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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - 无TensorBoard版

今天我们使用更适合处理图像的卷积神经网络来处理相同的数据集 - CIFAR10，来看下准确率能达到多少。...本文代码基于 TensorFlow 的官方文档 做了些许修改，完整代码及结果图片可从 这里 下载。...原理 关于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，以下简称 CNN）网上有很多优秀的教程，我在这里也不再重复造轮子，强烈推荐 斯坦福的CS321n，讲的很全面。...如上图，模型输入是一个字符图像，然后对输入进行卷积操作（矩阵点乘求和）得到 C1 卷积层，再进行下采样操作（缩减维度）得到 S2 池化层或者叫下采样层，然后重复一遍刚才的操作，将二维数据 拉平，连着一个多层的普通神金网络...目前在此数据集上做的实验在没有数据增加的情况下最低的错误率是 18%，数据增加的情况下最低的错误率是 11%，都是采用的卷积神经网络（CNN）的结构。 数据集中的图像和分类大致是这样的： ?

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【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard 版

前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...---- 什么是 TensorBoard To make it easier to understand, debug, and optimize TensorFlow programs, we’ve...You can use TensorBoard to visualize your TensorFlow graph, plot quantitative metrics about the execution...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1

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    【TensorFlow】TensorFlow 的卷积神经网络 CNN - TensorBoard版

    前面 写了一篇用 TensorFlow 实现 CNN 的文章，没有实现 TensorBoard，这篇来加上 TensorBoard 的实现，代码可以从 这里 下载。...什么是 TensorBoard To make it easier to understand, debug, and optimize TensorFlow programs, we’ve included...You can use TensorBoard to visualize your TensorFlow graph, plot quantitative metrics about the execution...上面是引用了官网的介绍，意思就是说 TensorBoard 就是一个方便你理解、调试、优化 TensorFlow 程序的可视化工具，你可以可视化你的 TensorFlow graph、学习参数以及其他数据比如图像...从图中可以看出有两个卷积层、两个池化层、两个 norm 层以及三个全连接层，图中指向 train 节点的线条的粗细表示需要训练的参数的多少，各层之间的线条上的数字表示了传递给下一层的参数的维度，例如 conv1

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    TF图层指南：构建卷积神经网络

    TensorFlow layers模块提供了一个高级API，可以轻松构建神经网络。它提供了便于创建密集（完全连接）层和卷积层，添加激活函数以及应用缺陷正则化的方法。...完整的最终代码可以在 这里找到。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（CNN）是用于图像分类任务的当前最先进的模型架构。...我们可以将给定图像的softmax值解释为图像落入每个目标类的可能性的相对度量。 注意：对于CNN架构的更全面的演练，请参阅斯坦福大学的 视觉识别卷积神经网络课程材料。...[batch_size, 1024] 逻辑层 神经网络中的最后一层是逻辑层，它将返回我们预测的原始值。...了解如何使用较低层次的TensorFlow操作构建无层次的MNIST CNN分类模型。

    2.4K50

    【干货】消除 Artifact，用缩放卷积神经网络生成高清图像（TensorFlow 代码）

    【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时，经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影（棋盘效应，checkboard artifacts）。...本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应的原因，最后作者提出了一种避免棋盘效应的替代方法（缩放卷积），并提供了在TensorFlow上实现的代码。...不可思议的是，这些棋盘图案在颜色深的图像中最突出。这是怎么回事？神经网络讨厌明亮的颜色吗？这些伪影出现的实际原因其实非常简单。...反卷积&重叠 当我们用神经网络生成图像时，我们经常从低分辨率、高阶描述中构建图像。这会让网络先描绘粗糙的图像，再填充细节。 因此，我们需要能让图像从较低分辨率达到较高分辨率的方法。...现在，生成图像时，神经网络通常使用多层反卷积，从一系列较低分辨率的描述中迭代建立更大的图像。虽然这些堆栈的反卷积可以消除棋盘效应，但它们经常混合，在更多尺度上产生棋盘效应。 ?

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    Tensorflow2——卷积神经网络的搭建

    Tensorflow2卷积神经网络的搭建 1、卷积神经网络 Fasion_minst识别卷积神经网络搭建代码 2、卫星图像识别卷积综合实例 1） 图片的数据读取部分 2）读取和解码图片 3）图片预处理...在卷积神经网络中，第一个卷积层直接接受图像像素级的输入，卷积之后传给后面的网络，每一层的卷积操作相当于滤波器，对图像进行特征提取，原则上可保证尺度，平移和旋转不变性。...一般的卷积网络包含一下操作： （1）卷积。图像通过不同卷积核卷积并且加偏置（bias），提取局部特征，每一个卷积核产生一幅新的2D图像。 （2）非线性激活。...卷积神经网络的好处在于，参数数量只与滤波器数目和卷积核大小有关，与输入图像尺寸无关。总结一下CNN的要点：局部连接，权值共享，池化（降采样）。...这个过程表现为feature map长宽减小，channel增加，所以卷积神经网络的卷积核数目逐层增加或不变 Fasion_minst识别卷积神经网络搭建代码 import tensorflow as

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    基于卷积神经网络的图像分类

    三、卷积神经网络 卷积神经网络和传统基础的神经网络比较像，卷积层就是之前的隐含层，卷积是二维的本质上和全链接一个操作，卷积网络的激活函数为relu，池化层用于降维，池化操作有两种平均池化核最大化池化。...右上角的卷积层是一个动图，有一个卷积核，其实就是一个3D滤波器，以扫描窗的形式从左向右从上向下，不断的对图像做卷积，卷积的操作就是权重相加再加个偏置，卷积核的参数是权重相加的权重参数，图像的像素值或者是特征图片的像素值是被权重相加的变量...对于灰度图卷积核是二维的，对于RGB图像卷积核是三维的参数。超参都是设计出来的，在训练前就要定下来。卷积神经网络无法原理解释。卷积核厚度由输入图片或特征的厚度决定的。...四、AlexNet AlexNet在ImageNet-2010图像分类竞赛上取得了第一名，之后DNN正式开始，5个卷积层，3个全链接层，一共8层网络，softmax不算是一层，softmax只是概率上的归一化...GAN在做图像生成的时候，w-GAN出现之前，BN非常重要，是决定GAN能不能训练成功的决定因素、思想是要解决在不同层上分布不均衡，称为协相关偏移问题。

    1K10

    基于深度卷积神经网络的图像反卷积 学习笔记

    我们使用卷积神经网络（CNN）来学习反卷积操作，不需要知道人 为视觉效果产生的原因，与之前的基于学习的图像去模糊方法不同，它不依赖任何预处理。...我们产生一个实用的系统，提供了有效的策略来初始化网络的权重值，否则在卷积随机初始化训练过程中很难得到，实验证明，当输入的模糊图像是部分饱和的，我们的系统比之前的方法效果都要好。...总结来说，使用深度卷积网络来做图像反卷积其实并不简单，增加卷积核来简单地修改网络结构会导致训练难度增加，我们采用一种新的结构来改进网络，结果如图（e）。...图像反卷积神经网络（DCNN） 这个网络可以表示为： image.png 其中，Wl是第（l-1）层到第l层的权值映射，b l-1为偏差。...训练ODCNN 我们为了训练而模糊自然图像，使用2500张自然图像，随机采样得到两百万patch。独立地训练子网络，反卷积CNN使用可分离反演初始化，其输出作为去噪CNN的输入。

    1K20

    基于卷积神经网络CNN的图像分类

    基于卷积神经网络CNN的图像分类+基于Tkinter自制GUI界面点击分类 大家好，我是Peter~ 本文主要包含两个方向的内容： 如何使用卷积神经网路对一份数据进行cats和dogs的分类：图像数据生成...、搭建CNN模型及可视化、模型训练与预测、损失精度可视化 将构建的CNN网络模型保存后，基于Tkinter制作一个简单的GUI界面，选择图片运行立即显示分类结果 过程详解，代码注释极其详细，源码运行即可出结果...构建CNN网络 构建的CNN网络： model=Sequential() # 卷积层1 model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=...导入模型 导入搭建好的CNN模型的h5文件： # 导入训练好的模型 model = load_model("model_cats_dogs_10category.h5") 图像窗口初始化 GUI界面的窗口参数初始化...创建文件并返回文件流对象 tkinter.filedialog.askopenfilename()：选择打开的文件，返回文件名 tkinter.filedialog.askopenfile()：选择打开的文件

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    基于卷积神经网络的图像识别

    MNIST手写体识别数据集是一个相对简单的数据集，在其他更加复杂的图像识别数据集上，卷积神经网络有更加突出的表现。CIFAR就是一个影响力很大的图像分类数据集。...二、卷积神经网络简介为了将只包含全连接神经网络与卷积神经网络、循环神经网络区分开，将只包含全连接神经网路称之为全连接神经网络。使用全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多。...输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。从输入层开始卷积神经网络通过不同的神经网络结构将生一层的三维矩阵转化为下一层的三维矩阵，直到最后的全连接层。...四、经典卷积模型通过卷积层和池化层这些网络结构任意组合得到的神经网络有无限多种，怎样的神经网络更有可能解决真实的图像处理呢？...为了更好地实现类似Inception-v3模型这样的复杂卷积神经网络，在下面将先借号tensorflow-slim工具来更加简洁地实现一个卷积层，以下代码对比了直接使用tensorflow实现一个卷积层和使用

    7.8K50

    Opencv+TF-Slim实现图像分类及深度特征提取

    轻量级库，在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练，如VGG、ResNet、Inception等，可直接拿来使用。...本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。...基于InceptionV4实现图像分类 无废话版本，OpenCV DNN模块支持导入Inception v4模型，实现图像分类，代码演示如下: Mat img, proBlob, prob; Pointclass_number...基于InceptionV4实现特征提取 图像分类模型最后逻辑层是输出分类得分，最后一个卷积层/池化层输出的结果为图像特征数据，通过在推断时候指定该层名称就可以实现在OpenCV DNN中通过CNN网络实现图像特征提取...，对Inception V4模型来说，在forward时候把图像分类输出层 "InceptionV4/Logits/Predictions" 改为 "InceptionV4/Logits/AvgPool

    1.4K60

    tf.nn.*()函数and tf.add()函数

    里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding,...use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数： 第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor..., out_channels]这样的shape，具体含义是**[卷积核的高度，卷积核的宽度，图像通道数，卷积核个数]**，要求类型与参数input相同，有一个地方需要注意，第三维in_channels，...具体实现 import tensorflow as tf # case 1 # 输入是1张 3*3 大小的图片，图像通道数是5，卷积核是 1*1 大小，数量是1 # 步长是[1,1,1,1]最后得到一个...labels： 真实数据的类别标签 logits：神经网络最后一层的类别预测输出值 -  dim ：类维度。默认为-1，这是最后一个维度。

    2.3K30

    卷积神经网络实现图像识别及过程可视化

    卷积神经网络实现图像识别及过程可视化 ---- 本博文提供经典的卷积神经网络实现代码，将CNN的工具类等代码分别封装，并提供接口自行替换使用的模型（可以换成自己的神经网络及图片样本），代码中提供模型保存和读取...reshaped = tf.reshape(pool4,[-1,nodes]) 这里-1表示tensorflow自动计算数据维度，实际上-1处计算结果是样本总数，因此另一个参数是每个样本图像被多次卷积...（3）可视化过程输出 对过程中卷积计算的结果不能直接绘制成二维图像，要经历一个反卷积的过程才能输出一个原图像卷积后的图像，具体就是对当前数据反池化（如果有经过池化层的话，就需要补零），反激活（relu...不怎么需要反激活），反卷积（把原先的卷积核再乘一遍），最终回到原始图像大小即可。...： tensorboard可视化 TensorFlow之CNN图像分类及模型保存与调用 tensorflow 1.0 学习：用CNN进行图像分类 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

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    采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(中）

    上一篇文章--[GAN学习系列3]采用深度学习和 TensorFlow 实现图片修复(上）中，我们先介绍了对于图像修复的背景，需要利用什么信息来对缺失的区域进行修复，以及将图像当做概率分布采样的样本来看待...接着介绍下判别器（discriminator，D）网络，它是输入一批图片x，然后返回该图片来自 ? 训练数据概率。...如果来自训练数据，D 应该返回一个接近 1 的数值，否则应该是一个接近 0 的值来表示图片是假的，来自 G 网络生成的。...在 DCGANs 中，D 网络是一个传统的卷积神经网络，如下图所示，一个包含4层卷积层和1层全连接层的卷积神经网络结构。 ?...但采用这个项目主要是方便实现下一部分的图像修复工作。但必须注意的是，如果你没有一个可以使用 CUDA 的 GPU 显卡，那么训练网络将会非常慢。

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    【干货】基于TensorFlow卷积神经网络的短期股票预测

    【导读】近期，意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的 短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用...▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中的一类神经网络。在这个项目中，我将使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测。...基于TensorFlow的CNN： ---- 为了在Tensorflow中实现卷积神经网络，我使用了官方教程作为参考。...（https://www.tensorflow.org/tutorials/layers） 它展示了如何使用层来构建卷积神经网络模型并识别MNIST数据集中的手写数字。...基卷积神经网络： ---- 已经从TensorFlow教程的例子开始构建CNN，然后使之适用于我们的任务。

    2.8K81

    TensorFlow系列专题(十四): 手把手带你搭建卷积神经网络实现冰山图像分类

    图像上方是冰山图像的可视化效果，三幅图分别对应“HH”计划方式、“HV”计划方式以及两者结合后的数据。图像下方是船只图像的可视化效果。 ?...在“create_more_data”函数中我们通过对图像进行旋转和翻转来扩充数据集，虽然旋转前后的图像是同一张，但是由于特征的位置发生了变化，因此对于模型来说就是不同的数据，旋转或翻转操作是扩充图像数据集的一个简单有效的方法...第78行代码中，使用numpy的“concatenate”函数将扩充的数据预原数据进行拼接。 ? 四、模型搭建 接下来我们实现模型部分，这里我们使用TensorFlow的高级API来搭建网络。 ?...第87到90行代码是第一个卷积块，这里的卷积层我们使用了128个大小为3x3的卷积核，使用了relu激活函数。在卷积层后面是一个池化层，采用最大池化，池化窗口的大小为3x3，横向和纵向的步长都为2。...图4 模型的训练过程和结果 六、总结 在前面几节内容里我们介绍了卷积神经网络的基本结构和原理，在这一节里我们使用TensorFlow搭建了一个简单的卷积神经网络，实现图像分类的任务。

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    空洞卷积与DeeplabV2实现图像语义分割的测试（tensorflow)

    图像语义分割是对图像像素级理解的基础，也是图像处理的高阶操作。...自从深度学习出来之后，已经有了不少的基于卷积网络的图像语义分割模型，如从全卷积网络到大型卷积核：深度学习的语义分割全指南这篇文章介绍了非常多的模型。...毕竟在介绍DeepLab2的时候需要用到空洞卷积。...（1）空洞卷积 空洞卷积的原理如图所示，仔细看了下原理，才知道在传统的CNN中，正常都会采用pooling池化来达到降维的目的，这种在图像语义分割中会产生一定的副作用，如经典的FCN在第3－5的featuremap...其中空洞卷积见第1部分，而SPP是一种空间金字塔分辨率的方式，从而来实现多个尺度的featuremap，从而可以实现对多种不同尺度图像对象的语义分割。

    1.3K90

    【最新TensorFlow1.4.0教程03】利用Eager Execution构建和训练卷积神经网络(CNN)

    Execution构建和训练卷积神经网络(CNN) 教程中的代码可以在专知的Github中找到：https://github.com/ZhuanZhiCode/TensorFlow-Eager-Execution-Examples...卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN), 最早应用在图像处理领域。...卷积神经网络的结构基于一个假设，即输入数据是二维的图像，基于该假设，我们就向结构中添加了一些特有的性质。这些特有属性使得前向传播函数实现起来更高效，并且大幅度降低了网络中参数的数量。 ?...上图是常规的全连接网络，我们可以看到这里的输入层就是一维向量，后续的处理方式使用简单的全连接层就可以了。而卷积网络的输入要求是二维向量，这就需要向网络结构中加入一些新的特性来处理，也就是卷积操作 ?...但是，这样仅提取了图像的一种特征，如果要多提取出一些特征，可以增加多个卷积核，不同的卷积核能够得到图像的不同映射下的特征，称之为Feature Map。

    1.1K50

    基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

    本文提出一种基于 卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCNet)....随着深度学习技术的发展, 卷积神经网络使图像分类 算法在精度和速度上得到了巨大的提升, 让我们看到 了借助视觉技术自动分拣垃圾的可能性....随着卷积神经网络 (Convolution Neural Network, CNN) 的飞速发展, 深度学习广泛应用于图像识别领 域....向伟等[14] 使用分类网络 CaffeNet, 调整卷积核尺寸和网络深度, 使其适用于水面垃圾分 类, 在其自制的 1500 张图片数据集上取得了 95.75% 的识别率. 2019 年, 华为举办垃圾图像分类竞赛...针对现有方法的不足, 本 文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法 (Garbage Classification Net, GCNet), 在网络结构中融合 了注意力机制模块与特征融合模块, 提高了模型在垃

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