动物识别系统python+Django网页界面+TensorFlow算法模型+数据集训练
一、简介 动物识别系统。基于Python+TensorFlow+Django网页框架+ResNet50算法模型实现实现步骤如下： 收集多种动物的图片数据集，并整理归类 然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法模型网络对数据集进行多次迭代训练 最后得到一个精度较高的H5模型文件 基于训练好的模型，使用Django开发一个网页界面平台，实现用户上传一张图片识别其名称 用户...
DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
目录输出结果核心代码 输出结果数据集 tensorboard可视化 1. iter: 0 loss: 0.010328549 2. iter: 500 loss: 0.0044991444 3. iter: 1000 loss: 0.003714567 4. iter: 1500 loss: 0.0033356838 5. iter: 200....
DL之LSTM：基于tensorflow框架利用LSTM算法对气温数据集训练并回归预测
输出结果tensorboard可视化iter: 0 loss: 0.010328549iter: 500 loss: 0.0044991444iter: 1000 loss: 0.003714567iter: 1500 loss: 0.0033356838iter: 2000 loss: 0.003116763iter: 2500 loss: 0.0029606873iter: 3000 los....
ML之xgboost&GBM：基于xgboost&GBM算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练(两模型性能PK)实现二分类预测
输出结果 设计思路 核心代码finish loading from csv weight statistics: wpos=1522.37, wneg=904200, ratio=593.94loading data end, start to boost treestraining GBM from sklearn Iter &...
ML之xgboost：基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练实现二分类预测(基于训练好的模型进行新数据预测)
输出结果 设计思路 核心代码xgmat = xgb.DMatrix( data, missing = -999.0 ) bst = xgb.Booster({'nthread':8}, model_file = modelfile)res = [ ( int(idx[i]), ypred[i] ) for i in range(len(ypred)) ....
ML之xgboost：基于xgboost(5f-CrVa)算法对HiggsBoson数据集(Kaggle竞赛)训练(模型保存+可视化)实现二分类预测
输出结果 设计思路 核心代码num_round = 1000 n_estimators = cvresult.shape[0] print ('running cross validation, w....
DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—训练过程
输出结果设计思路核心代码 from keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateaunclass = len(characters) + 1 model, basemodel = get_model_train(height=imgH, nclass=nclass) import osif os....
DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—预测过程
输出结果1、五张图片进行测试，并输出测试结果输出结果分别为设计思路核心代码 def ocr_predict(im): im = im.convert('L') 。 scale = im.size[1]*1.0 / 32 w =....
DL之CNN：利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别、模型评估(99.4%)
输出结果 设计思路 核心代码network = DeepConvNet() network.load_params("data_input/DeepConvNet/deep_convnet_params.pkl....
DL之CNN：利用自定义DeepConvNet【7+1】算法对mnist数据集训练实现手写数字识别并预测(超过99%)
输出结果 设计思路 核心代码class DeepConvNet: def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), conv_param_1 = {'filter_num':16, 'filter_size....
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