没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Tensorflow2.*教程之基本分类:对服装图像进行分类(1)
Tensorflow2.*教程之基本分类:对服装图像进行分类(1)
9 下载量 120 浏览量
更新于2023-03-03
1
收藏 127KB PDF 举报
tensorflow版本:2.1.0 需要Python库:Numpy,Matplotlib 使用的数据集:Fashion Mnist TF1.* TF1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。计算图中的节点是 Tensors,当图形运行时,它将保持nn维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 在 TensorFlow 2.0 之前,我们必须将图表分为两个阶段: 构建一个描述你要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立来计算的符号表示。该阶段通常将定义一个或多个表示计算图输入的 “占位符”(placeholder)对象。 多次运行计算图。每次运
资源详情
资源推荐
Tensorflow2.*教程之基本分类:对服装图像进行分类教程之基本分类:对服装图像进行分类(1)
tensorflow版本:版本:2.1.0
需要需要Python库:库:Numpy,Matplotlib
使用的数据集:使用的数据集:Fashion Mnist
TF1.*
TF1.x 主要用于处理「静态计算图」的框架。计算图中的节点是 Tensors,当图形运行时,它将保持nn维数组;图中的边表示
在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。
在 TensorFlow 2.0 之前,我们必须将图表分为两个阶段:
构建一个描述你要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立来计算的符号表示。该阶段通常将定义
一个或多个表示计算图输入的 “占位符”(placeholder)对象。
多次运行计算图。每次运行图形时(例如,对于一个梯度下降步骤),你将指定要计算的图形的哪些部分,并传递一个
“feed_dict” 字典,该字典将给出具体值为图中的任何 “占位符”。
TF2.*
使用 Tensorflow 2.*,我们可以简单地才用 “更像 python” 的功能形式,与 PyTorch 和 Numpy 操作直接相似。而不是带有计
算图的两步范例,使其(除其他事项外)更容易调试 TF 代码。
TF 1.x 和 2.0 方法的主要区别在于 2.0 方法不使用 tf.Session,tf.run,placeholder,feed_dict。
Fashion Mnist类别类别
图像数据是28×28 NumPy数组,像素值范围是0到255。
标签
是整数数组,范围是0到9。这些对应于图像表示的衣服
类别
:
标签标签 类类
0 T恤/上衣
1 裤子
2 拉过来
3 连衣裙
4 涂层
5 凉鞋
6 衬衫
7 运动鞋
8 袋
构建模型图构建模型图
接下来开始我们模型构建及分类
需要导入需要导入python库库
weixin_38577922
- 粉丝: 10
- 资源: 963
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- zigbee-cluster-library-specification
- JSBSim Reference Manual
- c++校园超市商品信息管理系统课程设计说明书(含源代码) (2).pdf
- 建筑供配电系统相关课件.pptx
- 企业管理规章制度及管理模式.doc
- vb打开摄像头.doc
- 云计算-可信计算中认证协议改进方案.pdf
- [详细完整版]单片机编程4.ppt
- c语言常用算法.pdf
- c++经典程序代码大全.pdf
- 单片机数字时钟资料.doc
- 11项目管理前沿1.0.pptx
- 基于ssm的“魅力”繁峙宣传网站的设计与实现论文.doc
- 智慧交通综合解决方案.pptx
- 建筑防潮设计-PowerPointPresentati.pptx
- SPC统计过程控制程序.pptx
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功