基于项目式教学的程序设计类课程翻转课堂教学案例——以TensorFlow应用与开发课程为例

针对程序设计类课程教学中存在的问题,深入分析“项目式+翻转课堂”的教学模式与程序设计类课程的契合关系,以“MNIST手写数字识别”项目为例,阐述“项目式+翻转课堂”教学模式的设计和评价方式,介绍基于项目式教学的翻转课堂构建过程,最后通过问卷调查分析说明教学效果。

基于TensorFlow的垃圾图像分类研究

研究如何利用TensorFlow对垃圾图像进行分类。采用卷积神经网络(CNN)作为主要方法,通过在大型数据集上进行训练和微调,实现了对不同类型垃圾图像的准确分类。研究结果表明,提出的模型在测试集上表现卓越,整体分类准确率超过90%。此外,通过对模型进行可视化分析,揭示了其对图像特征的学习方式,进一步深化了对分类过程的理解。总而言之,基于TensorFlow的深度学习方法在垃圾图像分类领域具有广泛的应用前景。

TensorFlow人脸识别技术在采煤工作面的应用研究

煤矿环境复杂,传统人员监测方法受到光照和粉尘的制约,难以准确识别人脸。针对上述问题,提出了一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络框架,级联网络框架包括P-Net,R-Net,O-Net三个不同阶段的深度卷积网络,通过P-Net的候选窗口筛选、R-Net的迭代优化和O-Net的关键点确认,逐步预测人脸和关键点的位置,有效提升了人脸识别性能。并对深度学习网络框架进行了优化:通过减少滤波器数量和改变尺寸,在减小计算负担的同时提高了性能。在FDDB和CelebA-Masked等数据集的实验验证结果表明,与传统方法相比,多层级联架构在准确率上均具有显著优势,证明了其在复杂煤矿环境下的有效性和鲁棒性。

基于TensorFlow和CNN模型的验证码识别研究

针对传统机器学习中应用于多位字符验证码的分割识别方法具有整体准确率低、泛化能力不足的问题,提出一种高效通用的识别方法。设计基于CNN模型的端到端字符型验证码识别流程,使用TensorFlow框架实现流程的数据训练和效果验证。该方法可以高效地识别出字符型验证码,其平均准确率为95%以上,输入整张图片,直接输出整体识别结果,具有更强的通用性。使用CNN模型识别多位字符验证码相比于传统机器学习方法具有更高的准确率和通用性。

基于TensorFlow机器学习的交流输电线路故障辨识方法

交流输电线路在电力系统中起着关键的作用,影响着国家工业发展和人民的经济生活。尽管直流输电技术越来越完善,但交流输电方式在高压输电和低压配电中仍然举足轻重。因此当交流输电线路发生故障时,如何快速且准确的识别出故障类型进而进行相应故障处理,对于提高电网可靠性,减少经济损失具有很高的实际意义的。本文搭建了TensorFlow机器学习平台,通过电磁暂态仿真模型软件测试出训练数据和测试数据,研究基于相关算法的三相交流线路短路故障辨识的方法。希望通过TensorFlow这个深度学习平台,探索出较为成熟的交流线路短路故障识别方法,并以此为出发点应用在电力系统的各个环节中。

TensorFlow监测液压缸内部微小泄漏量的研究方法

现阶段普遍采用的内泄漏检测方法,实际上并没有做到液压缸微小内泄漏量的监测。为监测液压缸微小内泄漏量,提出了利用TensorFlow的研究方法。其中最大的创新点是设计了一种结构性的液压油传感器,并采用TensorFlow构建网络实施监测,将复杂的应变—微小泄漏量关系简化至可直接读取。主要内容是利用液压油传感器,提供给微小内泄漏一个缓冲部位,减少压力影响,同时连接液压油收集部位和PC端,构成整个监测系统对数据进行采集和处理,最后再利用TensorFlow实现无需人工的液压缸内部微小泄漏量监测。结果表明,结合液压油传感器和TensorFlow,提取原始数据并处理最终数据,可以监测液压缸微小内泄漏量,为液压系统的微小内泄漏量的监测提供了研究思路。

基于Tensorflow Lite的中草药嵌入式识别器

中草药识别属于一种目标检测技术。中草药种类繁多,特征各异,人们对各种中草药的认知需要漫长的过程和庞大的工作。本文设计了一款小体积、低成本、模型部署难度低的中草药识别器,该识别器基于TensorFlow Lite框架,在嵌入式设备上部署YOLO算法,实现对中草药种类的快速识别。通过测试,该设备满足实际需求。

基于TensorFlow深度学习框架的电商销售数据分析

电商平台是当今互联网产业中具有活力和发展潜力的领域之一,对电商销售数据进行准确分析和预测,已成为电商企业必须面对的重要问题。基于TensorFlow深度学习框架,构建了一个预测销售额的模型,对电商销售数据进行了分析和预测,并通过实验验证了模型的准确性和效率。实验结果表明,该模型具有较高的预测准确性和效率,可以为电商企业提供了更准确、更可靠的销售预测,具有重要的应用价值。

OclDNN:一种可应用于TensorFlow的通用DNN库

深度学习模型的构建、训练以及推理离不开TensorFlow等机器学习框架中深度学习算子的支撑,对于卷积、池化等深度学习中被高频调用或计算量较大的算子,机器学习框架一般通过调用深度神经网络(DNN)库来提升计算效能。现有DNN库主要由英伟达、AMD等少数国外厂商开发并根据自有硬件设备特点进行优化,但其封闭性导致其他厂商生产的通用加速器难以在深度学习领域发挥作用。为解决现有DNN库无法支持国产加速器的问题,使得深度学习模型能够调用国产加速器进行运算,研究跨平台的通用DNN库,通过对开源MIOpen的结构特点和调用方式进行分析,提出修改和重构该库的方法,并实现一种基于OpenCL的DNN(OclDNN)库。考虑到TensorFlow较高的流行度及其对DNN库调用的特殊性与复杂性,研究通用DNN库在TensorFlow中的集成方法,通过StreamExecutor中的OpenCL平台实现对OclDNN的调用。实验结果表明,OclDNN在英伟达、华为等不同厂商的计算设备上运算结果正确可靠,在相同实验环境下,深度学习算子使用OclDNN时的加速性能比传统CPU并行算法提升了5~60倍。

基于TensorFlow框架的图像识别网络模型的研究

为提高TensorFlow平台的图像识别准确率,同时降低神经网络结构复杂度以及解决模型过拟合等问题,基于传统的卷积神经网络,通过增加参数线性单元、优化损失、改进池化方式等措施,提出一种优化的卷积神经网络模型。平台采用谷歌的深度学习框架TensorFlow2.3.0,对图像识别领域的CIFAR-10数据集进行分类识别。实验表明,采用论文优化的卷积神经网络模型进行识别时,模型的训练及收敛速度明显提升,且避免了模型的过拟合现象,最终提升了模型的识别准确率。

基于Tensorflow框架的手写数字识别

文章利用Tensorf low深度学习结构来构建神经网络模型,并采用激活函数对MINIST进行训练;加入特征转换过程,利用梯度下降优化器,将数据降维;在输出层上将全连接模型和Softmax层相结合,经过交叉验证,达到90%以上的识别率。

基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发

近年来深度学习在图像识别研究中取得突破进展,带动了目标检测技术的快速发展。利用目标检测技术开发水族馆鱼类目标检测APP,可以增强游客参观体验,提升科普效果。针对水族馆拍摄的80种鱼类,首先,使用LabelImg软件进行目标标记,再利用标记的目标导出成tfrecord数据;其次,选择ssd_mobilenet_v1模型进行数据训练,通过20万次的迭代训练获取到鱼类目标检测模型;最后,利用TensorFlow多目标检测API调用模型,定义2个接口和12个类,开发出Android系统手机APP。经过80种鱼类1620张图片测试,正确率为92.59%,华为MHA-AL00手机目标检测平均时间40 ms。使用鱼类目标检测APP,能实现水族馆鱼类快速识别、多鱼类目标实时检测,可提升游客的参观体验,辅助科普量化评价。

机器学习在图书馆应用初探:以TensorFlow为例

机器学习是人工智能的重要分支,TensorFlow是谷歌第二代开源人工智能机器学习平台。此文重点介绍机器学习(主要是深度神经网络)的基本原理和利用TensorFlow进行机器学习的基本方法,探讨在图书馆领域应用的可能和场景。以《全国报刊索引》的自动分类问题作为实验对象,利用两台图形工作站,建立了TensorFlow深度学习模型,通过设定参数和阈值、系统调优等工作,实践了应用TensorFlow的完整过程,论证了其可行性。实验通过对170万余条题录数据进行训练和测试,克服了报刊索引数据过于简单与中国图书馆分类法的类目过于细致之间的矛盾,实现了大类近80%和四级分类总体近70%的准确率(其中TP类达到91%),得出基本可代替人工分类流程的结论,为全国报刊索引的分类流程的半自动化提供有力工具,从而可望大大节省人力成本。下一步将继续利用TensorFlow的优化功能,结合更多的字段属性,进行系统调优,力争做到自动分类90%以上的准确率。

TensorFlow在图像识别系统中的应用

人工智能将是未来发展的大方向,深度学习则是人工智能领域的一个重要分支。随着深度学习在国内外的快速发展,以及深度可分离卷积神经网络模型的提出,极大地推动了深度学习在图像识别、文字处理和语音识别等领域的广泛应用。基于Google人工智能系统TensorFlow的深度学习开发平台,可以快速搭建出深度可分离卷积神经网络。文中采用MobileNet模型,Ubuntu16.04开源Linux操作系统,CUDA9.0运算平台,cuDNN7.0.5并行架构,设计Python爬虫程序构建数据集,运用TensorBoard对模型进行可视化。通过对此类模型进行重建和训练,保存训练完成的模型,对图像实现了较高准确度的识别。完成在不同迭代次数下模型性能的测试和分析,通过与Inception_v3模型的准确度与迭代周期进行对比,表明MobileNet在移动端、嵌入端以及网络规模大小和内存限制时具有较好的推广应用价值。

谷歌TensorFlow机器学习框架及应用

TensorFlow是谷歌的第二代开源的人工智能学习系统,是用来实现神经网络的内置框架学习软件库。目前,TensorFlow机器学习已经成为了一个研究热点。由基本的机器学习算法入手,简析机器学习算法与TensorFlow框架,并通过在Linux系统下搭建环境,仿真手写字符识别的TensorFlow模型,实现手写字符的识别,从而实现TensorFlow机器学习框架的学习与应用。

基于TensorFlow的深度神经网络优化方法研究

深度神经网络属于机器学习领域的一项技术,实现了对高复杂性数据的建模.为了解决深度神经网络的过拟合问题,提高模型的鲁棒性,引入了正则化处理方法和指数加权移动平均算法,通过在损失函数中加入描述模型复杂化程度的因素,抑制模型在训练过程中可能出现的异常值,增强深度神经网络模型在未知数据上的健壮性.仿真实验结果显示优化方法有效可行.

TensorFlow Lite:端侧机器学习框架

TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学习无处不在.介绍了端侧机器学习的浪潮、挑战和典型应用;TFLite的起源和系统架构;TFLite的最佳实践,以及适合初学者的工具链;展望了未来的发展方向.

TensorFlow架构与实现机制的研究

在大数据时代,云计算和大规模并行处理基础架构的共同发展不仅使得机器学习和深度人工智能有了更为广阔的应用空间,也激发了人工智能框架的快速迭代和部署。TensorFlow是Google发布的开放源代码的深度学习平台,已经在工业界有了广泛的应用。文中从TensorFlow平台的设计理念出发,分析了平台的框架和基本结构,对每个模块的功能和应用做了详尽阐述。在此基础上,通过建立一个多层深度学习神经网络,分析了输入层、隐藏层、输出层及激励函数的构建方法。最后在对TensorFlow实例运行和调试的基础上,演示了通过TensorBoard跟踪程序运行状态和参数调制的方法,给出了一维数据和多维数据的可视化结果。研究表明,相比较其他学术界的人工智能平台,TensorFlow有着更好的生态系统,支持更多的硬件架构,具备了一定的实用基础。

TensorFlow平台下基于深度学习的数字识别

TensorFlow是谷歌开源的机器学习及深度学习框架,具有高度的灵活性,可以运行在多种平台上,如CPU、GPU以及移动设备,支持当前流行的深度学习模型。卷积神经网络具有多个处理层,能对图像的特征进行逐层抽象,相比于传统的图像识别方法具有良好的效果,对输入图像的旋转、扭曲、变形具有良好的鲁棒性,并且不用对图像进行预处理,简化了图像识别的步骤。在TensorFlow平台上,搭建了一个卷积神经网络模型,利用MNIST数据集对模型进行训练及测试,最终测试能达到99%的识别率。

基于TensorFlow深度学习框架的卷积神经网络研究

卷积神经网络是一种基于多层监督学习的人工神经网络由于其较好的容错性、自适应性和权值共享等特点,而被广泛应用于图像识别、物体检测等领域。就将基于Google发布的人工智能系统TensorFlow,通过构建CNN卷积神经网络模型进行手写数字识别,并对目标函数和激活函数进行优化来提高模型精准度,运用Tensorboard对模型进行可视化。