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python怎么用TensorFlow做图像识别-创新互联

小编这次要给大家分享的是python怎么用TensorFlow做图像识别,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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一、TensorFlow简介

TensorFlow是由谷歌开发的一套机器学习的工具,使用方法很简单,只需要输入训练数据位置,设定参数和优化方法等,TensorFlow就可以将优化结果显示出来,节省了很大量的编程时间,TensorFlow的功能很多很强大,这边挑选了一个比较简单实现的方法,就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数据库中的手写数字做识别,让机器找出规律,然后再导入新的数字让机器识别。

二、流程介绍

python怎么用TensorFlow做图像识别

上图是TensorFlow的流程,可以看到一开始要先将参数初始化,然后导入训练数据,计算偏差,然后修正参数,再导入新的训练数据,不断重复,当数据量越大,理论上参数就会越准确,不过也要注意不可训练过度。

三、导入数据

数据可进入MNIST数据库 (Mixed National Institute of Standards and Technology database),这是一个开放的数据库,里面有许多免费的训练数据可以提供下载,这次我们要下载的是手写的阿拉伯数字,为什么要阿拉伯数字呢?1、因为结果少,只有十个,比较好训练 2、图片的容量小,不占空间,下面是部分的训练数据案例

python怎么用TensorFlow做图像识别

TensorFlow可以直接下载MNIST上的训练数据,并将它导入使用,下面为导入数据的代码

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
MNIST = input_data.read_data_sets("/data/mnist", one_hot=True)

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