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机器学习 |使用Tensorflow和支持向量机创建图像分类引擎

使用Tensorflow和支持向量机 创建图像分类引擎 最近，2018韩国小姐的出炉引起了一波话题 大家感慨到：这一届的韩国小姐终于 不再撞脸了~ 由此，小编查阅了往年韩国小姐的图片， 画风是这样的。。...首先，我们将输入图像上的HoG（定向梯度直方图）特征和从模型库已有的拉动模型图像进行匹配。...因此，我们使用TensorFlow作为工具，用其预先训练的深度CNN（即Inception）从每个输入图像中提取特征。 ?...下图显示了我们将要使用的TensorFlow的Inception网络结构： ? 如果卷积层的输入是具有3个通道的图像，则该层的内核大小是3×3，并且对于每个输出通道将存在独立的三个3×3内核集。...对于训练SVM分类器来说，似乎有很多工作要做，实际上当使用像scikit-learn这样的机器学习软件包时，它只是一些函数调用。最终，我们使用10折交叉验证来进行测试。 训练SVM分类器的代码： ?

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机器学习 |使用Tensorflow和支持向量机创建图像分类引擎

使用Tensorflow和支持向量机 创建图像分类引擎 最近，2018韩国小姐的出炉引起了一波话题 大家感慨到：这一届的韩国小姐终于 不再撞脸了~ 由此，小编查阅了往年韩国小姐的图片， 画风是这样的。。...三、 提取对象特征 本次试验的样本为12个拉拔器： 首先，我们将输入图像上的HoG（定向梯度直方图）特征和从模型库已有的拉动模型图像进行匹配。...因此，我们使用TensorFlow作为工具，用其预先训练的深度CNN（即Inception）从每个输入图像中提取特征。...下图显示了我们将要使用的TensorFlow的Inception网络结构： 如果卷积层的输入是具有3个通道的图像，则该层的内核大小是3×3，并且对于每个输出通道将存在独立的三个3×3内核集。...对于训练SVM分类器来说，似乎有很多工作要做，实际上当使用像scikit-learn这样的机器学习软件包时，它只是一些函数调用。最终，我们使用10折交叉验证来进行测试。

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机器学习入门 3-4 创建Numpy数组(和矩阵)

其它创建 numpy.array 的方法 创建值全为 0 的 ndarray 数组 numpy.zeros(shape, dtype) - 创建值为 0，形状为 shape，类型为 dtype 的ndarray...1 的 ndarray 数组 numpy.ones(shape, dtype) - 创建值为 1，形状为 shape，类型为 dtype 的ndarray 数组 In [7]: np.ones((3...创建值全为指定值的 ndarray 数组 numpy.full(shape, fill_value, dtype = None) - 创建值为 fill_value，形状为 shape 的ndarray...7 In [16]: np.random.randint(0, 10, 10) Out[16]: array([2, 5, 2, 4, 1, 2, 2, 8, 7, 7]) 有时为了保证机器学习实验的可重复...# 查看random模块的帮助文档 在 Jupyter Notebook 内部查看帮助文档 help(np.random.normal) References： Python3入门机器学习 经典算法与应用

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使用TensorFlow创建能够图像重建的自编码器模型

它将学习图像的上下文，然后利用学习到的上下文预测图像的一部分(缺失的部分)。...给定一个有部份缺失图像(只有0的图像阵列的一部分)，我们的模型将预测原始图像是完整的。 因此，我们的模型将利用它在训练中学习到的上下文重建图像中缺失的部分。 ? 数据 我们将为任务选择一个域。...使用np.asarray()将这个图像对象转换为一个NumPy数组。 确定窗口大小。这是正方形的边长这是从原始图像中得到的。...image_dim是我们的方形输入图像的大小。 这两个数字(称为px和py)是从原始图像剪裁的位置。选择图像数组的一部分，并将其替换为零数组。...这些跳过连接提供了更好的上采样。通过使用最大池层，许多空间信息会在编码过程中丢失。为了从它的潜在表示(由编码器产生)重建图像，我们添加了跳过连接，它将信息从编码器带到解码器。

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使用机器学习创建生成音乐的模型

编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 我做了一个简单的概率模型来生成流行音乐。通过客观标准，我可以说模型产生的音乐听起来比其他深度学习技术制作的音乐更像是流行音乐。我是怎么做到的？...问题 在深入研究他们的关系之前，让我首先定义问题。我开始这个项目的初衷是通过深度学习（或者说AI）产生流行音乐。这很快让我想到使用LSTM，这是一种特殊的RNN，非常适合生成文本和制作音乐。...每个小块代表了歌曲中四拍的每一个音符。对角线上每个大块代表一首歌的一部分。 第一个蓝色块表示歌曲的开头部分，而下一个黄色块表示该歌曲的下一部分。由于它们（自相似），第一和第三块的阴影相同。...在使用自相似矩阵之前，我的机器生成的音乐内部没有重复的结构。但是在复制输入数据的结构之后，在我生成的音乐中可以看到这些边界，如下所示。 ? 使用自相似矩阵之前和之后。...经过深思熟虑后，我发现还有另外一种人类文化的创作具有这种内部数据结构 – 流行歌词！ 以Edward McCain为例。它的片段如下： ? 让我们在机器学习中使用相同的生成环境来分解歌词。

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机器学习-使用TensorFlow for Poets训练图像分类器

为了做到以上功能我们需要使用一个代码实验室叫做TensorFlow for Poets，这是开始学习并且做图片分类相关工作一个的好方法。 ?...如果你想使用你自己的图片比如关于恐龙的图片或者名画，你只需要创建一个目录把从网上找到的图片放在相应的目录中，每一个目录中都需要大约一百张图片： ?...TensorFlow是一个开源的机器学习库，在深度学习领域尤其强大，深度学习最近几年发展迅猛尤其在图像分类领域： ?...为了解决这个问题我们使用深度学习，因为在图像处理方面它有巨大的优势，就是这个你不用手动提取特征，你可以使用像素图像的特征。...在TensorFlow for Poets里我们以Inception为基础，然后使用一个叫做再次训练的功能来调试使其更好地分辨我们的图像。

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使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，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。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01  数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...下面让我们用给定的训练数据，来编译和训练神经网络。首先，我们以初始学习率、衰减步骤和衰减率作为参数，使用ExponentialDecay（指数衰减学习率）来定义学习率计划。

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使用 Numpy 创建自己的深度学习框架

本文并不是为了造轮子，只是通过手动实现来介绍建基本深度学习框架所需组件和步骤 Numpy 已经提供了基本上所有需要的计算操作，我们需要的是一个支持自动微分（autograd）的框架来计算多个操作的梯度，...所以一个基本的深度学习框架的组件总结如下： 一个autograd系统 神经网络层 神经网络模型 优化器 激活函数 数据集 接下来，我们将逐一介绍这些组件，看看它们的作用以及如何使用他们，这里将使用 gradflow...Autograd系统 这是最重要的组成部分，它是每个深度学习框架的基础，因为系统将跟踪应用于输入张量的操作，并使用损失函数针对于每个参数的梯度来更新模型的权重。...为了帮助进行一些操作，我们将使用一个 numpy 数组来保存实际数据。 变量的另一个重要部分是反向传播方法，这将计算当前实例相对于计算图中每个父类祖先的梯度。...，我们也希望我们的模型能够学习这种关系。

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在TensorFlow中使用模型剪枝将机器学习模型变得更小

学习如何通过剪枝来使你的模型变得更小 ? 剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。...tensorflow_model_optimization用来修剪模型。 load_model用于加载保存的模型。 当然还有tensorflow和keras。...我们将创建一个简单的神经网络来预测目标变量y，然后检查均值平方误差。...我们定义一个记录模型的文件夹，然后创建一个带有回调函数的列表。 tfmot.sparsity.keras.UpdatePruningStep() 使用优化器步骤更新剪枝包装器。...比较从不同的剪枝参数获得的MSE是有用的，这样你就可以选择一个不会使模型性能变差的MSE。 比较模型大小 现在让我们比较一下有剪枝和没有剪枝模型的大小。我们从训练和保存模型权重开始，以便以后使用。

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资源 | TensorFlow极简教程：创建、保存和恢复机器学习模型

选自Github 机器之心编译 参与：Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架，在这篇文章中，我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。...相信你不会找到比本文更简单的介绍。 TensorFlow 机器学习范例——Naked Tensor 链接：https://github.com/jostmey/NakedTensor?...创建所需的变量后，数据和线之间的误差是可以被定义（计算）的。定义的误差被嵌入到优化器（optimizer）中。然后启动 TensorFlow，并重复调用优化器。...需求 Python3 (https://www.python.org/) TensorFlow (https://www.tensorflow.org/) NumPy (http://www.numpy.org...当你想到，当你在做机器学习时可能会保存什么？你可以保存模型的架构和与其关联的学习到的权重。你可能希望在训练或事件整个训练架构时保存一些训练特征，如模型的损失（loss）和准确率（accuracy）。

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【机器学习】Tensorflow.js：在浏览器中使用机器学习实现图像分类

使用 JavaScript 和 Tensorflow.js 等框架是入门和了解更多机器学习的好方法。...在本文中，我会介绍当前使用 Tensorflow.js 可用的三个主要功能，并阐明在前端使用机器学习的局限性。 机器学习通常感觉它属于数据科学家和 Python 开发人员的领域。...在本文中，我们将使用 Tensorflow.js 通过几个示例项目来探索在浏览器中使用机器学习的不同可能性。 机器学习 对于机器学习，一个常见的定义是：计算机无需明确编程即可从数据中学习的能力。...一种流行的图像分类模型称为 MobileNet，可作为带有 Tensorflow.js 的预训练模型使用。...'; 本文我们讲解了如何使用 TensorFlow.js 在浏览器中实现对图像的分类，并介绍了什么是机器学习。

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tensorflow机器学习模型的跨平台上线

在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中，我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法，这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型，但是由于tensorflow模型往往较大，使用无法优化的...PMML文件大多数时候很笨拙，因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法。...1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案 　　　　tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种：即PMML方式，tensorflow serving方式，以及跨语言API方式。...如果你的模型和对应的应用是比较大规模的，那么使用tensorflow serving是比较好的使用方式。...跨语言API方式是本文要讨论的方式，它会用tensorflow自己的Python API生成模型文件，然后用tensorflow的客户端库比如Java或C++库来做模型的在线预测。

1.2K20

2019必学的10大顶级Python库！

在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。...它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。 3.Numpy ? 什么是 Numpy？ Numpy 被认为是 python 中最流行的机器学习库之一。...TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...该接口可用于将图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。 机器学习库的实现，拥有 Numpy 的知识对于全栈开发人员来说是很重要的。 4.Keras ? 什么是 Keras？...当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。

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2019必学的10大顶级Python库！

在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。...它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。 3.Numpy ? 什么是 Numpy？ Numpy 被认为是 python 中最流行的机器学习库之一。...TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...该接口可用于将图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。 机器学习库的实现，拥有 Numpy 的知识对于全栈开发人员来说是很重要的。 4.Keras ? 什么是 Keras？...当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。

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2019 必知的 10 大顶级 Python 库

在本文中，我们将讨论一些 python 中的顶级库，开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据，并进行机器学习研究。...它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。 3.Numpy 什么是 Numpy？ Numpy 被认为是 python 中最流行的机器学习库之一。...TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...该接口可用于将图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。 机器学习库的实现，拥有 Numpy 的知识对于全栈开发人员来说是很重要的。 4.Keras 什么是 Keras？...当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。

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如何使用TensorFlow实现神经网络

因此，与每个机器学习算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规的机器学习工作流程。简明起见，我列出了一个如何处理神经网络问题的待办事项清单。...节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...如果你之前曾经有使用numpy的经历，那么了解TensorFlow的原理不过是小菜一碟！numpy和TensorFlow之间的主要区别在于，TensorFlow遵循一个惰性编程范例。...你可以在其上构建其他机器学习算法，如决策树或k最近邻算法。你完全可以在TensorFlow上做你通常会在numpy中做的一切！它被恰当地称为“强化numpy”。...numpy数组，如下所示“ 为了使数据处理更简单，让我们将所有的图像存储为numpy数组： temp = [] for img_name in train.filename: image_path

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机器学习必知的 10 个 Python 库

它包含许多实现标准机器学习和数据挖掘任务的算法，如降维、分类、回归、聚类和模型选择。 3.Numpy 什么是 Numpy？ Numpy 被认为是 python 中最流行的机器学习库之一。...TensorFlow 和其他库在内部使用 Numpy 对 tensor 执行多个操作。数组接口是 Numpy 的最佳和最重要的特性。...该接口可用于将图像、声音和其他二进制原始流表示为 n 维实数数组。 机器学习库的实现，拥有 Numpy 的知识对于全栈开发人员来说是很重要的。 4.Keras 什么是 Keras？...当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。...Theano 是一个用于计算多维数组的计算框架机器学习库。它的工作原理与 TensorFlow 相似，但不如 TensorFlow 有效，因为它无法适应生产环境。

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使用 Numpy 创建自己的深度学习框架（附代码）

所以一个基本的深度学习框架的组件总结如下： 一个autograd系统 神经网络层 神经网络模型 优化器 激活函数 数据集 接下来，我们将逐一介绍这些组件，看看它们的作用以及如何使用他们，这里将使用 gradflow...Autograd系统 这是最重要的组成部分，它是每个深度学习框架的基础，因为系统将跟踪应用于输入张量的操作，并使用损失函数针对于每个参数的梯度来更新模型的权重。...为了帮助进行一些操作，我们将使用一个 numpy 数组来保存实际数据。 变量的另一个重要部分是反向传播方法，这将计算当前实例相对于计算图中每个父类祖先的梯度。...，我们也希望我们的模型能够学习这种关系。...，但是可以让我们更好地理解在其他流行框架的底层发生的一些操作，这是我们学习和使用深度学习框架必不可少的部分。

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【TensorFlow】使用迁移学习训练自己的模型

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。...我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是Google提供的inception v3模型。...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...如果想测试一些其他图片，看看模型能不能成功识别可以继续往下看 模型预测 将下面代码粘贴到IDLE中并保存为image_pre.py在tensorflow文件夹中，其中你需要将里面三处的路径都修改为你的路径

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教你用TensorFlow实现神经网络（附代码）

如果你一直关注数据科学/机器学习，你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人，而且从竞赛到开源项目，都有巨额奖金。...“TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数学运算，而图边表示在它们之间传递的多维数据阵列（又称张量）。...灵活的体系结构允许你使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。 如果你之前曾经使用过numpy，那么了解TensorFlow将会是小菜一碟！...它可以让你在其上构建其他机器学习算法，如决策树或k最近邻。 使用TensorFlow的优点是： 它有一个直观的结构，因为顾名思义，它有一个“张量流”。 你可以很容易地看到图的每一个部分。...上面的图像表示为numpy数组，如下所示： 为了更简单的数据处理，让我们将所有的图像存储为numpy数组： 由于这是一个典型的ML问题，为了测试我们模型的正确功能，我们创建了一个验证集。

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