去年 10 月,谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后,昨日官方发布了 TensorFlow 2.1,本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
接下来,给出我自己目前积累的代码,从目录中自动读取图像,并产生generator:
运行机器学习算法时,很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足。
补充知识:keras输入数据的方法:model.fit和model.fit_generator
只使用batch_size=32,也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU,然后进行预测。在一些问题中,batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的。
fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数,使用方法如下:
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法,如果你的模型怎么调都搞不对,或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱,成为了一只嗷嗷待宰(?)的猎物 Keras陷阱不多,我们保持更新,希望能做一个陷阱大全 内有恶犬,小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端,Theano和Tensorflow,这是一件幸福的事,就像手中拿着馒头,想蘸红糖蘸红糖,想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
因为我只想要最佳的模型,所以没有尝试保存所有有提升的模型,结果是什么样自己试。。。
在Keras网络训练过程中,fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时,每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能,Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求,在网上没有找到现有的功能实现方法,于是自己对源码进行了微调,实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能,记录如下。 原理简介 通过查看源代码,发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据,该函
# 导入库 from keras.callbacks import TensorBoard # 创建tensorboard对象, 结果保存在logs目录下 tensorboard = TensorBoard(log_dir='logs/{}'.format(NAME),histogram_freq=1,write_grads=True) # 在模型生成器函数作为回调参数 model.fit_generator( generator=train_generator, epoc
补充知识:keras服务器用fit_generator跑的代码,loss,acc曲线图的保存
keras中的fit_generator和fit函数均返回History对象,那么History怎么用呢?事实上History对象已经记录了运行输出。在了解之前,我们甚至自己定义回调函数记录损失和准确率等。
自动生成数据还可以继承keras.utils.Sequence,然后写自己的生成数据类:
接着我们看看LSTM网络更复杂的运用,那就是用来预测气温。在这个例子中,我们可以使用很多高级数据处理功能,例如我们可以看到如何使用”recurrent dropout”来预防过度拟合,第二我们会把多个LTSM网络层堆积起来,增强怎个网络的解析能力,第三我们还会使用到双向反复性网络,它会把同一种信息以不同的形式在网络内传递,从而增加网络对信息的理解。
Keras非常便捷的提供了图片预处理的类--ImageDataGenerator 可以用这个图片生成器生成一个batch周期内的数据,它支持实时的数据扩展,训练的时候会无限生成数据,一直到达设定的epoch次数才停止。
前段时间在训练模型的时候,发现当训练集的数量过大,并且输入的图片维度过大时,很容易就超内存了,举个简单例子,如果我们有20000个样本,输入图片的维度是224x224x3,用float32存储,那么如果我们一次性将全部数据载入内存的话,总共就需要20000x224x224x3x32bit/8=11.2GB 这么大的内存,所以如果一次性要加载全部数据集的话是需要很大内存的。
模型经过训练测试之后,我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论,那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。
本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入。真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数
使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到,只占用了第一张显卡,第二张显卡完全没用。
【导读】当今,卷积神经网络在图像识别等领域取得巨大的成功,那么是什么使其高效而快速呢?本文整理John Olafenwa的一篇博文,主要介绍了卷积神经网络采用的四种基本组件:Pooling、Dropo
参数 num_words=10000 的意思是仅保留训练数据中前 10 000 个最常出现的单词。
在实际项目中,训练数据会很大,以前简单地使用model.fit将整个训练数据读入内存将不再适用,所以需要改用model.fit_generator分批次读取。
在使用Keras的时候,因为需要考虑到效率问题,需要修改fit_generator来适应多输出
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针对这些问题,决定分享一些软、硬件项目的设计思路和实施方法,希望可以帮助大家,也祝愿各位学子,顺利毕业!
使用Keras如果要使用大规模数据集对网络进行训练,就没办法先加载进内存再从内存直接传到显存了,除了使用Sequence类以外,还可以使用迭代器去生成数据,但迭代器无法在fit_generation里开启多进程,会影响数据的读取和预处理效率,在本文中就不在叙述了,有需要的可以另外去百度。
将save_best_only 设置为True使其只保存最好的模型,值得一提的是其记录的acc是来自于一个monitor_op,其默认为”val_loss”,其实现是取self.best为 -np.Inf. 所以,第一次的训练结果总是被保存.
通常用keras做分类任务的时候,一张图像往往只对应着一种类别,但是在实际的问题中,可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集,整个数据集有两种属性,一种是颜色(blue, red, black),另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
来源:DeepHub IMBA本文约1800字,建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 在数学上,高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布,也称为高斯分布,是一种连续概率分布,由其概率密度函数 (PDF) 定义: pdf(x) = (1 / (σ * sqrt(2 * π))) * e^(- (x — μ)² / (2 * σ²)) 其中 x 是随机变量,μ 是均值,σ 是标准差。 通过生成具有正态分布的随机
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
TensorBoard对于分析模型训练信息来说是个很有用的工具,虽然我目前用的不多,但是使用几次发现Tensorboard功能确实很强大。下面是Keras调用Tensorboard的代码实例:
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
本文将以Cifar2数据集为范例,介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。
情绪检测或表情分类在深度学习领域中有着广泛的研究。使用相机和一些简单的代码我们就可以对情绪进行实时分类,这也是迈向高级人机交互的一步。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时间把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。本人是keras的忠实粉丝,可能是因为它实在是太简单易用了,不用多少代码就可以将自己的想法完全实现,但是在使用的过程中还是遇到了不少坑,本文做了一个归纳,供大家参考。
分类准确性通常适用于二进制分类任务,每个类中具有平衡数量的示例。在这种情况下,我们既不使用二进制或多类分类任务; 相反,它是一个多标签分类任务,标签数量不均衡,有些使用比其他标签更重要。因此,Kaggle比赛组织选择了F-beta指标,特别是F2得分。这是与F1分数(也称为F-measure)相关的度量。
本文会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别验证码,建议使用显卡来运行该项目。
ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGenerator是用来做数据增强的,但我的目的只是想一个batch一个batch的读进图片而已,所以一开始没用它,后来发现它是有这个功能的,而且使用起来很方便.
中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
该文摘要总结:利用卷积神经网络来对图像进行特征提取和分类,使用预训练的VGG16网络作为基础网络,通过修改网络结构以适应自己的数据集,并使用合成数据集进行训练。在训练过程中,使用了数据增强技术,包括旋转、翻转和水平翻转等,以提高模型的性能。最终,该模型在测试集上获得了85.43%的准确率,表现良好。
使用Keras作前端写网络时,由于训练图像尺寸较大,需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作。
pandas 用于在各种文件中提取,并处理分析数据; 有DataFrame数据结构,类似表格。
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
这个类是做什么用的?通过实时数据增强生成张量图像数据批次,并且可以循环迭代,我们知道在Keras中,当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法,该方法接受的第一个参数就是一个生成器。简单来说就是:ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器,可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据,同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强,扩充数据集大小,增强模型的泛化能力。比如进行旋转,变形,归一化等等。
当我们进入一个新的领域,最难的事情往往是入门和上手操作。在深度学习领域,第一件事(通常也是最关键的)就是处理数据,所以我们在写Python代码时,需要一个更有组织的方法来加载和使用图像数据。
import codecs import os import keras import numpy as np import pandas as pd from keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping from keras.optimizers import Adam from keras_bert import load_trained_model_from_checkpoint, Tokenizer from keras_radam
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