TensorFlow练习11: 图像分类器 – retrain谷歌Inception模型

前一帖《TensorFlow练习10: 实现谷歌Deep Dream》使用到了谷歌训练的Inception模型,本帖就基于Inception模型retrain一个图像分类器。

图像分类器应用广泛,连农业都在使用,如判断黄瓜种类。

本帖使用的训练数据是《TensorFlow练习9: 生成妹子图(PixelCNN)》一文中使用的妹子图,最后训练出的分类器可以判断图片是不是妹子图。

首先下载tensorflow源代码:

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TensorFlow练习9: 生成妹子图(PixelCNN)

前一帖生成音乐,本帖生成图片。本文使用TensorFlow实现论文《Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders》,它是基于PixelCNN架构的模型,最早出现在《Pixel Recurrent Neural Networks》一文。

使用的图片数据

我本想使用ImageNet做为图片来源,就像论文中使用的。ImageNet图像有现成的分类,抓取也容易,但是由于很多源都被防火墙屏蔽,下载速度堪忧。《OpenCV之使用Haar Cascade进行对象识别

我看到网上有很多爬妹纸图的Python脚本,额,我爬了几天几夜的妹纸图(特别暴露那种),额,我就想看看PixelCNN最后能生成什么鬼。

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TensorFlow练习8: 生成音乐

我在GitHub看到了一个使用RNN生成经典音乐的项目:biaxial-rnn-music-composition,它是基于Theano的。本帖改为使用TensorFlow生成音乐,代码逻辑在很大程度上基于前者。

相关博文:

数据集:首先准备一些MIDI音乐,可以去freemidi.org下载。

另一个关于音乐的数据集 MusicNet

我下载了50多个MIDI文件(貌似有点少)。

屏幕快照-2016-11-20-下午1.15.39.png 我的手机铃声有么有

有了MIDI音乐,我们还需要一个可以操作MIDI的Python库:python-midi

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