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TensorFlow学习及案例分析
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2019-01-04
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TensorFlow学习及案例分析TensorFlow学习及案例分析(让自己的样本run起来)TensorFlow学习及案例分析(让自己的样本run起来)
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TensorFlow学习
及案例分析
(让自己的样本run起来)
01 02 03 04
01 深度学习简介
02 CNN相关
运算
03 Gesture
案例分析
04 Cifar-10
案例分析
目录
CONTENTS
1 深度学习简介
1-1 深度学习的课程内容。
1-2 深度学习的课程结构。
1-3 Anaconda和Tensorflow、opencv安装。
1-4 Python-OpenCV简单示例。
(课程使用的tensorflow版本是:tensorflow-gpu 1.1.0)
1-1课程内容
01
1-2课程结构-卷积神经网络(CNN)
01
设计构建模型网络(CNN)
生成样本数据集
(tfrecords)
训练网络模型(CNN)
用训练好的模型加载,并用于分类预测
图像样本获取,各类图像
样本预处理、规整。
案例分析:
(卷积、池化、激活层的工作方式)
(a.制作单通道图像.tfrecords格式数据集;
b.构建CNN模型,训练模型,保存模型;
c.加载模型进行预测。)
(a.抽取第一次训练数据集图像;
b.制作三通道图像.tfrecords格式数据集;
c.构建CNN模型,加载部分数据集训练,
保存模型;
d.加载基于全部数据集,模型进行2次训练;
e.加载模型进行预测。)
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