最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时,遇到了一个警告信息:read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试,我找到了解决这个问题的方法,下面我将分享给大家。
在使用 TensorFlow 进行深度学习任务时,经常会遇到一些警告信息,其中之一就是 "WARNING:tensorflow:From"。这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。
在上篇文章《手把手教你开发人工智能微信小程序(3):加载数据》中,我给大家演示了如何通过fetch加载网络数据并进行数据归范化,出于演示的目的,例子做了简化处理,本文中将给大家介绍一个稍微复杂一点的例子:手写数字识别。很多机器学习的教程都以手写数字识别作为上手的示例,我在之前的文章也写过几篇:
如果你正在读这篇文章,你可能接触过神经网络和TensorFlow,但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩,这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程,从而让大家对其中的一些主题有所了解。
图像分类是一种机器学习任务,涉及识别图像中的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务,但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。
在前一篇文章【深度域自适应】一、DANN与梯度反转层(GRL)详解中,我们主要讲解了DANN的网络架构与梯度反转层(GRL)的基本原理,接下来这篇文章中我们将主要复现DANN论文Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation中MNIST和MNIST-M数据集的迁移训练实验。
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数,对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
有些教程会推荐安装nightly,它适用于在一个全新的环境下进行TensorFlow的安装,默认会把需要依赖的库也一起装上。我使用的是anaconda,本文我们安装的是纯净版的tensorflow,非常简单,只需打开Prompt:
本文用于记录使用pytorch读取minist数据集的过程,以及一些思考和疑惑吧…
之前的15节课的pytorch的学习,应该是让不少朋友对PyTorch有了一个全面而深刻的认识了吧 (如果你认真跑代码了并且认真看文章了的话) 。
TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架,由谷歌基于DistBelief进行研发,并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。2015年11月9日,TensorFlow依据Apache 2.0 开源协议开放源代码。
训练机器学习模型的时候,需要先找数据集、下载、装数据集……太麻烦了,比如MNIST这种全世界都在用的数据集,能不能来个一键装载啥的?
本节笔记作为 Tensorflow 的 Hello World,用 MNIST 手写数字识别来探索 Tensorflow。笔记的内容来自 Tensorflow 中文社区和黄文坚的《Tensorflow 实战》,只作为自己复习总结。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
注:本文选自机械工业出版社出版的《从零开始构建深度前馈神经网络(Python+TensorFlow 2.x)》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型,以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时,有两种格式可以实现,分别是SaveModel和HDF5;在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中,我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件,称为 TensorBoard,虽然他是TensorFlow 的一部分,但是可以独立安装,并且服务于Pytorch等其他的框架。
fashion MNIST数据集可以从Github获取。它包含10种类别的灰度图像,共7000个,每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。
机器之心原创 参与:蒋思源 机器之心基于 Ahmet Taspinar 的博文使用 TensorFlow 手动搭建卷积神经网络,并提供所有代码和注释的 Jupyter Notebook 文档。我们将不仅描述训练情况,同时还将提供各种背景知识和分析。所有的代码和运行结果都已上传至 Github,机器之心希望通过我们的试验提供精确的代码和运行经验,我们将持续试验这一类高质量的教程和代码。 机器之心项目地址:https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
大概介绍下:MNIST数字分类项目旨在使用机器学习技术来构建一个模型,能够自动识别手写数字的图像。这个项目是一个经典的图像分类任务,常用于入门级机器学习和深度学习示例。我们会使用MNIST数据集,这个数据集包含了一系列28x28像素的手写数字图像,从0到9。项目的目标是训练一个模型,能够准确地将这些手写数字图像分类到正确的数字标签。
数字手写体识别数据集,常用来作为Deep Learning入门的基础数据集。它有60000个训练样本集和10000个测试样本集,每个样本图像的宽高为 28 * 28。此数据集是以二进制存储的,不能直接以图像格式查看。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习算法,常用于计算机视觉领域的图像分类、目标检测和图像分割任务中。它的核心思想是通过卷积运算从原始数据中提取特征,然后将这些特征传递给全连接层进行分类或回归。
手写数字识别是机器学习领域中的一个经典应用,很多机器学习算法以这个问题作为示例,其地位相当于程序界的hello world。这个问题具有以下两个特点:
随着TensorFlow 2.0 alpha的发布,TensorFlow.js更新到首个正式版本1.0,TensorFlow的官网也增加了TensorFlow.js的文档,这说明TensorFlow.js不再是一个试验品。作为一名浏览器内核研发工程师,对TensorFlow.js自然充满了兴趣。
深度学习是一种强大的机器学习技术,已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了巨大成功。然而,在深度学习中,由于网络层数的增加和复杂的非线性变换,传统的线性独立成分分析(Linear Independent Component Analysis,简称LICA)的有效性受到了限制。为了解决这个问题,研究人员提出了一种新的方法,即深度学习算法中的非线性独立成分分析(Nonlinear Independent Component Analysis,简称NLICA)。
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题,它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)作为深度学习算法的一种,被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用,并探讨其在深度学习领域的潜力。
0 T-shirt/top(体恤) 1 Trouser(裤子) 2 Pullover(套头衫) 3 Dress(连衣裙) 4 Coat(外套) 5 Sandal(凉鞋) 6 Shirt(衬衫) 7 Sneaker(运动鞋) 8 Bag(袋子) 9 Ankle boot(短靴)
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过,无论是训练模型,还是性能调优,都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛,中国将胜出,其依据就是中国拥有更多的数据。像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头,其产品属性天然拥有大量的数据,那对于个人和小型创业公司,数据从哪儿来呢?
图像重构是计算机视觉领域里一种经典的图像处理技术,而自编码器算法便是实现该技术的核心算法之一。在了解了自编码器的基本原理之后,本节就通过实例讲解如何利用Tensorflow2.X来一步步地搭建出一个自编码器并将其应用于MNIST手写图像数据的重构当中。
视频+代码+介绍:https://s7bacwcxv4.feishu.cn/wiki/NZWIwBgDyig8hakbMJMcjNOwndc
模型训练好之后,我们就要想办法将其持久化保存下来,不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法:
神经网络被用作深度学习的方法,深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出,试图模拟人类大脑的工作方式,尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接,分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前,神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制,因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来,由于硬件开发的进步,我们已经能够构建非常深的网络,并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
然后呢,我们需要一个编辑器来写代码,强力推荐 Jupyter Notebook,简单易用方便调试。
这节开始我们使用知名的图片数据库 「THE MNIST DATABASE」 作为我们的图片来源,它的数据内容是一共七a万张 28×28 像素的手写数字图片,并被分成六万张训练集与一万张测试集,其中训练集里面又有五千张图片被用来作为验证使用,该数据库是公认图像处理的 "Hello World" 入门级别库,在此之前已经有数不清的研究围绕着这个模型展开。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型(上)介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
本文主要是对mnist手写数据集这中的迷糊数字进行识别,在Softmax Regression基础上建立了一个较为简单的机器学习模型。
使用TensorFlow v2库实现逻辑斯谛回归,此示例使用简单方法来更好地理解训练过程背后的所有机制。
从这个例子开始,相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例。开始的几个还好,但随后的程序都将需要大量的算力支持。Google Colab是一个非常棒的云端实验室,提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开)。速度比不上配置优良的本地电脑,但至少超过平均的开发环境。 所以如果你的电脑运行速度不理想,建议你尝试去官方文档中,使用相应代码的对应链接进入Colab执行试一试。 Colab还允许新建Python笔记,来尝试自己的实验代码。当然这一切的前提,是需要你科学上网。
深度学习已经在各种领域取得了巨大成功,而卷积神经网络(CNN)作为其中的重要一员,在图像处理和计算机视觉领域表现出色。本博客将深入探讨CNN的基本原理、结构以及实际应用,旨在为读者提供对CNN的深刻理解。
分类问题典型的应用就是教会机器如何去自动识别图片中物体的种类。本章中主要是介绍了MNIST数据集。
在本节中,我们将研究许多人工神经网络(ANN)应用。 这些包括图像识别,神经风格迁移,文本风格生成,时尚识别以及电影评论的 IMDb 数据库的语义分析。
原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9。这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!"。 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单。但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉。特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分。模型可以看论文、在网上找成熟的成果,数据的收集和处理,可不会有人帮忙。 在原文中,我们首先介绍了MNIST的数据结构,并且用一个小程序,把样本中的数组数据转换为JPG图片,来帮助读者理解原始数据的组织方式。 这里我们把小程序也升级一下,直接把图片显示在屏幕上,不再另外保存JPG文件。这样图片看起来更快更直观。 在TensorFlow 1.x中,是使用程序input_data.py来下载和管理MNIST的样本数据集。当前官方仓库的master分支中已经取消了这个代码,为了不去翻仓库,你可以在这里下载,放置到你的工作目录。 在TensorFlow 2.0中,会有keras.datasets类来管理大部分的演示和模型中需要使用的数据集,这个我们后面再讲。 MNIST的样本数据来自Yann LeCun的项目网站。如果网速比较慢的话,可以先用下载工具下载,然后放置到自己设置的数据目录,比如工作目录下的data文件夹,input_data检测到已有数据的话,不会重复下载。 下面是我们升级后显示训练样本集的源码,代码的讲解保留在注释中。如果阅读有疑问的,建议先去原文中看一下样本集数据结构的图示部分:
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
让我们来看这样一个场景,让计算机识别不同的服装用品(有提包、鞋子、裤子等10类物品)。我们将用包含10种不同类型的物品图片的数据集来训练一个神经元网络,实现分类。
Tensorflow作为深度学习框架的头把交椅,拥有大批量的用户,当然也有很多新手想要加入Tensorflow的大部队。大家都知道github已经成为机器学习各种知识资源分享学习的平台了。今天小编给大家介绍一个十分受欢迎的Tensorflow入门教程:TensorFlow-Examples
众所周知,人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今,随着机器学习和深度学习算法的不断迭代,计算机已经能够以非常高的精度,对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前,此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括:解读肺部扫描影像是否健康,通过移动设备进行面部识别,以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。
选自GitHub 作者:Andrew Gordon Wilson 机器之心编译 参与:路雪、刘晓坤 用生成模型学习高维自然信号(比如图像、视频和音频)长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近,这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi
在TensorFlow2.0中,Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0,那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块:
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