这个bug的解决办法：
# from tensorflow.keras import datasets, layers, models from tensorflow.python.keras import datasets, layers, models
在tensorflow和Keras中间插入python，可能是因为tensorflow版本问题（我的版本是1.7.0），Keras的目录是 ~tensorflowpythonkeras,而非 ~tensorflowkeras
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keras的图像预处理ImageDataGenerator类 一、总结 一句话总结： 【图片生成器-“喂”一个batch_size大小的样本数据】：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据 【数据增强等操作】：同时也可以在每一个…
由于caffe安装坑很多，而且caffe框架很久不更新了，微调对框架影响不大，所以对与ubuntu18.04在caffe官网提供了一条命令安装，避免很多踩坑痛苦。 CPU的一条命令安装： sudo apt install caffe-cpu GPU的一条命令安装： sudo apt install caffe-cuda 一条命令安装依赖： sudo apt …
环境Anaconda 废话不多说，关键看代码 import tensorflow as tf import os os.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL’]=’2′ tf.app.flags.DEFINE_integer(“max_step”, 300, “训练模型的步数”) FLAGS = tf.app.flags.FLA…
Github上的一个开源项目，文档讲得极清晰 Github – https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 原文- http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/…
图像语义分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。本文提供了一个可进行自定义数据集训练基于pytorch的deeplabv3+图像分割模型的方法，训练了一个动漫人物分割模型，不过数据集较小，仅供学习使用 程序输入：动漫图片 程序输出：分割好的动漫人物图片 目录 程序简介 程序/数据集下载 数据集准备 训练步骤 预测演示步…
cuda11估计可行（可以试试^_^），实在折腾没办法了（降低了cudnn版本），装了cuda10.1+cudnn7.6.0 安装caffe的主要目的是用来装openpose的环境，但是实际上单独安装caffe环境并不能直接用到openpose上，需要下载openpose自带的caffe版本。这篇仅用来参考，其实差别不大。 被这个caffe环境折腾了好…
# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.lay…
本文介绍如何使用keras作图片分类（2分类与多分类，其实就一个参数的区别。。。呵呵） 先来看看解决的问题：从一堆图片中分出是不是书本，也就是最终给图片标签上：“书本“、“非书本”，简单吧。 先来看看网络模型，用到了卷积和全连接层，最后套上SOFTMAX算出各自概率，输出ONE-HOT码，主要部件就是这些，下面的nb_classes就是用来控制分类数的，本…
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