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。
在计算机视觉领域,mmcv(OpenMMLab Computer Vision Foundation)是一个被广泛使用的库,为深度学习项目提供了各种有用的工具和函数。然而,在使用mmcv时,您可能会遇到一个错误信息,提示"No module named ‘mmcv._ext‘"。在本博客文章中,我们将探讨这个错误的可能原因,并讨论如何解决它。
这是腾讯云加社区共创官的选题互换挑战赛,一搭眼看到了这个题目,因为之前写过 自己制作数据集并训练,这无非是换个数据源进行训练而已,于是果断选择了这个题目
为了能够评估模型的泛化能力,可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估,进而做出选择。因此需要使用一个 "测试集" 来测试学习器对新样本的判别能力,以测试集上的 "测试误差" 作为泛化误差的近似。
数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle,我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER
在没有用pytorch之前,读取数据一般时写一个load_data的函数,在里面导入数据,做一些数据预处理,这一部分就显得很烦索。对于深度学习来说,还得考虑batch的读取、GPU的使用、数据增强、数据乱序读取等等,所以需要有一个模块来集中解决这些事情,所以就有了data_loader的机制。
前言 这周工作太忙,本来想更把 Attention tranlsation 写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了
自编码器实际上是通过去最小化target和input的差别来进行优化,即让输出层尽可能地去复现原来的信息。由于自编码器的基础形式比较简单,对于它的一些变体也非常之多,包括DAE,SDAE,VAE等等,如果感兴趣的小伙伴可以去网上搜一下其他相关信息。
作者:天雨粟 量子位 已获授权编辑发布 前言 这周工作太忙,本来想更把Attention tranlsation写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写,先给大家种个草。 我们这周来看一个简单的自
AI科技评论按:本文原作者天雨粟,原文载于作者的知乎专栏机器不学习。本文获得作者授权转载至AI科技评论。 前言 这周工作太忙,本来想更把 Attention tranlsation 写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了,网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来对输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 对图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而
【新智元导读】本文讲解如何利用一个简单的自编码器实战代码,实现两个Demo。第一部分实现一个简单的input-hidden-output结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来对图片进行降噪。 前言 这周工作太忙,本来想更把Attention tranlsation写出来,但一直抽不出时间,等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码,关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了,网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现,例如我们
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。
修改数据库 可以使用alter database 命令来修改数据库的一些属性。但是数据库的元数据信息是不可更改的,包括数据库的名称以及数据库所在的位置
Pillow是一个通用且用户友好的Python库,提供了丰富的函数集和对各种图像格式的支持,使其成为开发人员在其项目中处理图像的必要工具。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 编辑:AI算法小喵 写在前面 最近做的一个 project 需要复现 EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT[1],本文是对复现过程对踩到坑,以及对应的解决方案和实现加速的一个记录。 1. Overview of TinyBERT BERT 效果虽好,但其较大的内存消耗和较长的推理延时会对其上线部署造成一定挑战。 在内存消耗方面,一系列知识蒸馏的工作,例如 DistilBERT[2]、BERT-PKD[3] 和 TinyBERT 被提出来用以降
分桶是相对分区进行更细粒度的划分。 分桶将整个 hive 表数据内容按照某列属性值的 hash 值进行分区,通过分区将这些表数据划分到多个文件中进行存储。
本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用,包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。
数据加载处理是深度学习模型训练的前奏,是很重要的一部分。这一过程需要把原始数据,影像或者文本等进行封装、转换,并以合适的格式传递给模型。这个过程依赖torch.utils.data模块,常用以上三个类:
Practical Aspects of Learning Install Ipython NoteBook 可以参考这个教程 可以直接安装anaconda,里面包含了各种库,也包含了ipython;
还记的吴恩达在斯坦福最新的深度学习课程么?那是继deeplearning.ai深度学习专项课程之后吴恩达的又一神作。
原文链接 / https://pub.towardsai.net/a-gentle-introduction-to-audio-classification-with-tensorflow-c469cb0be6f5
课程目标:学习简单的数据展示,训练一个Logistics Classifier,熟悉以后要使用的数据 Install Ipython NoteBook 可以参考这个 教程 (http://opentechschool.github.io/python-data-intro/core/notebook.html) 可以直接安装 anaconda (https://www.anaconda.com/download/),里面包含了各种库,也包含了ipython; 推荐使用python2的版本,因为很多lib只
前一篇文章通过TensorFlow实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解;本文将介绍什么是过拟合,并采用droput解决神经网络中过拟合的问题,以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例。本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解更多的人工智能案例及应用。
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
前言 在上一篇专栏中,我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验,这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images, https://www.kaggle.com/c/cifar-10),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构。相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛,如果对此比较熟悉的可以跳过本篇,如果没有尝试过的同学可以来学习一下哈。 整个
前言 在上一篇专栏《利用卷积自编码器对图片进行降噪》中,我们利用卷积自编码器对 MNIST 数据进行了实验,这周我们来看一个 Kaggle 上比较经典的一个图像分类的比赛 CIFAR( CIFAR-10 - Object Recognition in Images ),这个比赛现在已经关闭了,但不妨碍我们来去通过它学习一下卷积神经网络做图像识别的代码结构。相信很多学过深度学习的同学都尝试过这个比赛,如果对此比较熟悉的可以跳过本篇,如果没有尝试过的同学可以来学习一下哈。 整个代码已经放在了我的 GitH
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月,我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习? 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前,先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习,它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示,其作为机器学习的一个特定的子研究领域,现已成为
“剪刀石头布”是我们小时候经常玩的游戏,日常生活中做一些纠结的决策,有时候也常常使用这种规则得出最后的选择,我们人眼能很轻松地认知这些手势,“石头”呈握拳状,“布”掌心摊开,“剪刀”食指和中指分叉,如何让机器识别这些手势呢?
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台,有云计算和桌面计算两个版本,该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取,模型开发,训练,配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发,这是一家人工智能软件公司,它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师,数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio,从开发人员到工程师或研究人员,任何人都可以通过与TensorFlow,MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
一种方法是先对数据集进行探查,然后思考什么模型适用于这个数据集,先尝试一些简单的模型,最后再开发并调优一个稳健的模型。
选自ruder.io 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 参与:Geek AI、张倩 本文探讨了如何使用自定义的 TensorFlow Estimator、嵌入技术及 tf.layers 模块来处理文本分类任务,使用的数据集为 IMDB 评论数据集。通过本文你将学到如何使用 word2vec 词嵌入和迁移学习技术,在有标签数据稀缺时获得更好的模型性能。 本文主要内容如下: 使用 Datasets 装载数据 使用预封装好的评估器(estimator)构建基线 使用词嵌入技术 通过卷积层和 LS
本文选自介绍 TensorFlow 的 Datasets 和 Estimators 模块系列博文的第四部分。读者无需阅读所有之前的内容,如果想重温某些概念,可以查看以下链接:
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。
【导读】近日,专知小组博士生huaiwen创作了一系列PyTorch实战教程,致力于介绍如何用PyTorch实践你的科研想法。今天推出其创作的第一篇《深度学习实验流程及PyTorch提供的解决方案》。在研究深度学习的过程中,当你脑中突然迸发出一个灵感,你是否发现没有趁手的工具可以快速实现你的想法?看完本文之后,你可能会多出一个选择。本文简要的分析了研究深度学习问题时常见的工作流, 并介绍了怎么使用PyTorch来快速构建你的实验。如果本文能为您的科研道路提供一丝便捷,我们将不胜荣幸。 专知公众号以前推出Py
本部分属该两部系列中的第二部分,该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。第一部分阐述微调背后的动机和原理,并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG,Inception 和 ResNet 的微调。
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,它提供了丰富的功能和工具,用于数据挖掘和数据分析。它构建在NumPy,SciPy和matplotlib等科学计算库的基础上,使得使用者可以轻松地进行机器学习模型的构建、训练和评估等工作。 本文将介绍sklearn库的基本概念和常用功能,并利用示例代码演示如何使用sklearn进行机器学习模型的训练和评估。
Convolutional neural networks 视觉皮层、感受野,一些神经元看线,一些神经元看线的方向,一些神经元有更大的感受野,组合 底层的图案 1998年Yann LeCun等人推出了LeNet-5架构,广泛用于手写体数字识别,包含全连接层和sigmoid 激活函数,还有卷积层和池化层
在本文中将介绍如何使用 KerasTuner,并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧,例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。Keras-Tuner 是一个可帮助您优化神经网络并找到接近最优的超参数集的工具,它利用了高级搜索和优化方法,例如 HyperBand 搜索和贝叶斯优化。所以只需要定义搜索空间,Keras-Tuner 将负责繁琐的调优过程,这要比手动的Grid Search强的多!
HuggingFace是一个开源社区,提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程,按照该框架实施工程,能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题,降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度,让后续的研发人员能够更容易地介入,即把HuggingFace的标准研发流程变成所有研发人员的公共知识,不需要额外地学习。
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
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。
共享单车数据集,包括骑行时间、会员骑行时间、会员类型、骑行路线类别、开始时间、结束时间、开始站点、结束站点、经度纬度等等。
在之前已介绍了线性回归的模型算法,那么有了模型之后,如何去评估这个模型的效果究竟是好还是差呢?而如果得到一个效果较好的模型又如何去将其封装,方便他人使用呢?这需要具备回归模型的评估与封装的知识。
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
蔬菜识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
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