环境：Ubuntu 14.04.5 LTS， Python3.4
参考代码：http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/51477537
我的代码：参考上述代码逻辑进行我自己的图片分类，修改点：1、修改读取数据的接口，来读取自己的数据集，数据集结构和mnist的数据集结构完全一致，2、修类别又10修改为47，将IMAGE_SIZE修改为1920（图片的大小为1920*1920），运行时报错如下：InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [2,47] vs. [3200,47]
使用TensorFlow的卷积神经网络算法实现图片分类
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1条回答 默认 最新
- 2022-02-28 23:22回答 2 已采纳 没有用到卷积神经网络，照片数量感觉和准确率应该关系不大，lbph算法本身是通过比较不同人脸图像LBP编码直方图达到人脸识别的目的
- 2020-03-10 16:47回答 1 已采纳 你用的数据集应该图片有自己的编号的，直接for循环载入吧。
- 2023-02-17 21:51回答 2 已采纳 方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘” 根据这项研究，LSTM算法与BP神经网络算法在chickenpox_dataset上的预测效果几乎没有差别。因此，可以认为代码方面没有问题
- 2022-10-17 08:00hyk今天写算法了吗的博客 本节内容主要向大家介绍如何使用TensorFlow快速搭建自己的卷积神经网络，并通过cifar数据集训练验证。文章最后会有相关内容知识点的补给。
- 2022-05-16 12:42回答 1 已采纳 遗传算法 是优化算法，需要构造优化问题的目标函数。用遗传算法优化神经网络 PID，或者其它控制方法，可以定义某种指标作为目标函数进行优化，这样是不需要训练数据的。所谓某种指标，是对于控制质量好坏有不同
- 2022-04-06 10:05回答 2 已采纳 模型就是一堆参数，可以理解为算法中的变量；算法是一堆数学公式，这些公式使用模型中的参数作为变量值来进行计算，以达到预测或分类功能。算法分为训练和预测两个部分，训练算法用训练数据来构建模型，预测算法用模
- 2018-11-09 08:17回答 1 已采纳 梯度下降算法的优化器就是一种BP算法 除了梯度下降（GD）或者随机梯度下降（SGD），还有很多别的BP算法，比如Adam、Adadelta、RMSprop，通称“优化器”，所谓优化器就是调整模型权重
- 2021-01-26 21:53小张学习博的博客 一、原理知识 二、Googlenet网络 三、Googlenet网络实现图片分类
- 2022-12-10 17:12回答 1 已采纳 望采纳下面只是一些基本的idea，抛砖引玉 STM（Long Short-Term Memory）是一种用于处理和预测序列数据的神经网络模型。在路径规划领域，可以通过使用LSTM模型来预测某个地点到达
- 2022-11-02 13:52回答 2 已采纳 按要求完成的，输入100537得到结果 [2]可以绘图看一下分类正确与否，不需要绘图，可把25行后删除即可 # KNeighborsClassifier进行分类demo # -*- coding:
- 2017-12-20 10:55回答 1 已采纳 http://blog.csdn.net/gongxq0124/article/details/7681000/ http://blog.csdn.net/just_do_it_123/articl
- 2021-01-04 21:44肖永威的博客 通过使用Tensorflow卷积神经网络实现数据分析过程实践，让我们深入思考深度学习能为我们省去了手动构造高阶特征的工作量，节省专业人事的投入。而且简单的卷积神经网络进行数据分析就能达到较好的效果。
- 2023-02-10 00:52回答 6 已采纳 你这显示你的DarkNet中的cudnn是8.1.1的版本，这个和你说的8.6对不上。不过按理来说cudnn的影响不会很大（只要不是cudnn7.6.5和cudnn8.x这种大版本大区别就基本上没啥大
- 2021-12-26 21:25像向日葵一样~的博客 TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架,而MNIST是一个经典的计算机视觉数据集，本文是基于TensorFlow卷积神经网络与MNIST数据集设计手写数字识别算法。
- 2023-10-10 19:42猿戴科的博客 提示 面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算---深度学习算法：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
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