文章 2022-07-25 来自:开发者社区

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成带背景的大尺寸、高质量的Deep Dream图片——五个架构设计思维导图

目录TF中的Deep Dream实践:利用Inception模型+GD算法——五个架构设计思路一、导入Inception模型并输出其某个卷积形状二、利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片三、利用Inception模型+GD算法生成更大尺寸的Deep Dream图像四、利用Inception模型+GD算法生成更高质量(图像本身的质量)的Deep Dream图像五、利....

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成带背景的大尺寸、高质量的Deep Dream图片——五个架构设计思维导图
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成带背景的大尺寸、高质量的Deep Dream图片

输出结果设计思路代码(部分)实现# coding:utf-8#TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成大尺寸高质量+背景图像的Deep Dream图片from __future__ import print_functionimport os……# 1、创建图和Sessiongraph = tf.Graph()……    name = 're_relu' &...

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成带背景的大尺寸、高质量的Deep Dream图片
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成更高质量的Deep Dream高质量图片

输出结果设计思路部分代码# coding:utf-8#TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成更高质量(图像本身的质量)的Deep Dream图像from __future__ import print_functionimport os……import tensorflow as tf# 1、创建图和Sessiongraph = tf.Graph()sess = tf.Intera....

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成更高质量的Deep Dream高质量图片
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成更大尺寸的Deep Dream精美图片

输出结果设计思路部分代码TF之TFDeepDream:生成更大尺寸的Deep Dream图像from __future__ import print_function……import tensorflow as tf# 1、创建图和Sessiongraph = tf.Graph()sess = tf.InteractiveSession(graph=graph)……    c....

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成更大尺寸的Deep Dream精美图片
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片

输出结果设计思路实现(部分)代码#TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片from __future__ import print_functionimport tensorflow as tf#1、创建图graph = tf.Graph()……#结果输出score,也就是卷积层对应通道的平均值,确实是按期望逐渐增大的。在经过20 次迭代后,会把图像保存....

TF之DD:利用Inception模型+GD算法生成原始的Deep Dream图片
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

TF:利用是Softmax回归+GD算法实现MNIST手写数字图片识别(10000张图片测试得到的准确率为92%)

设计思路全部代码#TF:利用是Softmax回归+GD算法实现手写数字识别(10000张图片测试得到的准确率为92%)#思路:对输入的图像,计算它属于每个类别的概率,找出最大概率即为预测值import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data  mnist = input_dat....

TF:利用是Softmax回归+GD算法实现MNIST手写数字图片识别(10000张图片测试得到的准确率为92%)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练、评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证)

输出结果第 0 accuracy 0.125第 20 accuracy 0.6484375第 40 accuracy 0.78125第 60 accuracy 0.9296875第 80 accuracy 0.8671875第 100 accuracy 0.90625第 120 accuracy 0.8671875第 140 accuracy 0.8671875第 160 accuracy 0.....

TF之LSTM:利用LSTM算法对mnist手写数字图片数据集(TF函数自带)训练、评估(偶尔100%准确度,交叉熵验证)

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

智能引擎技术

AI Online Serving,阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营,大数据深度学习时代的创新主场。

+关注