CNN实现fashion_mnist数据集分类(tensorflow)
1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、加载fashion_mnist数据与预处理 import numpy as np(train_images,train_labels),(t...
CNN实现卫星图像分类(tensorflow)
类，airplane和lake，每个类别样本量各700张，大小为256*256，RGB三通道彩色卫星影像。搭建深度卷积神经网络，实现卫星影像二分类。 数据链接百度网盘地址，提取码: cq47 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.lis...
MLP手写数字识别(2)-模型构建、训练与识别(tensorflow)
查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 1.MNIST的数据集下载与预处理 import tensorflow as tffrom keras.datasets import mnist...
MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)
使用函数式API构建模型，使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequential构建模型 ...
MLP手写数字识别(3)-使用tf.data.Dataset模块制作模型输入(tensorflow)
1、tensorflow版本查看 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、MNIST数据集下载与预处理 (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = ...
【信号处理】基于变分自编码器（VAE）的脑电信号增强典型方法实现（tensorflow)
port matplotlib.pyplot as pltimport glob from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Conv2DTranspose, BatchNormalization, LeakyReLU, Dense, Lambda, R...
Tensorflow（GPU版本配置）一步到位！！！
Tensorflow（GPU版本配置）一步到位！！！ CUDA安装CUDA配置Tensorflow配置常见的包 CUDA安装 CUDA配置 Tensorflow配置常见的包 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_availa...
tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型
系列文章目录 如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测 项目地址 文章目录 系列文章目录项目地址一、准备模型二、使用步骤1.下载模型并放置到指定位置3. 修改模型配置信息修改相关模型配置如下 3. 运行代码 总结 一、准备模型 你需要准备两...
【信号处理】基于DGGAN的单通道脑电信号增强和情绪检测（tensorflow）
a processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom tensorflow.keras.utils import to_categoricalfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport tenso...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（十三）—— 利用 TensorFlow 进行多 GPU 分布式训练
作原理 如何使用 使用回调确保容错 tf.data 性能提示 数据集批处理注意事项 调用 dataset.cache() 调用 dataset.prefetch(buffer_size) 本文是使用 TensorFlow 对 Keras 模型进行多 GPU 训练的指南。 前言 在多台设备之间分配计算通常有两种方法： 数据并行，即在多个设备或多台机器上复制单个模型。它们各自处理不同批次的数据，然后合并结果。这种设置有很...