用tensorflow訓練您自己的圖像？

Question

我有一個圖像（我沒有數據集）我想訓練張量模型， ，這樣我就可以使用該模型來快速識別圖像。

我已經實現了一個這樣的東西，但它不工作：

import tensorflow as tf 
filenames = ['pic.jpg'] 

# step 2 
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames) 

# step 3: read, decode and resize images 
reader = tf.WholeFileReader() 
filename, content = reader.read(filename_queue) 
image = tf.image.decode_jpeg(content, channels=3) 
image = tf.cast(image, tf.float32) 
resized_image = tf.image.resize_images(image, [224, 224]) 

# step 4: Batching 
image_batch = tf.train.batch([resized_image], batch_size=8) 

此外，vuforia如何能夠只用一個形象這麼快認識？我想要在張量流中實現類似的實現

Answer 1

這不是機器學習和深度學習的工作原理。你不能只抓住一個元素並建立一個解釋這一個元素的模型。如果你將檢查一些NN教程，你會看到爲了訓練一個合理的模型，人們使用數千甚至數百萬個數據點。