python卷积神经网络如何用训练好的模型预测 / 张生荣

python神经网络tensorflow利用训练好的模型进行预测

目录学习前言载入模型思路实现代码学习前言在神经网络学习中slim常用函数与如何训练.保存模型文章里已经讲述了如何使用slim训练出来一个模型,这篇文章将会讲述如何预测. 载入模型思路载入模 ...

目录前言一.resnet 二.resnet网络结构三.resnet18 1.导包 2.残差模块 2.通道数翻倍残差模块 3.rensnet18模块 4.数据测试 5.损失函数,优化器 6.加载数 ...

本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇,是加载上一篇训练好的模型,进行猫狗识别本文逻辑: 我从网上下载了十几张猫和狗的图片,用于检验我们训练好的模型. 处理我们下 ...

这份数据集来源于Kaggle,数据集有12500只猫和12500只狗.在这里简单介绍下整体思路处理数据设计神经网络进行训练测试 1. 数据处理将图片数据处理为 tf 能够识别的数据格式,并将数 ...

[人工智能项目]卷积神经网络图片分类框架本次硬核分享当时做图片分类的工作,主要是整理了一个图片分类的框架,如果想换模型,引入新模型,在config中修改即可.那么走起来瓷!!! 整体结构 confi ...

[尊重原创,转载请注明出处]https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 项目Github下载地址:https://github. ...

目录容量控制和预处理读取数据集 2012年,AlexNet横空出世.它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征.它一举打破了计算机视觉研究的现状.AlexNet使用了8层卷积神经网络,并以很大 ...

目录 LeNet 模型训练在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识 ...

一.卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络,也称为卷积网络或CNN.CNN是一种特殊的多层神经网络,用于处理具有明显网格状拓扑的数据.其网络的基 ...

目录简介隐含层介绍 1.卷积层 2.池化层 3.全连接层具体实现代码卷积层.池化层与全连接层实现代码全部代码学习神经网络已经有一段时间,从普通的BP神经网络到LSTM长短期记忆网络都有一定 ...

目录 1. 图信号处理知识 1.1 图的拉普拉斯矩阵 1.1.1 拉普拉斯矩阵的定义及示例 1.1.2 正则化拉普拉斯矩阵 1.2 图上的傅里叶变换 1.3 图信号滤波器 2. 图卷积神经网络 2.1 ...

上回书说到了对人脸的检测,这回就开始正式进入人脸识别的阶段. 关于人脸识别,目前有很多经典的算法,当我大学时代,我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法,原理是先将图像灰度化,然后将图像每行首尾相接拉成 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! model = keras.models.Sequential([ #卷积层1 keras.layers.Conv2D(32,kernel_size=5,st ...

今年来人工智能的概念越来越火,AlphaGo以4:1击败李世石更是起到推波助澜的作用.作为一个开挖掘机的菜鸟,深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰. 既然要开始学,当然是搭一个深度 ...

一.卷积神经网络的概述卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如 ...

一.卷积神经网络CNN简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比 ...

本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络.训练数据是随机产生的模拟数据集,解决二分类问题. 下面我们首先说一下,训练神经网络的一般过程: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果 2.定义损失函 ...

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import ...

一.卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构,可以大幅减少神经网络的参数量,防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度.在CNN中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一个卷积操作只处理一小块图像, ...