roses

阅读本文大概需要 8 分钟。 基于AlexNet完成五种花的训练和识别 花分类数据集获取及项目简介 在本例中，我们将使用通过Python爬虫技术获取的 不具备版权 的3762张样本图片，包括5个类别：其中daisy（菊花）633张，dandelion（蒲公英）898张，roses（玫瑰）641张，sunflowers（太阳花）699张，tulips（郁金香）799张； 训练集图片共3306张，同样也是5种类别，其中daisy（菊花）570张，dandelion（蒲公英）809张，roses（玫瑰）577张，sunflowers（太阳花）630张，tulips（郁金香）720张； 测试集图片共364张，也是5种类别，其中daisy（菊花）53张，dandelion（蒲公英）89张，roses（玫瑰）64张，sunflowers（太阳花）69张，tulips（郁金香）79张； 有了数据集之后，我们将搭建AlexNet卷积神经网络，通过对图片的训练，来完成对要识别图片的判断，要注意的一点，因为此项目中样本集中图片总量较小，所以相比第一个例子，识别率可能会有所下降。 代码及最终效果展示 接下来，我们给出本案例的核心代码，即AlexNet网络模型搭建的核心代码： from TensorFlow.keras import layers, models, Model, Sequential

1，汉明重量是一串符号中非零符号的个数 2，汉明距离是 两个等长字符串 对应位置的不同字符的个数 就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。例如： 1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2。 2143896 与 2233796 之间的汉明距离是 3。 "toned" 与 "roses" 之间的汉明距离是 3。 一个符号串的 汉明重量 等于 同样长度的全零符号串的 汉明距离。在最为常见的数据位符号串中，它是1的个数。 都是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的，它在包括信息论、编码理论、密码学等多个领域都有应用。 摘自： https://www.cnblogs.com/songgj/p/8746585.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_72ef7bea0102wgcw.html 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4403345/blog/4264749

前面的博客中我们说过，在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来，那么，怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢？这对很多新手来说都是一个难题，因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中，而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点深。本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类，后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。 如果你已有数据集，那么，请将所有数据存放在同一目录下，然后将不同类别的图片分门别类地存放在不同的子目录下,目录树如下所示： $ tree flower_photos -L 1 flower_photos ├── daisy ├── dandelion ├── LICENSE.txt ├── roses ├── sunflowers └── tulips 所有的数据都存放在flower_photos目录下，每一个子目录（daisy、dandelion等等）存放的都是一个类别的图片。如果你已有自己的数据集，那就按上面的结构来存放，如果没有，想操作学习一下，你可以通过下面代码下载上述图片数据集： In [ ]: import tensorflow as tf import pathlib data_root_orig = tf .