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  • 大小: 6.88MB
    文件類型: .rar
    金幣: 2
    下載: 0 次
    發布日期: 2024-02-04
  • 語言: Python
  • 標簽: tensorflow??

資源簡介

先在https://download.csdn.net/download/yy805428679/10787808處下載了三通道圖像的例程,然后使用那個手寫的灰度圖文件庫,再改了下。所有改過的傻逼過程里的注釋都沒刪,也許有幫助。把解壓后的文件放到e盤DeepLearning文件夾里,運行test_Net.py就可以出測試結果。當然也可以運行train_Net.py先訓練。我用的是anaconda3,64位,spyder編輯,python3.5,tensorfow是CPU版本。

資源截圖

代碼片段和文件信息

#?-*-?coding:?utf-8?-*-
“““
Created?on?Mon?Jul?30?15:39:57?2018

@author:?Yanlei


代碼功能:?輸入圖片處理
對指定大小的生成圖片進行sample和label分類操作。獲得神經網絡屬輸入的get_files文件,
同時為了方便網絡的訓練,對輸入數據進行batch處理。
“““



import?os
import?tensorflow?as?tf
import?numpy?as?np
import?math
import?matplotlib.pyplot?as?plt


#===============================================================
#?生成圖片路徑和標簽的list

train_dir?=?‘E:\\DeepLearning\\Train_Our_Dataset\\Images_data‘

pic0?=?[]
label_0?=?[]
pic1?=?[]
label_1?=?[]
pic2?=?[]
label_2?=?[]
pic3?=?[]
label_3?=?[]
pic4?=?[]
label_4?=?[]
pic5?=?[]
label_5?=?[]
pic6?=?[]
label_6?=?[]
pic7?=?[]
label_7?=?[]
pic8?=?[]
label_8?=?[]
pic9?=?[]
label_9?=?[]



#====================================
#?step1:獲取train_dir?=?‘E:\\DeepLearning\\Train_Our_Dataset\\Images_data‘下所有圖片路徑,存放在
#?對應的list中,同時貼上標簽,放到對應的label列表中
def?get_files(file_dir?ratio):????#?ratio?比例,比率
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic0‘):
????????pic0.append(file_dir?+‘/pic0‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_0.append(0)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽?
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic1‘):
????????pic1.append(file_dir?+‘/pic1‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_1.append(1)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic2‘):
????????pic2.append(file_dir?+‘/pic2‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_2.append(2)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic3‘):
????????pic3.append(file_dir?+‘/pic3‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_3.append(3)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic4‘):
????????pic4.append(file_dir?+‘/pic4‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_4.append(4)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic5‘):
????????pic5.append(file_dir?+‘/pic5‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_5.append(5)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic6‘):
????????pic6.append(file_dir?+‘/pic6‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_6.append(6)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic7‘):
????????pic7.append(file_dir?+‘/pic7‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_7.append(7)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic8‘):
????????pic8.append(file_dir?+‘/pic8‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_8.append(8)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????for?file?in?os.listdir(file_dir+‘/pic9‘):
????????pic9.append(file_dir?+‘/pic9‘+‘/‘+?file)?#?將圖片讀出到list。?
????????label_9.append(9)????????????????#?數組中添加0,表明0是0的標簽
????



????#step2:對生成的圖片路徑和標簽List做打亂處理,合起來組成一個list(img和lab)
????image_list?=?np.hstack((pic0pic1pic2pic3pic4pic5pic6pic7pic8pic9))????#?stack堆疊。h代表水平方向。hstack表示水平方向連起來
????label_list?=?np.hstack((label_0label_1label_2label_3label_4label_5label_6label_7label_8label_9))
????
????#?利用shuffle打亂順序
????temp?=?np.array([image_list?label

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件????????181??2019-07-29?17:25??Train_Our_Dataset\Images_data\checkpoint

?????文件????4369948??2019-07-29?10:19??Train_Our_Dataset\Images_data\events.out.tfevents.1564365740.RJ-COMPUTOR

?????文件????2171447??2019-07-29?17:25??Train_Our_Dataset\Images_data\events.out.tfevents.1564391342.RJ-COMPUTOR

?????文件?????401244??2019-07-29?17:25??Train_Our_Dataset\Images_data\model.ckpt-9999.data-00000-of-00001

?????文件???????1535??2019-07-29?17:25??Train_Our_Dataset\Images_data\model.ckpt-9999.index

?????文件?????942027??2019-07-29?17:25??Train_Our_Dataset\Images_data\model.ckpt-9999.meta

?????文件????????599??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_10.jpg

?????文件????????573??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1001.jpg

?????文件????????591??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1008.jpg

?????文件????????590??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1023.jpg

?????文件????????581??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1034.jpg

?????文件????????598??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1045.jpg

?????文件????????616??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1065.jpg

?????文件????????658??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1076.jpg

?????文件????????637??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_108.jpg

?????文件????????534??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1094.jpg

?????文件????????597??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1097.jpg

?????文件????????601??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1103.jpg

?????文件????????611??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1113.jpg

?????文件????????616??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1117.jpg

?????文件????????620??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1133.jpg

?????文件????????573??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1137.jpg

?????文件????????580??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1146.jpg

?????文件????????605??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_115.jpg

?????文件????????580??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1179.jpg

?????文件????????611??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_120.jpg

?????文件????????582??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1207.jpg

?????文件????????570??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1227.jpg

?????文件????????539??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1228.jpg

?????文件????????579??2019-04-08?08:31??Train_Our_Dataset\Images_data\pic0\mnist_train_1245.jpg

............此處省略10000個文件信息

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