PIL Image使用方法详解

PIL Image使用方法详解
使用Image类 PIL中最重要的类是Image类,可以通过多种方法创建这个类的实例。可以从文件加载图像,或者处理其他图像,或者从scratch创建。 要从文件加载图像,可使用Image模块的open()函数: 1 2 >>> from PIL import Image >>> im = Image.open('lena.jpg') 示例用的图片如下: 加载成功将返回一个Image对象。可以使用如下命令检查文件内容: ...

thinkphp5 整合系列之tcpdf类 php生成pdf文件

thinkphp5 整合系列之tcpdf类 php生成pdf文件
首先去https://sourceforge.net/projects/tcpdf/files/tcpdf_min_6_3_0.zip/download 这里下载最新的tcpdf文件。 php生成pdf文件的需求是不怎么常见的;当然也是有的; 既然已经整合使用了;那就写篇博客来讲解下吧; 示例项目:https://github.com/baijunyao/thinkphp-bjyadmin 一:引入tcpdf /ThinkPHP/Library/Vendor/Tcpdf 把tcpdf整个目录拷到自己的项目中; 二:函数 ...

在Tensorflow 2.0中在ImageNet上训练ResNet

在Tensorflow 2.0中在ImageNet上训练ResNet
在Tensorflow 2.0中在ImageNet上训练ResNet 准确性 网络 中心农作物@ top-1 10片@ Top-1 ResNet-18 69.15% 71.60% ResNet-50 75.96% 77.72% 满足深度残差学习中图像识别的要求。 提供了砝码。 Link: https://pan.baidu.com/s/1nwvkt3Ei5Hp5Pis35cBSmA Code: y4wo 要求 Python版本:3.5.1 包装方式: Tensorflow 2.0.0 麻木 OpenCV的Python tqdm 数据集 可...

Keras.layers.Conv2D参数详解 搭建图片分类 CNN (卷积神经网络)

Keras.layers.Conv2D参数详解   搭建图片分类 CNN (卷积神经网络)
filters: 卷积核(就是过滤器!)的数目(即输出的维度) kernel_size: 单个整数或由两个整数构成的list/tuple,卷积核(过滤器)的宽度和长度。(kernel n.核心,要点,[计]内核) 如为单个整数,则表示在各个空间维度的相同长度。 strides: 单个整数或由两个整数构成的list/tuple,为卷积的步长。 如为单个整数,则表示在各个空间维度的相同步长。任何不为1的strides均...

在LSTM神经网络Keras实践中一些报错的处理分享

在LSTM神经网络Keras实践中一些报错的处理分享
最近用LSTM神经网络做了一下财务选股,自己是刚自学的小白,因为处理的是三维数据,也即面板数据,在网上有的报错没有直接的处理办法,对中间出现的报错,有一些自己的理解,如果不对,还希望指正。 分享一下处理经验: 1. 一个是shape()、reshape()函数的问题,经常会有: ValueError:cannot reshape array of size 220110 into <870,7,36> 这其实是对这两个函数...

机器学习:各种优化器Optimizer的总结与比较

机器学习:各种优化器Optimizer的总结与比较
优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三种梯度下降法:标准梯度下降法(GD, Gradient Descent),随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent)及批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent)。 1. 标准梯度下降法(G...

机器学习:过拟合、神经网络Dropout

机器学习:过拟合、神经网络Dropout
过拟合 过拟合现象 机器学习中,过拟合现象就是训练模型高度适用于训练集,而对测试集或未知数据集效果不好的情况。表现为训练集过度拟合具有高准确率,而测试集的准确率明显低于测试集。 防止过拟合 防止过拟合的方法有:增加数据集,正则化方法以及Dropout方法。 1. 增加数据集 数据挖掘中,数据量越多,对模型参数调整就越准确。多的数据往往比好的训练模型要重要,因...

TensorFlow之tf.keras的基础分类

TensorFlow之tf.keras的基础分类
出自:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification 本指南训练神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果您不了解所有细节,这是可以的,这是一个完整的TensorFlow程序的快节奏概述,详细解释了我们的细节。 本指南使用tf.keras,一个高级API,用于在TensorFlow中构建和训练模型。 一、导入库 主要使用的3个库: # TensorFlow and tf.ker...

使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集

使用tf.data.Dataset.from_tensor_slices五步加载数据集
前言: 最近在学习tf2 数据加载感觉蛮方便的 这里记录下使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices 进行加载数据集. 使用tf2做mnist(kaggle)的代码 思路 Step0: 准备要加载的numpy数据 Step1: 使用 tf.data.Dataset.from_tensor_slices() 函数进行加载 Step2: 使用 shuffle() 打乱数据 Step3: 使用 map() 函数进行预处理 Step4: 使用 batch() 函数设置 batch size 值 Step5:...