テンソルフローで自分のイメージを訓練しますか？

Question

私は1枚の画像（私はデータセットを持っていない）私はtensorflowでモデルをトレーニングしたい、私は画像の高速を認識し、そのモデルを使用できること などがあります。

私は1つのようなものを実装しているが、それは動作しません：

また

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) 

、vuforiaはとても速く1つの画像だけで認識することができますか？。私はこれがどのように機械学習と深い学習の作品ではありませんtensorflow

Answer 1

で同様の実装をしたいです。あなたはただ一つの要素をつかんで、この一つの要素を説明するモデルを作ることはできません。あなたがいくつかのNNチュートリアルをチェックするならば、合理的なモデルを訓練するために、人々は数千から数百万のデータポイントを使用することがわかります。