本文主要是使用tensorflow和mnist数据集来训练神经网络。 #!...import input_data # 下载mnist数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 定义神经网络模型的评估部分...# 定义神经网络模型的训练部分 # 下面定义的神经网络只有一层W*x+b # 定义输入数据placeholder，不定义输入样本的数目——None，但定义每个样本的大小为784 x = tf.placeholder...(tf.zeros([10])) # 定义一层神经网络运算，激活函数为softmax y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) # 定义训练数据真实标签的placeholder...= tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) # 定义神经网络的训练步骤，使用的是梯度下降法，学习率为
MNIST 作者之一的 Yann LeCun 在推特中表示，「如果多次使用原版的 MNIST 测试集，你的模型可能在测试集上已经过拟合了。是时候在新增的样本上试一下了。」 ?...它包含训练集和测试集，训练集包含 60000 个样本，测试集包含 10000 个样本。 ? MNIST 数据集抽取自 NIST 数据库。...研究者发布了两种训练集（MNIST 训练集与 MNIST 训练集的重建版 QMNIST 数据集）和三种测试集（10000 个样本的官方 MNIST 数据集、官方 MNIST 数据集的重建版本 QMNIST10...他们分别使用 TMTM、TMTQ10、TMTQ50 来代表在 MNIST 训练集上训练后在三种测试集上的结果。...图 5：使用 MNIST（左图）或 QMNIST（右图）训练集的不同 k 值的 knn 误差率。红圈：在 MNIST 上测试。蓝色三角形：在 QMNIST 上进行测试。
这里我展示了MNIST数据集经过embedding之后形成超空间，再经过PCA投影到二维平面上的投影[1]。 这里面只有10个类别（数字0-9），但是如果我们想增加一个数字比如11应该怎么办呢？...通过使用embedding之后比较相似度，我们就可以进行小样本学习，只使用少量训练样本就可以达到很好的分类效果。这对于现实生产生活是很有帮助的，因为有些任务因为各种实际情况而很难采集到大量数据。...具体如下图所示： 三元组中的每一个样本点都有其自己存在的意义，锚点（anchor）决定了当前模型训练的是哪个类别，正样本表示同类别的另外一个样本点，负样本表示不是当前类别的样本点。...具体数学表达式如下所示： 其中xa表示锚点，xp表示正样本，xn表示负样本，α表示边界。 三、孪生网络如何推理？ 目前我们已经了解了孪生网络如何训练，接下来我们来学习孪生网络是如何进行推理的。...在训练过程中，我们使用了多个孪生网络的分支，而在推理过程中，我们只需要使用一个分支即可。
输出的内容就是创建相应的网络和进行迭代训练，这里我只截图了刚开始训练的部分，它会产生相应的model，以后我们就可以拿这些model去进行识别了 Caffe上训练使用自己的数据集 我就以这个来演示下如何使用...caffe来使用自己的数据进行训练和识别（分类）；这是自己做的中文汉字识别的一个实验，大概有3K多个汉字，我将每个汉字归为一个类，所以总共有3K多个类，然后就可以在上面训练识别。...由于汉字什么的长得和手写数字还是很像的（明显不同与猫、狗之类的），所以我就偷懒用了mnist的网络结构来训练，最后效果也还不错。...（4）定义网络结构 上面说了，对于汉字我就采用了mnist的网络结构，直接拷贝（3）中获得的两个数据集到examples/mnist下，最后就是这样的： ?...最后结果截图我就不放了，跟第一张差不多，说的就是迭代到多少次，成功率(accuracy)是多少，损失(loss)是多少 总结一下做自己的训练集的步骤： 分类；将自己的训练数据分成类并写train.txt
caffe训练自己的数据总共分三步： 1、将自己的图像数据转换为lmdb或leveldb，链接如下： http://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50611459...2、求图像均值，链接如下： http://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50611650 3、使用已有的神经网络训练数据，本文用的是imagenet...的网络。...主要修改下面几个地方 mean_file是你的图像均值文件，根据phase分别对应训练数据的测试数据的均值文件 source是你的图像转换后的文件，lmdb或leveldb文件的文件夹。...运行bat没错误，就会进行训练，出错的话你就要看错误信息去看看哪个地方有问题，我的运行也出了好多错。 运行截图：
前面也介绍了tools工具，今天来试着自己跑一下图像分类的实例 1、下载数据 我没有用imagenet的数据，因为太大了不想下，而且反正也只是当作例程跑一下而已，所以我用的是另一位博主分享的网盘上的数据...张train图片，这样我在1个epoch之内也刚好覆盖完了所有的test数据 我的max_iter = 500，这样就一共经过了 500÷20 =25个epoch 这个max_iter 其实是一个需要自己试的参数...区别不是特别大 5、训练和测试 最后一步就只有一个命令，也是我在之前讲过的caffe.bin工具 ..../build/tools/caffe train --solver=examples/mytest/solver.prototxt 然后就开始训练和测试了 先把solver中的配置打印出来 ?...然后就是打印train网络和test网络，这个我就不往外贴了，太长了 然后贴一下迭代过程： ?
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上 即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...其中你唯一可能需要修改的是how_many_training_steps 也就是训练步数 由于本文是测试教程因此每个种类只用了20张图片 500次已经足够多了 如果你的训练集非常大可以自己调整 其他的都不用修改...img 可以看到训练简单的猫猫狗狗还剩很轻松，正确率100% 然后可以在cmd中使用以下命令打开tensorboard来查看你的模型,xxxx是你的路径 tensorboard--logdir=C:/xxxx...img 出现这样的结果之后，浏览器打开它给你的地址就行了，可以看到很多可视化的数据 ? img 到这里，训练样本的过程就已经成功完成了。
学习caffe的目的，不是简单的做几个练习，最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。...需要的同学，可到我的网盘下载：http://pan.baidu.com/s/1nuqlTnN 编号分别以3，4，5，6，7开头，各为一类。我从其中每类选出20张作为测试，其余80张作为训练。...因此最终训练图片400张，测试图片100张，共5类。我将图片放在caffe根目录下的data文件夹下面。...即训练图片目录：data/re/train/ ,测试图片目录: data/re/test/ 二、转换为lmdb格式 具体的转换过程，可参见我的前一篇博文：Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db...五、训练和测试 如果前面都没有问题，数据准备好了，配置文件也配置好了，这一步就比较简单了。
Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04 一、前言 在之前的笔记中，已经生成了训练好的mnist.cafffemodel，接下来我们就可以利用这个model做预测了...该值为10则表示会将待识别的样本分为10部分输入到网络进行识别。...1； input_dim:28 图像的长度，可以通过网络配置文件中的数据层中的crop_size来获取； input_dim:28 图像的宽度，可以通过网络配置文件中的数据层中的crop_size来获取...目录下生成deploy.prototxt文件，生成的deploy.prototxt文件即可用于使用训练好的模型做预测，如下图所示： ? ...可以看到结果正确无误，我随机选取的待测图片就是数字6(mnist/test/6/09269.png)。
，你们是否在为没有GPU，网络训练耗时而苦恼。...普通意义上来讲，训练深度网络时，GPU比CPU快40倍左右，也就是说GPU一个小时内可以完成CPU训练两天的量。...但是GPU不菲的价格让人望而却步，看完这篇文章就可以随心所欲的拥有自己的GPU。...一句话，就是给买不起GPU的小伙伴提供一个免费GPU训练平台。...，没有的话请自行创建一个，刚打开的时候是一片空白，可以输入一些简单的代码运行，比如下面这种： 然后按照下图提示选择file->upload notebook...: 此部分上传自己所编写的
，然后来说说深度网络的搭建，最后让我们自己用手DIY属于自己的网络，现在就开始ing...... ---- 一说起“深度学习”，大家有想过为什么要去搭建复杂网络，去学习更高级的特征呢？...直接将研究重心放在一个“好的”脑理论的建造上，然后向下导出神经元模型和神经元群体网络模型；之后测试和检验模型与微观神经知识和数据之间的契合度。...因为我入门到现在一直用Caffe，所以今天节详细说说这个框架。...Blob Caffe源码---Blob基本使用 Solving： 训练一个网络 train_net: "...输入：不同的源文件； 最后一层：不同的分类器。 如何成为一名成功的“炼丹师”——DL训练技巧 今天就到这里，希望可以给需要的朋友一带来一些帮助，谢谢！
使用自己的语料训练word2vec模型 一、 准备环境和语料： 新闻20w+篇（格式：标题。...安装jieba工具包：pip install jieba # -*- coding: utf-8 -*- import jieba import io # 加载自己的自己的金融词库 jieba.load_userdict...word2vec模型 使用python的gensim包进行训练。...model.save("model201708") # 可以在加载模型之后使用另外的句子来进一步训练模型 # model = gensim.models.Word2Vec.load...sg： 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。 size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好.
该工具中没有合适的请求触发选项。有些中间件系统具有自己的性能要求，而商用工具无法完全满足它们。例如，我使用的电信服务交付平台正在使用Sigtran协议。很难找到一种支持该协议的性能工具。...我们可能必须估算构建自己的工具的成本，然后将使用现有工具的成本进行比较以做出决定。 在我们公司中，我们使用了一些与电信相关的协议，但找不到合适的工具。我们最终自己构建了性能工具。...建立自己的绩效工具的优势 由于上述一个或多个原因，我们可能被迫编写自己的工具来进行性能测试。这给了我们更多自由来决定如何设计性能工具以及包括哪些功能。以下是构建自己的定制工具的一些优点。...构建自己的性能工具的缺点 认真分析编写自己的工具的需求非常重要。通常，建议将完善的工具重新用于典型的性能测试，但是也有例外。在决定编写自己的工具之前，强烈建议进行清晰的分析。...因此，最重要的是，根据项目的性质，您可以编写自己的性能工具，但是我只建议这种方法用于没有合适的性能测试工具的高端中间件系统。
数据集准备 首先得准备好数据集，你的数据集至少包含images和labels，严格来说你的images应该包含训练集train、验证集val和测试集test，不过为了简单说明使用步骤，其中test可以不要...，val和train可以用同一个，因此我这里只用了一个images 其中images装的是图片数据，labels装的是与图片一一对应同名的yolo格式txt，即类别号，经过归一化的中心x和y坐标以及宽和高...下载yolov5 到GitHub上下载整个项目的压缩包zip下来 下来解压zip，把我们刚刚的数据集也放进去 再下载一个yolov5的预训练模型，我这里选择yolov5n.pt，下下来也放到解压文件夹中...然后用pycharm打开这个文件夹，看看哪里标红还差什么软件包没安装给安装上 配置yaml 先配置一下yolov5预训练模型的yaml，我下载的是yolov5n.pt模型，因此需要配置一下yolov5n.yaml...运行完了会生成一个runs文件夹，里面有训练出来的best.pt，和训练过程的记录 然后开始目标检测，准备好运行detect.py的参数，最基本的就是运行的权重文件，就是我们train出来的best.pt
前文链接：语言生成实战：自己训练能讲“人话”的神经网络（上） 2.构建模型 我们将使用长短期记忆网络（LSTM）。...所使用的损失是分类交叉熵，因为它是一个多类分类问题。 模型总结如下: ? b.训练模型 我们现在(终于)准备好训练模型了!...在GPU上(例如在Colab中)， 您应该修改使用的Keras LSTM网络，因为它不能在GPU上使用。...我倾向于在几个步骤中停止训练来进行样本预测，并控制给定几个交叉熵值的模型的质量。 以下是我的观察: ? 3.生成序列 如果你读过这篇文章，这就是你所期待的:创造新的句子!...模型仍然很简单 培训数据不够清晰 数据量非常有限 也就是说，我发现结果非常有趣，例如，经过训练的模型可以很容易地部署在Flask Web App上。 ? 结论
这是说明语言生成的主要概念、使用keras实现语言生成以及我的模型的局限性的完美方法。...总的来说，它的工作原理如下： 你训练一个模型来预测序列中的下一个单词 您给经过训练的模型一个输入 重复N次，生成下N个单词 ?...创建数据集 第一步是构建一个数据集，这个数据集可以被我们稍后将要构建的网络所理解。...d.填充 我们现在面临的问题是：不是所有的序列都有相同的长度！我们如何解决这个问题？ 我们将使用填充物。...我们有大约165,000个培训样本。X是199列宽，因为它对应于我们允许的最长序列(200 – 1，标签预测)。Y有8976列，对应于所有单词的稀疏矩阵。数据集现在已经准备好了!
手把手教你用英伟达 DIGITS 解决图像分类问题 DIGITS的安装与使用记录 DIGITS创建并导入自己的图片分类数据集（其他数据集类似） 如何在 GPU 深度学习云服务里，使用自己的数据集？...deb包安装的童鞋，在浏览器地址栏输入 http://localhost/ 访问 DIGITS server 主页 ?...安装好的digits 二、使用 使用 DIGITS 提供的数据集下载工具直接下载解压数据，数据会被下载到你指定的目录下（DataSets在家目录Gameboy下先建好），终端下： mkdir DataSets...python -m digits.download_data mnist ~/DataSets/mnist ?...图片路径填写：/home/gameboy/DataSets/mnist/train ? 数据集路径：绝对路径从/开始 ? 数据集名称
每当看到那些世界顶级程序员编写的技术书籍中出现“测试用例”“测试代码”的字样或者一些行业的鼎鼎大名的技术大牛们提及写测试的重要性的时候，我的心里就会产生一种自己编的一定是假程的错觉， 为什么我写代码就从来不用那玩意...我这个人有一个优点， 在工作上碰到陌生的东西从来不会望而却步，只要有用处， 都会去积极尝试。对于单元测试，我虽然没有掌握使用的方法， 但是网上查查资料， 看看教程， 我相信花不了多少功夫就能搞出来。...我使用的是go语言， 按照go test的规则 ，被测试的代码所在的文件名加上test后缀即可作为测试代码所在的文件的命名，如下图 ? 测试函数的命名方式必须要以Test作为前缀， 如下图 ?...测试代码编写完成后， 在代码所在的文件目录下使用cmd运行go test命令，测试代码就可被运行了 ?...当有了要为代码编写测试用例的前提条件后， 我在实现某个函数时就约束自己， 这个函数必须要方便编写相应的测试代码。
因为线性回归模型我们在本系列第一篇中讲过了，这里就跳过，直接说使用神经网络来解决MNIST问题。 神经网络模型的构建在TensorFlow 1.0中是最繁琐的工作。...，每一层都使用重复性的代码构建 每一层的代码中，要精心计算输入和输出数据的格式、维度，使得每一层同上、下两层完全吻合 精心设计损失函数（代价函数）和选择回归算法 复杂的训练循环 如果你理解了我总结的这几点...样本集的结构如下： # mnist.train 训练数据集 # mnist.validation 验证数据集 # mnist.test 测试数据集 # len(mnist.train.images)=55000...，TensorFlow 2.0优化的最为彻底，只有一行代码： # 使用训练集数据训练模型 model.fit(mnist.train.images, train_labels, epochs=3) 使用测试集数据对模型进行评估同样只需要一行代码...这一版代码中，我们还细微修改了样本可视化部分的程序，将原来显示训练集样本，改为显示测试集样本。主要是增加了一个图片识别结果的参数。将图片的识别结果同数据集的标注一同显示在图片的下面作为对比。
，继承ModelBase； 定义自己的模型训练类，继承TrainerBase； 定义自己的样本预测类，继承InferBase； 定义自己的配置文件，写入实验的相关参数； 执行训练模型和预测样本操作。...，继承DataLoaderBase基类； 覆写get_train_data()和get_test_data()，返回训练和测试数据； Model 操作步骤： 创建自己的网络结构类，继承ModelBase...基类； 覆写build_model()，创建网络结构； 在构造器中，调用build_model()； 注意：plot_model()支持绘制网络结构； Trainer 操作步骤： 创建自己的训练类，继承...Infer 操作步骤： 创建自己的预测类，继承InferBase基类； 覆写load_model()，提供模型加载功能； 覆写predict()，提供样本预测功能； Config 定义在模型训练过程中所需的参数...Main 训练： 创建配置文件config； 创建数据加载类dataloader； 创建网络结构类model； 创建训练类trainer，参数是训练和测试数据、模型； 执行训练类trainer的train
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