卷积神经网络有哪些应用?Python上如何实现呢?

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像、视频、语音识别等领域。它可以自动提取输入数据中的特征,并通过多个卷积层和池化层逐步抽象出更高层次的特征。

以下是卷积神经网络常见的应用:

图像分类:CNN可以自动识别图像中的物体并将其分类。

物体检测:CNN可以检测图像中的多个物体并标记它们的位置。

人脸识别:CNN可以将输入的人脸图像与数据库中的人脸进行比对,实现人脸识别。

图像风格转换:CNN可以将一张图像的风格应用到另一张图像上,实现图像风格转换。

在Python中,可以使用深度学习框架如TensorFlow、Keras、PyTorch等实现卷积神经网络。其中,TensorFlow是目前应用最广泛的深度学习框架之一,可以方便地实现卷积神经网络。以下是一个简单的用TensorFlow实现CNN的代码示例:

python

import tensorflow as tf

 

# 定义卷积层和池化层

def conv_layer(input, filters, kernel_size, strides, padding='same', activation=tf.nn.relu):

    conv = tf.layers.conv2d(input, filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding=padding, activation=activation)

    pool = tf.layers.max_pooling2d(conv, pool_size=[2, 2], strides=2)

    return pool

 

# 定义全连接层

def dense_layer(input, units, activation=tf.nn.relu):

    dense = tf.layers.dense(input, units=units, activation=activation)

    return dense

 

# 定义占位符

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 28, 28, 1])

y = tf.placeholder(tf.int64, shape=[None])

 

# 构建卷积神经网络

conv1 = conv_layer(x, filters=32, kernel_size=[5, 5], strides=1)

conv2 = conv_layer(conv1, filters=64, kernel_size=[5, 5], strides=1)

flatten = tf.layers.flatten(conv2)

dense1 = dense_layer(flatten, units=1024)

logits = dense_layer(dense1, units=10, activation=None)

 

# 定义损失函数和优化器

loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y))

optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

 

# 训练模型

with tf.Session() as sess:

    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for i in range(1000):

        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)

        sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

        if i % 100 == 0:

            acc = sess.run(accuracy, feed_dict

 

这个模型,需要的小伙伴可以深入地学一下。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/11861.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

远程组态管理的好处

远程组态管理可以简化管理工作,帮助您节省时间和金钱。远程组态管理可以通过各种应用程序来实现,包括: •监控所有设备的状态,以确保它们正常工作。 •记录现场数据,例如温度,压力或流量。 •快速、轻松地…

CSDN粉丝首破一千关,有你名字

2023-4-11,CSDN粉丝首破一千关。 感谢词版本1,哈哈哈哈哈哈哈哈 在编程世界里,人们可以像创造生命一样创造程序,而我对这种创造和创新的热情,从我的csdn博客社区粉丝首次突破一千人的消息中得到了极大的满足和激励。作为一个Pyth…

全面解析反欺诈(羊毛盾)API,助你识别各类欺诈风险

前言 反欺诈(羊毛盾)反机器欺诈 API,是一种基于大数据分析和模型产品的技术,通过输入手机号、手机 IP 地址进行检测,帮助客户识别大量存在恶意的账号。 反欺诈(羊毛盾)API 的作用 反欺诈&…

智慧工厂可视化合集,推动行业数字化转型

图扑软件基于 HTML5(Canvas/WebGL/WebVR)标准的 Web 技术,满足了工业物联网跨平台云端化部署实施的需求,以低代码的形式自由构建三维数字孪生、大屏可视化、工业组态等等。从 SDK 组件库,到 2D 和 3D 编辑,…

【Camunda】 -- Docker 安裝及使用

【Camunda】 -- Docker 安裝及使用1. Docker install Camunda platform1.1 Web2. Big Data -- Postgres1.1 Big Data -- Postgres3.Awakening1.1 Big Data -- PostgresCamunda platform 是一個任務監控的平台。 Camunda Modeler是建模工具。 1. Docker install Camunda platfor…

SpringSecurity之基础认知

前言 之前一直说开一个SpringSecurity的专栏,今天抽空整理一下,准备开始更新。 也欢迎大家订阅此专栏! 什么是SpringSecurity? Spring是非常成功的Java应用框架,目前是非常主流的开发框架。Spring Securtiy正是我们…

基于K-最近邻算法构建红酒分类模型

基于K-最近邻算法构建红酒分类模型 描述 Wine红酒数据集是机器学习中一个经典的分类数据集,它是意大利同一地区种植的葡萄酒化学分析的结果,这些葡萄酒来自三个不同的品种。数据集中含有178个样本,分别属于三个已知品种,每个样本…

移动App测试实战—专项测试

移动App测试实战—专项测试 我们在进行了手工的功能测试之后,也开发了一些自动化测试用例,并且做了性能测试之后,测试工作看似比较完整了。但是当我们的App在大量的用户那里被安装和使用的时候,还是会有很多我们之前没有预料的问题…

微服务+springcloud+springcloud alibaba学习笔记【Hystrix(豪猪哥)的使用】(6/9)

Hystrix(豪猪哥)的使用 6/91、Hystrix熔断器概述2、HyStrix重要概念3、hystrix案例3.1 新建模块 Cloud-provider-hystrix-payment80013.2 创建带降级的order模块 Cloud-comsumer-feign-hystrix-order803.3 配置服务降级:3.3.1 服务降级 Cloud-provider-h…

3年功能测试无情被裁,3个月学习自动化测试重新开始........

前言 不知不觉在软件测试行业工作了3年之久,虽然说我是主做的功能测试,但是我也一直是兢兢业业的呀,不曾想去年7月份无情被辞的消息让我感到一阵沉重。我曾经一直坚信自己的技能和经验足以支撑我在这个领域的未来,但现实却告诉我&…

日撸 Java 三百行day31

文章目录day31 整数矩阵及其运算面向对象思想java异常处理java中的getter和setter方法代码day31 整数矩阵及其运算 面向对象思想 结合之前day7和day8面向过程开发,只关注了矩阵加法和矩阵乘法的功能。而day31是面向对象开发,一个矩阵类,在这…

傅盛“追风”GPT,猎户星空春天来了?

GPT的横空出世,让冷清已久的商用服务机器人市场,又有了“新故事”。 从技术底层逻辑而言,服务机器人受到这类新技术的影响会更为明显。因为抛开硬件,服务机器人的内核其实就是AI,GPT大模型的出现显然成了现阶段该产业进…

KDSL-82轻型升流器

一、产品概述 KDSL-82 1000A大电流发生器是一种作为检验用的电流源,大电流试验器采用ARM芯片控制输出工艺和大容量的环形变压器,并且配有液晶屏显示的表计,同时显示一、二次电流、变比和秒表接点(或电位)的动作时间。外配铝合金机箱&#xff…

Mybatis核心

文章目录前言一、Configuration二、MappedStatement三、SqlSession四、Executor五、StatementHandler六、ParameterHandler七、ResultSetHandler八、TypeHandler总结前言 SqlSession是MyBatis提供的面向用户的操作数据库API。那么MyBatis底层是如何工作的呢?为了解…

SpringCloud-Gateway实现网关

网关作为流量的入口,常用的功能包括路由转发、权限校验、限流等Spring Cloud 是Spring官方推出的第二代网关框架,由WebFluxNettyReactor实现的响应式的API网关,它不能在传统的servlet容器工作,也不能构建war包。基于Filter的方式提…

​破除“内卷”,什么才是高阶智能座舱更优方案?

下一代智能座舱雏形已现。 从多屏互动到舱内全场景交互,从中控娱乐快速延伸到更多元化的车内娱乐平台;越来越多元化功能集中上车,座舱空间的营造(包括氛围灯、香氛等)以及AR技术的应用等等,开始深刻影响着…

关于ROS机器人-文心一言和CatGPT怎么看-

交流截图: 文字版本如下(W-文心;C-猿如意): 如何通过蓝桥云课学习ROS机器人? W: 如果你想通过蓝桥云课学习ROS机器人,可以按照以下步骤进行: 确认ROS机器人的版本和教…

能自动翻译的软件-最精准的翻译软件

批量翻译软件是一种利用自然语言处理技术和机器学习算法,可以快速翻译大量文本内容的工具。批量翻译软件可以处理多种格式的文本,包括文档、网页、邮件、PDF等等,更符合掌握多语言的计算机化需求。 147CGPT翻译软件特点: 1.批量任…

opencv:介绍 SIFT(尺度不变特征变换)及其使用(一)

在本章中 我们将了解 SIFT 算法的概念 我们将学习如何找到 SIFT 关键点和描述符。 理论 在过去的几章中,我们了解了一些角点检测器,如 Harris 等。它们具有旋转不变性,这意味着即使图像旋转,我们也可以找到相同的角点。这是显而易见的,因为旋转后的图像中的角点仍然是角点…

(链表专题) 328. 奇偶链表 ——【Leetcode每日一题】

328. 奇偶链表 给定单链表的头节点 head ,将所有索引为奇数的节点和索引为偶数的节点分别组合在一起,然后返回重新排序的列表。 第一个 节点的索引被认为是 奇数 , 第二个 节点的索引为 偶数 ,以此类推。 请注意,偶…
最新文章