本人新手一枚,刚写完作业,心血来潮水一贴,才接触机器学习不到3天,操作过于垃圾,欢迎大佬指教,别喷太用力
首先需要的是Python语言的基础还有机器学习的相关知识。当然,你可以统统不要
我们下载安装Python3.7运行环境然后用pip安装一些库:
matplotlib,tensorflow,pandas,numpy
然后新建一个0.py文件,然后就可以愉快的开始了先import库

接着把训练用的图片和其对应的标签读入

但是计算机还看不懂,这就需要一些预处理指令了,我随手搞了一个

然后需要构建一个数据集,方便大量文件快速使用,顺便再次打乱顺序

然后得到了一个ds数据集,接着随便搞点乱七八糟的参数进去构建模型顺便编译

使用了mobile_net模型,并在Dense输出层之前使用 GlobalAveragePooling2D 来平均那些空间向量。
接着就是训练了。做好各种读取/保存权重的操作后,就直接fit

然后再定义交互函数,读入然后预处理文件,调整尺寸,【图里有个地方漏了东西】

然后,我们还需要一些训练用的数据,就像这样

按照之前写的读入代码,把图片放好位置,就可以愉快的运行python0.py啦【我用CPU算的,慢了点】

控制台里可以看到,在训练集里面准确率86%
现在我们输入几张训练集里面没有的图片,试试效果【滑稽没了】


再试试看我【滑稽】

wow看起来不错,句句都是实话【滑稽】
其实非常垃圾,下次试试自定义一个卷积核神经网络模型【滑稽】

首先需要的是Python语言的基础还有机器学习的相关知识。当然,你可以统统不要
我们下载安装Python3.7运行环境然后用pip安装一些库:
matplotlib,tensorflow,pandas,numpy
然后新建一个0.py文件,然后就可以愉快的开始了先import库


接着把训练用的图片和其对应的标签读入


但是计算机还看不懂,这就需要一些预处理指令了,我随手搞了一个


然后需要构建一个数据集,方便大量文件快速使用,顺便再次打乱顺序


然后得到了一个ds数据集,接着随便搞点乱七八糟的参数进去构建模型顺便编译


使用了mobile_net模型,并在Dense输出层之前使用 GlobalAveragePooling2D 来平均那些空间向量。
接着就是训练了。做好各种读取/保存权重的操作后,就直接fit


然后再定义交互函数,读入然后预处理文件,调整尺寸,【图里有个地方漏了东西】


然后,我们还需要一些训练用的数据,就像这样


按照之前写的读入代码,把图片放好位置,就可以愉快的运行python0.py啦【我用CPU算的,慢了点】


控制台里可以看到,在训练集里面准确率86%
现在我们输入几张训练集里面没有的图片,试试效果【滑稽没了】


再试试看我【滑稽】

wow看起来不错,句句都是实话【滑稽】
其实非常垃圾,下次试试自定义一个卷积核神经网络模型【滑稽】