在TensorFlow2.x中执行TensorFlow1.x代码的静态图执行模式 改为图执行模式 TensorFlow2虽然和TensorFlow1.x有较大差异，不能直接兼容。...但实际上还是提供了对TensorFlow1.x的API支持 ---- TensorFlow 2中执行或开发TensorFlow1.x代码，可以做如下处理： 导入TensorFlow时使用 import...tensorflow.compat.v1 as tf 禁用即时执行模式 tf.disable_eager_execution() 简单两步即可 举例 import tensorflow.compat.v1...tf.disable_eager_execution() node1 = tf.constant(3.0) node2 = tf.constant(4.0) node3 = tf.add(node1,node2) print(node3) 由于是图执行模式...，这时仅仅是建立了计算图，但没有执行 定义好计算图后，需要建立一个Session，使用会话对象来实现执行图的执行 sess = tf.Session() print("node1:",sess.run(
这个特性使得拥有一个更加定制化的分类器变得非常快速和容易。 为了提供代码中的示例，让我们重新利用之前的示例并对其进行修改，以便我们可以对新图像进行分类。...以下是此设置最重要部分的一些代码示例，但如果你需要查看整个代码，可以在本文的最后找到它。...我们仍然需要从导入 Tensorflow.js 和 MobileNet 开始，但是这次我们还需要添加一个 KNN（k-nearest neighbor）分类器： KNN 分类器 --> tensorflow-models/knn-classifier"> 我们需要分类器的原因是（不仅仅是使用 MobileNet 模块）我们正在添加以前从未见过的自定义样本，因此 KNN 分类器将允许我们将所有内容组合在一起并对组合的数据进行预测。
这个特性使得拥有一个更加定制化的分类器变得非常快速和容易。 为了提供代码中的示例，让我们重新利用之前的示例并对其进行修改，以便我们可以对新图像进行分类。...以下是此设置最重要部分的一些代码示例，但如果你需要查看整个代码，可以在本文的最后找到它。...我们仍然需要从导入 Tensorflow.js 和 MobileNet 开始，但是这次我们还需要添加一个 KNN（k-nearest neighbor）分类器： 我们需要分类器的原因是（不仅仅是使用 MobileNet 模块）我们正在添加以前从未见过的自定义样本，因此 KNN 分类器将允许我们将所有内容组合在一起并对组合的数据进行预测。...如果你真的需要它更大，这是可能的，但你必须在将数据提供给 KNN 分类器之前转换和调整数据大小。 然后，我们将 K 的值设置为 10。
在本文中，我们将使用 Tensorflow.js 通过几个示例项目来探索在浏览器中使用机器学习的不同可能性。 机器学习 对于机器学习，一个常见的定义是：计算机无需明确编程即可从数据中学习的能力。...一种流行的图像分类模型称为 MobileNet，可作为带有 Tensorflow.js 的预训练模型使用。...script 标签内，我们有 JavaScript 代码，它加载预训练的 MobileNet 模型并对在图像标签中找到的图像进行分类。...'; 本文我们讲解了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中实现对图像的分类，并介绍了什么是机器学习。...下一篇中，我还会为大家介绍更多 TensorFlow.js 在浏览器端的应用案例，关注我，少走弯路，不吃亏~
在我们的应用中，我们使用抽取的特征来训练一个K最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）分类器，而不是在预训练的ImageNet SqueezeNet模型基础上增加一个神经网络。...这只需要矩阵乘法就可以计算，在TensorFlow.js中只用单个张量操作。因为训练一个KNN分类器比训练神经网络模型要快得多（你需要做的只是将训练样本增加到矩阵）。...训练为三个分类：石头、剪刀和布 为了对图片进行推断，我们在SqueezeNet模型上运行，将抽取的特征输入新训练的KNN分类器探测手势。...实力化KNN图像分类器 我们开始检查应用的源代码。因为本书是基于浏览器的深度学习，所以我们只关注应用中相应的部分。...这两个函数包括在浏览器上运行石头剪刀布游戏的有效代码。它们处理游戏的流程，监控TensorFlow.js迭代过程中设置的中间变量，检查用户当前在摄像头做的哪种手势，并相应的更新UI。
这种做法的好处是，我们可以使用 SqueezeNet 已经学习过的高级抽象馈入 kNN，而不是直接从网络摄像头向 kNN 提供原始像素值，从而能训练出结果更好的分类器。 ?...决定使用 TensorFlow.js 被证明在其他方面也有作用： 1. 我可以在没有编写任何代码的情况下使用这些演示原型。...通过简单地在浏览器中运行原始示例，我开始早期原型设计，对我打算使用的手势进行训练，并查看系统如何执行 - 即使输出意味着「吃豆人」在屏幕上移动。 2....在浏览器中进入网站后，第一步是提供训练样例。这意味着你要使用摄像头捕捉自己反复执行的每个手势。这是相对较快的方法，因为按住特定的捕获按钮可以连续捕获帧，直到你松开按钮并使用适当的标签标记捕获的图像。...训练完成后，进入预测模式。它现在通过网络摄像头读取图像并跑一遍分类器，再根据上一步中提供的训练集和标签找到其最近的帧。 3. 如果超过某个预测阈值，它会将标签追加到屏幕的左侧。 4.
那么，让我们在5分钟内构建一个应用程序，来使用你的网络摄像头对图像进行分类。没错——我们将直接进入代码部分！ 这是最好的部分——你不需要安装任何东西来做这个！只要一个文本编辑器和一个网络浏览器即可。...我在浏览器里几分钟就完成了。那么，让我们看一下步骤和代码，以帮助你在Web浏览器中构建自己的图像分类模型。...使用网络摄像头在浏览器中构建图像分类模型 打开你选择的文本编辑器并创建一个文件index.html。将以下代码保存于此文件内： 在两个张量a和b上执行基本的加法和乘法运算，并将结果打印在浏览器中。...该库以TensorFlow.js为基础，通过简单的语法在浏览器中提供对机器学习算法和模型的访问。 例如，你可以使用ml5.js在5行代码中使用MobileNet创建图像分类模型，如下所示： ?
Github项目地址： https://github.com/yining1023/doodleNet 这是我使用tensorflow.js和tensorflow进行的关于涂鸦分类器（一种卷积神经网络）...以下是项目清单： 使用 tf.js 训练涂鸦分类器 训练一个包含345个类的涂鸦分类器 KNN涂鸦分类器 查看网络机器学习第3周了解更多信息以及CNN和迁移学习如何运作。 1....使用tf.js训练涂鸦分类器 我用 tfjs 的 layers API 和 tf.js-vis 在浏览器中训练了一个涂有3个类（领结、棒棒糖、彩虹）的涂鸦分类器。...代码基于 tf.js 示例 - 训练MNIST。 ?...KNN涂鸦分类器：可自定义的涂鸦类 基于之前的345个类的涂鸦分类器，我添加了KNN分类器，因此人们可以自定义自己的涂鸦类。 ?
接下来我们将学习如何建立一个简单的“可学习机器”——基于 TensorFlow.js 的迁移学习图像分类器。...里请使用有用的图片地址 在浏览器中设置 MobileNet 用于预测 在代码编辑器中打开/创建index.js 文件，添加以下代码： let net;async function app(){ console.log...在 MobileNet 预测的基础上添加一个自定义的分类器 现在，让我们把它变得更加实用。我们使用网络摄像头动态创建一个自定义的 3 对象的分类器。...在 index.html 的 标签的末尾添加 KNN 分类器的导入（你仍然需要 MobileNet，所以不要删除它的导入）： tensorflow-models/knn-classifier"> 在 index.html 视频部分下面添加三个按钮。
那么，让我们在5分钟内构建一个应用程序，来使用你的网络摄像头对图像进行分类。没错——我们将直接进入代码部分！ 这是最好的部分——你不需要安装任何东西来做这个！只要一个文本编辑器和一个网络浏览器即可。...我在浏览器里几分钟就完成了。那么，让我们看一下步骤和代码，以帮助你在Web浏览器中构建自己的图像分类模型。...1.1 使用网络摄像头在浏览器中构建图像分类模型 打开你选择的文本编辑器并创建一个文件index.html。将以下代码保存于此文件内： 在两个张量a和b上执行基本的加法和乘法运算，并将结果打印在浏览器中。...该库以TensorFlow.js为基础，通过简单的语法在浏览器中提供对机器学习算法和模型的访问。 例如，你可以使用ml5.js在5行代码中使用MobileNet创建图像分类模型，如下所示： ?
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。 ? 目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类；另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。...本项目中，我们做了一些有意思的事情： 将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进行比较。 获取深度学习经验。 探索谷歌机器学习框架TensorFlow。...实验结果 第一种方法：KNN，SVM，和BP神经网络 ? 在KNN中，Knn_raw_pixel和Knn_histo的精确度的值比较接近。...在5类标签情况下，前者比后者要低，整体来说，原始像素表现更好。 在MLP分类器中，原始像素精确地要低于柱状图精确度。对于整个数据集（10个标签）来讲，原始像素精确度竟然低于随机猜想的精确度。...结论 基于以上实验比较，我们得出： KNN，SVM，和BP神经网络在图像分类中不够有效。 即使在CNN中过拟合，CNN的实验结果依旧比传统分类算法好。 迁移学习在图像分类问题上非常有效。
文章目录： 一.图像分类 二.基于KNN算法的图像分类 1.KNN算法 2.数据集 3.KNN图像分类 三.Tensorflow+Opencv实现CNN图像分类 1.OpenCV库安装 2.读取文件夹图像...3.搭建CNN 4.定义损失函数和优化器 5.模型训练和预测 6.完整代码及实验结果 四.总结 代码下载地址（欢迎大家关注点赞）： https://github.com/eastmountyxz/ AI-for-TensorFlow...由其思想可以看出，KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类，而且在决策样本类别时，只参考样本周围k个“邻居”样本的所属类别。...因此比较适合处理样本集存在较多重叠的场景，主要用于预测分析、文本分类、降维等处理。 KNN在Sklearn机器学习包中，实现的类如下，简称KNN算法。...---- 3.KNN图像分类 下面是调用KNN算法进行图像分类的完整代码，它将1000张图像按照训练集为70%，测试集为30%的比例随机划分，再获取每张图像的像素直方图，根据像素的特征分布情况进行图像分类分析
.NET/C# 在代码中测量代码执行耗时的建议（比较系统性能计数器和系统时间） 发布于 2018-11-06 15:33...不过传统的在代码中编写计时的方式依然有效，因为它可以生产环境或用户端得到真实环境下的执行耗时。 如果你希望在 .NET/C# 代码中编写计时，那么阅读本文可以获得一些建议。...基本的计时 计时一般采用下面这种方式，在方法执行之前获取一次时间，在方法结束之后再取得一次时间。 // 在方法开始之前。 Foo(); // 在方法执行之后。...这样，前后两次获取的时间差即为方法 Foo 的执行耗时。 这里我不会提到性能测试工具或者基准性能测试这些方法，因为这些测试代码不会运行于用户端。...GetSystemTimePreciseAsFileTime QueryInterruptTimePrecise, QueryUnbiasedInterruptTimePrecise 基于系统性能计数器（
近日，Shiyu Mou 在 Medium 上发表了一篇文章，对五种用于图像分类的方法（KNN、SVM、BP 神经网络、CNN 和迁移学习）进行了实验比较，该研究的相关数据集和代码也已经被发布在了 GitHub...TensorFlow 的全部目的在于使你打造一张计算图（使用 Python 等语言），接着在 C++ 中执行该图（在相同计算量的情况下，C++比 Python 更高效）。...由于采用了同一图片所有可能的变体，该方法不仅具有扩展有效训练数据大小的优点，同时还倾向帮助网络使用分类器学习处理所有在现实生活中可能出现的畸变。...第二种方法：使用 TensorFlow 构建 CNN 使用整个大数据集会需要很长的时间计算模型的梯度，因此我们在优化器每一次迭代中都只使用小批量的图片更新权重，批量大小一般是 32 或 64。...在神经网络 MLP 分类器中，原始像素精确度远低于直方图。对于整个数据集（10 个标签），原始像素精确度甚至低于随机猜测。
您的任务是编写一个python代码，该代码可以在一个jupyter笔记本会话上运行，它将训练并验证以下分类模型: 1) K Nearest neighbour (KNN) classifier [35...对于KNN分类器，您只能使用标准的Python库(例如numpy)来实现训练和测试算法的所有方面。...卷积神经网络（CNN）分类器[20分].对于卷积神经网络，您可以使用TensorFlow（张量流）后端使用Keras，类似于提供的示例代码中的那样。CNN的结构是课堂上使用的lenet结构。...提供了一种测试多层感知器分类器的示例代码，它可以运行在Jupyter笔记本会话上，并且预期所提交的代码可以以类似的方式运行在Jupyter笔记本上。...Jupyter笔记本会话（文件类型ipynb）单独的文件,你将只有在哪些你自己实现的部分获得分数，如果您使用一个库包或语言函数调用训练或测试一个KNN或决策树分类器，那么你的有效分数将被限制在50%（注意这个作业是本课程的一个障碍
因此像sklearn和tensorflow这种机器学习框架都内置了MNIST数据集。...02 使用kNN分类算法 有了X和y，接下来就可以使用kNN算法进行分类。 在MNSIT数据集中，kNN算法的训练（fit）过程耗时39.6s。...对于kNN分类算法而言，预测过程是更耗时的，因为在kNN的预测过程中，需要比对所有样本之间距离，才能找到前k近的样本，然后进行投票。以我的电脑配置，预测花费了21分钟。...还有一点需要注意的，在前面介绍kNN进行分类的过程中，都使用了StandardScaler将数据归一化，但是在应用MNIST数据集的时候，并没有使用归一化。...03 使用PCA降维后的kNN算法 简单回顾前面没有使用PCA进行降维的MNIST数据集，在应用kNN算法进行分类的效果： 训练时间：39.6S 预测时间：21min 5s 分类精度：0.9688
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。 目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类；另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。...本项目中，我们做了一些有意思的事情： 将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进行比较。 获取深度学习经验。 探索谷歌机器学习框架TensorFlow。...一、系统设计 在本项目中，用于实验的5种算法为KNN、SVM、BP神经网络、CNN以及迁移学习。我们采用如下三种方式进行实验 KNN、SVM、BP神经网络是我们在学校能够学到的。功能强大而且易部署。...第二种方法：基于TensorFlow构建CNN 由于在整个数据集中运行时间过长，我们在每个迭代中分批次处理。每批次一般有32个或64个图像。...Demo： 六、结论 基于以上实验比较，我们得出： KNN，SVM，和BP神经网络在图像分类中不够有效。 即使在CNN中过拟合，CNN的实验结果依旧比传统分类算法好。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。 ? 目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类；另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。...本项目中，我们做了一些有意思的事情： 将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进行比较。 获取深度学习经验。 探索谷歌机器学习框架TensorFlow。...一、系统设计 在本项目中，用于实验的5种算法为KNN、SVM、BP神经网络、CNN以及迁移学习。我们采用如下三种方式进行实验 KNN、SVM、BP神经网络是我们在学校能够学到的。功能强大而且易部署。...第二种方法：基于TensorFlow构建CNN 由于在整个数据集中运行时间过长，我们在每个迭代中分批次处理。每批次一般有32个或64个图像。...六、结论 基于以上实验比较，我们得出： KNN，SVM，和BP神经网络在图像分类中不够有效。 即使在CNN中过拟合，CNN的实验结果依旧比传统分类算法好。 迁移学习在图像分类问题上非常有效。
但我们也知道，通常我们在课堂中学习到的，诸如KNN（邻近算法）和SVM（支持向量机）这样的许多算法，在数据挖掘问题上做得非常好，但似乎它们有时也不是图像分类问题的最佳选择。...TensorFlow的目的是让你构建一个计算图（使用任何类似Python的语言），然后用C ++来执行图形操作，这比直接用Python来执行相同的计算要高效得多。...第二种方法： 用TensorFlow构建CNN。 计算模型的梯度是需要很长时间的，因为这个模型使用的是大型数据集的整体。因此，我们在优化器的每次迭代中仅仅使用少量的图像。批量大小通常为32或64。...通过分割可以将80％的图像放入主要训练集中，保持10％作为训练期间的验证，频繁运行，然后将最终10％的图像用作测试集，以预测分类器在现实世界的表现。...在神经网络MLP分类器中，原始像素精度远低于直方图精度。而对于整个数据集（含有10个标签）来说，原始像素精度甚至低于随机猜测。
1.2 人工智能的分类 1.2.1 弱人工智能 定义：弱人工智能（Narrow AI）指的是专注于特定任务的AI系统，这些系统没有通用智能，无法超出其设计范围执行任务。...不同类型的算法适用于不同的任务，如分类、回归、聚类等。 常见算法：线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。 实例：在分类任务中，使用支持向量机算法可以有效地将数据点分为不同的类别。...分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = knn.predict(...卷积层通过滤波器对输入数据进行卷积操作，池化层通过降采样减少数据维度，全连接层用于输出最终分类结果。 卷积操作：通过多个滤波器扫描输入数据，并生成特征图。...案例说明：CNN在图像分类、目标检测、语义分割等任务中表现卓越，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析等领域。
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