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龙星计划_卷积层的作用_tensorflow案例实战视频课程 卷积神经网络模型参数_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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esting-image”)write_records_file(training_dataset,“ ./output/training-images/training-image”) 示例代码将打开每个图像,将其转换为grayscaie,调整其大小,然后将其添加到TFRecord文件中。除了使用tf.image.resize_images操作外,该选项与早期示例没有什么不同。尺寸调整操作会使图像变形,如果图像变形,则图像尺寸将保持相同。例如,如果使用此代码重新调整了纵向图像和横向图像的尺寸,则横向图像的输出会失真。这些失真是由于tf.image.resize_images没有考虑图像的长宽比(高宽比)引起的。为了正确地缩放一组图像,裁剪或填充是一种首选方法,因为它忽略了阻止失真的纵横比。 加载图像 一旦将测试和培训数据集转换为TFRecord格式,就可以将它们读取为TFRecords而不是JPEG图像。目的是一次加载一些带有相应标签的图像。 filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf.train.match_file
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