). pdf (VGGNet,Neural Networks become very deep!) ...
作为一个小白中的小白,多折腾总是有好处的,看了入门书和往上一些教程,很多TF的教程都是从MNIST数据集入手教小白入TF的大门,都是直接import MNIST,然后直接构建网络,定义loss和optimizer,设置超参数,之后就直接sess.run 了,虽然操作流程看上去很简单,但如果直接给自己一堆图片,如何让tensorflow读取,如何喂入网络进行训练,这些都不清楚,所以作为小白,先从最简 ...
2018-08-29 21:52 0 980 推荐指数:
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当训练数据量较小时,采用直接读取文件的方式,当训练数据量非常大时,直接读取文件的方式太耗内存,这时应采用高效的读取方法,读取tfrecords文件,这其实是一种二进制文件。tensorflow为其内置了各种存储和读取的函数,方便调用。 不知道为啥,从tfrecords中读取数据用于训练时 ...
参考博文:https://www.cnblogs.com/zhenggege/p/9000414.html 和 https://blog.csdn.net/u013181595/article/det ...
CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper,当时提到,2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了,但是学术界的大家还是 ...
一、简介 VGGNet是计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司的研究员一起研究的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络深度与性能之间的关系,通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层,VGGNet成功地构筑了16 ...
上一篇我写了如何给自己的图像集制作tfrecords文件,现在我们就来讲讲如何读取已经创建好的文件,我们使用的是Tensorflow中的Dataset来读取我们的tfrecords,网上很多帖子应该是很久之前的了,绝大多数的做法是,先将tfrecords序列化成一个队列,然后使用 ...
视频: http://v.youku.com/v_show/id_XODcyMjM1MDA4.html?from=y1.2-1-87.4.4-1.1-1-2-3 PPT: http://w ...
在使用caffe时,我们希望使用自己的数据进行训练,以下给出如何制作自己的数据。所有的数据制作都是基于imagenet的。 1.数据准备,我们需要一个train和valid文件夹,一个train.txt和val.txt(图片文件夹的位置可以任意,但是这两个txt文件的位置在data/mydata ...