dataset，如我们可以对dataset中每个元素的值加1： ?...在使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices(array)时，实际上发生的事情是将array作为一个tf.constants保存到了计算图中。...在非Eager模式下，Dataset中读出的一个元素一般对应一个batch的Tensor，我们可以使用这个Tensor在计算图中构建模型。

8069 0

TensorFlow实现CNN（卷积神经网络）

本教程的重点 CIFAR-10 教程演示了在TensorFlow上构建更大更复杂模型的几个种重要内容：相关核心数学对象，如卷积、修正线性激活、最大池化以及局部响应归一化；训练过程中一些网络行为的可视化...，这些行为包括输入图像、损失情况、网络行为的分布情况以及梯度；算法学习参数的移动平均值的计算函数，以及在评估阶段使用这些平均值提高预测性能；实现了一种机制，使得学习率随着时间的推移而递减；为输入数据设计预存取队列...完整的训练图中包含约765个操作。...为了避免这些操作减慢训练过程，我们在16个独立的线程中并行进行这些操作，这16个线程被连续的安排在一个TensorFlow队列中。...train()函数最终会返回一个用以对一批图像执行所有计算的操作步骤，以便训练并更新模型。代码组织文件作用 cifar10_input.py 读取本地CIFAR-10的二进制文件格式的内容。

9722 0

重磅消息 | 深度学习框架竞争激烈 TensorFlow也支持动态计算图

原文如下：在大部分的机器学习中，用来训练和分析的数据需要经过一个预处理过程，输入的大量内容（例如图像）需要先缩放到相同的维度并分批堆栈。...这使得像TensorFlow 这样的高性能深度学习程序库对所有分批堆栈的输入内容运行相同的运算图谱。批处理能力需要现代 GPU 的单指令多数据（SIMD）运算能力和多核 CPU 进行加速。...这是使用动态批处理的递归神经网络运行的示意图。相同颜色的操作共同进行批处理，从而加速 TensorFlow 的运行。嵌入操作将词汇变成矢量形式。完全连接（FC）操作将词汇矢量变成短语矢量。...这个网络输出的内容是整个句子的矢量形式。尽管示意图中只展示一个句子的解析树，相同的网络可以运行及批处理任意结构和大小的其它解析树。 TensorFlow 文件包将会首先为每个输入创建单独的运算图谱。...接下来动态批处理将会自动将这些图谱进行组合从而发挥批处理在输入内和输入间的优势，并插入单独的指令在批处理操作之间移动数据（参见技术细节文档，https://openreview.net/pdf?

6325 0

使用 TensorFlow 和 Python 进行深度学习(附视频中字)

比如对于输入图像，分为猫、狗、人。输出则是百分比或者输出值。显示输入图像与特定分类的匹配度。这个特定值的数值不会太友好，它只是一个数字，代表一个特定的值。...它有一些很酷的特征，比如说能够灵活直观地构建图像框架，支持线程、队列和异步运算。可以在CPU GPU或任何支持TensorFlow的设备上运行。...它会在图中进行操作并对其进行分解，分配到许多的CPU和GPU上。 TensorFlow的核心数据结构在于图(graph)。操作就是图中的节点，值的张量在操作间传递。...我调出一张图，这是训练数据集中的第6张图。实际输出是这样。这是数字8的图片，如果看到原始的输入图像，输入图像中的值都代表图像中的一个特定像素。从0到1，代表这个图像多暗。如果是0，像素则为白色。...你可以对随机人群进行询问，得到的结果与实际结果很相近。这样可以节省很多的时间，只需运行实际数据的百分之五，从而节省大量时间。接下来可以对神经网络进行测试，看其效果如何。

1.3K9 0

基于Opencv的图片人脸检测

,跟scipy.io一样都是一种用于输入和输出的实用模块，以图像形式保存数组。...因为我们需要对图像进行操作，并且需要使用数组对象来做运算，所以将数组直接保存为图像文件非常有用。 tensorflow。...是一种计算图模型，即用图的形式来表示运算过程的一种模型。Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段。...这个文件是本地导入的，他和全部代码我在最后会补上githup的链接。检测人脸，返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。...通过上面获取的坐标来在我们的要绘制的图中进行数据标注。

6741 0

斯坦福深度学习课程第六弹：一起来学Tensorflow part1

caffe提供了很便捷的神经网络搭建和命令行工具，加之model zoo里面大量预训练好的模型(主要是图像相关的)可以做fine-tuning，因此使用在图像相关的研究和应用上非常方便。...Tensorflow 可以对定义在张量(tensors,你可以先简单理解成标量、向量或者矩阵，一会儿会提到)上的函数自动求导，因此神经网络中BP算法可以很轻松地实现。...1.8 Tensorflow的Fetch(获取)操作如果想取回定义的计算图中的节点运算输出结果，可以在使用Session对象的run()调用执行图时，传入一些张量，这些张量可以帮助你取回结果。...，和之前的加法结果[27.0, 9.0] 1.9 Tensorflow与Feed(传入)操作 1.8里我们提到了在计算图中引入张量，以获取节点状态或者输出结果。...Tensorflow还提供了feed机制，该机制可以临时替代图中的任意操作中的张量，也就是说，可以对图中任何操作提交补丁，直接插入一个新的张量。

6485 0

如何部署 TensorFlow 服务器

TensorFlow是一款由Google构建的用于训练神经网络的开源机器学习软件。TensorFlow的神经网络以有状态数据流图的形式表示。图中的每个节点表示神经网络在多维阵列上执行的操作。...这使得在GPU上部署的用户可以直接访问并行计算任务所需的虚拟指令集和GPU的其他元素。在本教程中，您将在Python虚拟环境 virtualenv中安装TensorFlow。...首先，输入此行以导入TensorFlow包并使其可用作本地变量tf。...使用TensorFlow进行图像识别现在已经安装了TensorFlow并且您通过运行一个简单的程序验证了它，让我们来看看TensorFlow的图像识别功能。为了对图像进行分类，您需要训练模型。...如果您想使用其他图像，可以通过-- image_file在python3 classify_image.py命令中添加参数来完成此操作。对于参数，您将传入图像文件的绝对路径。

3.4K28 25

【智驾深谈】George Hotz 开源代码复现与分析（80G数据云盘下载）

然后在Python中 import tensorflow看看是不是成功了 ?...当时还没有使用卷积网，使用的图像输入分辨率也很低，更没有标准的大规模公开数据集。 ?...GAN在计算机视觉领域中一般都以反卷网的形式存在，用以生成稠密的输出。Geohot的文章在这个任务上有很强的原创性，但是并没有给出严谨的定量实验，就目前的情况来看，其理论价值大于实用价值。 ? ?...使用一个三层卷积网络加两层全链接，输入一幅图像，最后全链接输出要回归的steering角度。如前文所讲到的，这种简单的单帧回归难以对同一场景不同的steering情况进行学习。...生成网络部分比较简单，用全链接将输入的code转换为2Dmap，然后使用Deconv反卷积逐层上采样放大，最终得到生成图像。

1.1K13 0

简单的验证码识别(二)-----------tensorflow (CNN+RNN+LSTM)简单介绍

节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组，即“张量”（tensor）。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。...你可以自由地将Tensorflow图中的计算元素分配到不同设备上，Tensorflow可以帮你管理好这些不同副本。...CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形，该部分功能主要由池化层实现。...卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度

1.6K3 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

基于tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

基于tensorflow的图像处理(一)TFRecord输入数据格式

在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

【官方教程】TensorFlow在图像识别中的应用

开发 | 在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

业界 | TensorFlow基准：图像分类模型在各大平台的测试研究

谷歌工程师亲自讲解：开源TensorFlow模型在图像、语言和艺术的应用

TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数

深度学习框架TensorFlow 官方文档中文版

谷歌云大会教程：没有博士学位如何玩转TensorFlow和深度学习（附资源）

深度学习——你需要了解的八大开源框架

TensorFlow全新的数据读取方式：Dataset API入门教程

TensorFlow实现CNN（卷积神经网络）

重磅消息 | 深度学习框架竞争激烈 TensorFlow也支持动态计算图

使用 TensorFlow 和 Python 进行深度学习(附视频中字)

基于Opencv的图片人脸检测

斯坦福深度学习课程第六弹：一起来学Tensorflow part1

如何部署 TensorFlow 服务器

【智驾深谈】George Hotz 开源代码复现与分析（80G数据云盘下载）

简单的验证码识别(二)-----------tensorflow (CNN+RNN+LSTM)简单介绍

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐