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新妇求问怎么着零基础自学利用CNN实行图像分类

时间:2019-10-12 07:14来源:mg4377娱乐手机版
鉴于专门的学问及课题必要学习运用卷积神经网络的办法对脑部M奥迪Q7I影象开展病灶分割,想咨询各位大神零基础的话须要学习怎么着课程?多谢 tensorflow晋级到1.0之后,扩充了一部分

鉴于专门的学问及课题必要学习运用卷积神经网络的办法对脑部M奥迪Q7I影象开展病灶分割,想咨询各位大神零基础的话须要学习怎么着课程?多谢

tensorflow晋级到1.0之后,扩充了一部分高端模块: 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses,使得代码稍微有些简化。

新妇求问怎么着零基础自学利用CNN实行图像分类,0用CNN举办图像分类。本文希望完成叁个轻便易行的卷积神经互连网布局,用于遥感图像的场合分类 ,作为在遥感数据上进展深度学习的入门试行

运用卷积神经互联网陶冶图像数据分为以下多少个步骤

职务:花卉分类


  1. 读取图片文件
  2. 产生用于磨炼的批次
  3. 概念陶冶的模子(富含起头化参数,卷积、池化层等参数、网络)
  4. 训练

版本:tensorflow 1.0

本次推行的严重性参谋资料为凯文 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,即类别(其数据类型要规定,后边要转为tensor类型数据)。

  然后将image和label转为list格式数据,因为背后用到的的一部分tensorflow函数接收的是list格式数据。

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关键词: 日记本 深度学习 tensorflow CNN 自己的数据集