tensorflow演练自个儿的数目集达成CNN图像分类1,新

作者: 韦德国际1946手机版  发布:2019-10-16

出于专门的学业及课题须要学习运用卷积神经网络的法子对脑部M兰德奇骏I影象开展病灶分割,想问问各位大神零基础的话需求学习怎么课程?多谢

tensorflow进级到1.0后头,扩大了一部分高等模块: 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses,使得代码稍微有个别简化。

正文希望实现四个简练的卷积神经互连网布局,用于遥感图像的景色分类 ,作为在遥感数据上进行深度学习的入门实施

tensorflow演练自个儿的数目集达成CNN图像分类1,新人求问怎样零基础自学利用CNN举行图像分类。选拔卷积神经网络磨练图像数据分为以下多少个步骤

职责:花卉分类


  1. 读取图片文件
  2. 发生用于练习的批次
  3. 概念练习的模型(包含早先化参数,卷积、池化层等参数、互连网)
  4. 训练

版本:tensorflow 1.0

本次实施的关键仿效资料为凯文 Xu 的 Tensorflow tutorial: Cats vs. dogs;在这里表示多谢

1 读取图片文件

 1 def get_files(filename):
 2     class_train = []
 3     label_train = []
 4     for train_class in os.listdir(filename):
 5         for pic in os.listdir(filename train_class):
 6             class_train.append(filename train_class '/' pic)
 7             label_train.append(train_class)
 8     temp = np.array([class_train,label_train])
 9     temp = temp.transpose()
10     #shuffle the samples
11     np.random.shuffle(temp)
12     #after transpose, images is in dimension 0 and label in dimension 1
13     image_list = list(temp[:,0])
14     label_list = list(temp[:,1])
15     label_list = [int(i) for i in label_list]
16     #print(label_list)
17     return image_list,label_list

  这里文件名作为标签,即种类(其数据类型要分明,前边要转为tensor类型数据)。

  然后将image和label转为list格式数据,因为背后用到的的部分tensorflow函数接收的是list格式数据。

本文由韦德国际1946发布于韦德国际1946手机版,转载请注明出处:tensorflow演练自个儿的数目集达成CNN图像分类1,新

关键词: 日记本 tensorflow 韦德 深度学习 CNN

上一篇:真值测量试验,python3中的真值测量试验
下一篇:没有了