研究ノート

http://qiita.com/tk-shirasaka/items/bc3093eac41e4831e7a6を参考に，python3に移植 import tensorflow as tf import numpy as np import requests ## 定数 IMG_SIZE = 256 ## 学習させる画像の縦幅・横幅 IMG_LENGTH = IMG_SIZE * IMG_SIZE * 3 ## 学習させる画像データ長 LABEL_CNT = 11 ## ラベルの種類の数 IMG_DOMAIN = 'ftp.yz.yamagata-u.ac.jp' ## 画像が取得できるURLのドメイン名 ## 学習に必要な変数の初期化 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, IMG_LENGTH]) W = tf.Variable(tf.zeros([IMG_LENGTH, LABEL_CNT])) b = tf.Variable(tf.zeros([LABEL_CNT])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, LABEL_CNT]) cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) ## CSVファイルをワークキューとして設定 queue = tf.train.string_input_producer(['image.csv']) reader = tf.TextLineReader() key, val = reader.read(queue) url, label = tf.decode_csv(val, [[''], [0]]) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) ## バッチ

📆2017-8-20 tensorflow 画像をダウンロードして学習，結果を保存まで

import tensorflow as tf import numpy as np import requests ## 定数 IMG_SIZE = 1280 ## 学習させる画像の縦幅・横幅 IMG_LENGTH = IMG_SIZE * IMG_SIZE * 3 ## 学習させる画像データ長 LABEL_CNT = 3 ## ラベルの種類の数 IMG_DOMAIN = 'ftp.yz.yamagata-u.ac.jp' ## 画像が取得できるURLのドメイン名 ## 学習に必要な変数の初期化 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, IMG_LENGTH]) W = tf.Variable(tf.zeros([IMG_LENGTH, LABEL_CNT])) b = tf.Variable(tf.zeros([LABEL_CNT])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, LABEL_CNT]) #cross_entropy = tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y)) #cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) cross_entropy = tf.reduce_sum(tf.square(y-y_)) train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(1e-7).minimize(cross_entropy) #train_step = tf.train.AdamOptimizer().minimize(cross_entropy) ## CSVファイルをワークキューとして設定 queue = tf.train.string_input_producer(['image20.csv']) reader = tf.TextLineReader() key, val = reader.read(queue) url, label = tf.decode_csv(val, [[''], [0

📆2015-1-16 超音波画像診断装置

周波数: 5MHz DR: 60dB

📆2006-2-1 画面サイズの規格

コンピュータや携帯電話のディスプレイなんかで使われる画像の画面サイズです。 QVGA Quarter VGA 320×240 VGA (Video Graphics Array: 640×480 pixel) SVGA (Super VGA: 800×600 pixel) XGA (eXtended Graphics Array: 1024×768 pixel) SXVGA (Super eXtended VGA: 1280×960 pixel) SXGA (Super XGA 1280×1024 pixel) SXGA+ (Super XGA + : 1400×1050 pixel) UXGA (Ultra XGA: 1600×1200 pixel) wide UXGA（1920×1200 pixel） QXGA (Quad XGA: 2048×1536 pixel) QSXGA (Quad Super XGA: 2560×2048 pixel) QUXGA (Quad Ultra XGA: 3200×2400 pixel) QUXGA-wide (3840×2400 pixel)

大学教育の質の保証・向上ならびに電子化及びオープンアクセスの推進の観点から学校教育法第百十三条に基づき、教育研究活動の状況を公表しています。

第百十三条　大学は、教育研究の成果の普及及び活用の促進に資するため、その教育研究活動の状況を公表するものとする。

🗒️ 研究ノート