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深度学习 图像生成标题

程序员文章站 2022-04-21 11:54:19
图像生成标题是RNN中的1:N模型原理:训练过程:输入一张图片,获得每张图片的逻辑值将每张图片的逻辑值和输入的标签值进行交叉熵操作得到损失值梯度下降更新模板,使训练更加的吻合代码实现(Tensors类)import tensorflow as tfclass MySubTensors:def __init__(self):self.x = tf.placeholder(tf.float64, [None, 224, 224, 3], 'x'] # 输入图片self....

图像生成标题是RNN中的1:N模型
深度学习  图像生成标题

原理:
训练过程:

  1. 输入一张图片,获得每张图片的逻辑值
  2. 将每张图片的逻辑值和输入的标签值进行交叉熵操作得到损失值
  3. 梯度下降更新模板,使训练更加的吻合

代码实现(Tensors类)

import tensorflow as tf

class MySubTensors:
	def __init__(self):
		self.x = tf.placeholder(tf.float64, [None, 224, 224, 3], 'x'] # 输入图片
		self.y = tf.placeholder(tf.ini64, [None, 50], 'y')  # 输入标题
		x = inception(self.x, name='inception')  # 使用inception神经网络
		x = tf.layers.flatten(x)  # 对卷积后的x进行拍平操作
		x = tf.nn.dropout(x, 0.6)   # 使用dropout防止过拟合
		x = tf.layers.dense(x, 200, name="dense1")  # 对x的数据进行dense操作,获得语义值,语义值的维度是[-1, 200]
		y = tf.one_hot(self.y, 4340)  # 将标签值做one_hot操作,方便计算交叉熵
		cell1 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(200, name="cell1")  # 使用rnn神经网络
		cell2 = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(200, name="cell2")
		cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell1, cell2])
		state = cell.zero_state(tf.shape(x)[0], x.dtype)
		losses = []  # 定义损失,将损失值添加到损失列表中
		for i in range(50):  # 获得50个字的语义
			yi_predice, state = cell(x, state) 
			yi_predice = tf.layers.dense(yi_predice, 4340, name="dense2")
			tf.get_variable_scope().reuse_variables()
			lossi = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y[:,i,:], logits=yi_predice)
			losses.append(lossi)
		loss = tf.reduce_mean(losses)  #汇总损失值

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