資料結構
網路
關係型資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法律研究如何使用 Python 中的 TensorFlow 繪製結果？
Tensorflow 可以使用 'matplotlib' 庫和 'imshow' 方法來繪製結果。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協作建立神經網路？
包含至少一層的神經網路稱為卷積層。我們可以使用卷積神經網路構建學習模型。
影像分類中遷移學習背後的直覺是，如果一個模型在一個大型且通用的資料集上進行訓練，則該模型可以有效地用作視覺世界的通用模型。它將學習特徵圖，這意味著使用者不必從頭開始在大型資料集上訓練大型模型。
TensorFlow Hub 是一個包含預訓練 TensorFlow 模型的儲存庫。 TensorFlow 可以用於微調學習模型。
我們將瞭解如何使用 TensorFlow Hub 中的模型與 tf.keras，使用 TensorFlow Hub 中的影像分類模型。完成此操作後，可以執行遷移學習以微調模型以適應自定義影像類別。這是透過使用預訓練的分類器模型來獲取影像並預測它是做什麼的來完成的。這可以在不需要任何訓練的情況下完成。
我們正在使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助透過瀏覽器執行 Python 程式碼，並且需要零配置並免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 是建立在 Jupyter Notebook 之上的。
示例
print("The results are plotted")
plt.figure(figsize=(10,9))
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
for n in range(30):
plt.subplot(6,5,n+1)
plt.imshow(image_batch[n])
plt.title(predicted_label_batch[n].title())
plt.axis('off')
_ = plt.suptitle("Model predictions")程式碼來源 - https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
輸出
解釋
- 結果在控制檯上繪製。
更新於： 2021年2月25日
342 次檢視
廣告