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
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: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....

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