α = d e c a y − r a t e e p o c h − n u m ∗ α 0 alpha = decay-rate^{epoch-num}*alpha_{0} α=decay−rateepoch−num∗α0​ α = k e p o c h − n u m ∗ α 0 其 中 k 是 超 ...

将像素值变小，图像亮度减小，色彩变暗；像素值增大，图像亮度增大，色彩变亮。 代码如下：

前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式，这就给程序的编写带来一定麻烦。...

本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者。如有谬误，请联系指出，如需转载，...

设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。监督学习最重要的思想是，在一直...

生成器为v1 ResNet模型。该函数生成一系列ResNet v1模型。有关特定的模型实例化，请参见resnet_v1_*()方法，该方法通过选择产生不同深度的resnet的不同块实例化获得。Imagenet上的图像分类训练通常使用[224,224]输入，对于...

slim中给出了resnet、vgg卷积网络的快速实现方法，定义的位置为:D:anacondaenvstensorflowLibsite-packagestensorflowcontribslimpythonslimnets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet......

虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例，但是当训练数据量较大时，可将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。tensorflow提供了tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一个正则表达式的所有文件，得到的文...

除队列以外，tensorflow还提供了一套更高的数据处理框架。在新的框架中，每一个数据来源被抽象成一个“数据集”，开发者可以以数据集为基本对象，方便地进行batching、随机打乱(shuffle)等操作。...

返回一个独热张量。 索引中由索引表示的位置取值on_value，而所有其他位置取值off_value。on_value和off_value必须具有匹配的数据类型。如果还提供了dtype，则它们必须与dtype指定的数据类型相同。如果没有提供on_value，...