train %>% map(as.rater, max = 255) %>% 创建卷积基 下面的6行代码使用一种常见的模式定义了卷积基础：Conv2D和MaxPooling2D层的堆叠。...当你深入到网络中时，宽度和高度维度往往会缩小。每个Conv2D层的输出通道的数量由第一个参数控制（例如32或64）。...首先，您将 3D 输出展平（或展开）为 1D，然后在顶部添加一个或多个 Dense 层。CIFAR 有 10 个输出类，因此您使用具有 10 个输出和 softmax 激活的最终 Dense 层。...summary(modl) 如您所见，我们的 (3, 3, 64) 输出在经过两个 Dense 层之前被展平为形状为 (576) 的向量。...hsy) ealte(oel, x,y, erbe = 0) 我们简单的 CNN 已经实现了超过 70% 的测试准确率。
使用 TensorBoard 监控训练和评估指标 从头开始编写训练和评估循环 您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置...7.4.4 使用 tf.function 使其更快 你可能已经注意到，尽管实现了基本相同的逻辑，但自定义循环的运行速度明显比内置的fit()和evaluate()慢。...即使卷积网络很基础，它的准确率也会远远超过我们在第二章中使用的全连接模型。 以下列表显示了基本卷积网络的外观。它是一堆Conv2D和MaxPooling2D层。你马上就会看到它们的作用。...对于这样一个小模型来说，这太大了，会导致严重的过拟合。...如果在编译后修改权重的可训练性，那么您应该重新编译模型，否则这些更改将被忽略。 让我们训练我们的模型。
背景卷积层是CNN的核心组成部分之一。在Keras等深度学习框架中，我们通常使用Conv2D类来构建卷积层。然而，随着框架版本的更迭，一些新的功能和改进会被引入，而旧版本的某些用法可能会过时。...这就导致了一些使用较旧版本的代码在新版本框架上运行时出现"UserWarning: Update your Conv2D"的告警信息。...告警信息的含义"UserWarning: Update your Conv2D"告警信息表示我们当前正在使用的Conv2D方法已经过时，存在一些最新版的API、参数或者用法需要更新和改进。...步骤4：重新测试和验证在进行代码更新后，我们需要重新测试和验证模型的性能和准确性。通过与之前的结果进行对比，我们可以确保更新后的模型和代码没有出现问题。...这样就更新了Conv2D的使用方式，确保了代码与新版本框架的兼容性。请注意，这只是示例代码，具体的解决方案会因应用场景和框架版本的不同而有所差异。
最常使用的方法是量化，在之前的文章已经介绍过量化的原理，在本文将以实践的角度介绍量化。 Pytorch 有两种量化 API，分为动态图（eager）量化和静态图（fx）量化。...在加入量化感知训练之前先预训练一段时间，最好待模型已经趋于收敛了再转为量化感知训练。...量化感知训练收敛速度过慢 预训练至模型趋于收敛了再转为量化感知训练。 编译层 前端量化模型解析 TVM 使用 QNN Dialect 来解析量化模型。...在实际开发中，这些 Pass 一般只需直接使用即可，前端优化已经比较收敛了。...标准 C 代码 尽管选项 1 易于实现和部署，但它需要一个图引擎来包含所有受支持的算子的实现，这可能会导致较大的二进制大小。
自我监督学习 自监督学习解决了从未标记的数据中学习深度特征的问题。训练自监督模型后，特征提取器可以像在迁移学习中一样使用，因此您仍然需要一些带注释的数据来进行微调。...在中间层切割通常会导致性能不佳。这是由于通过微调在中间层中达到的脆弱平衡。 使用预先训练的权重总是比使用随机初始化的权重更好。这是因为通过先训练另一个任务，你的模型学会了它本来不会学到的特征。...train %>% map(as.rater, max = 255) %>% 创建卷积基 下面的6行代码使用一种常见的模式定义了卷积基础：Conv2D和MaxPooling2D层的堆叠。...首先，您将 3D 输出展平（或展开）为 1D，然后在顶部添加一个或多个 Dense 层。CIFAR 有 10 个输出类，因此您使用具有 10 个输出和 softmax 激活的最终 Dense 层。...summary(modl) 如您所见，我们的 (3, 3, 64) 输出在经过两个 Dense 层之前被展平为形状为 (576) 的向量。
这些类型的深度神经网络称为 卷积神经网络。 以下是使用 Keras 构建您的第一个 CNN 的步骤： 设置您的环境。 安装 Keras。 导入库和模块。 从 MNIST 加载图像数据。...定义模型架构。 编译模型。 在训练数据上拟合模型。 根据测试数据评估模型。 第 1 步：设置您的环境。 Python环境，建议Anaconda 第 2 步：安装 Keras。...Keras 自动处理层之间的连接。 请注意，最后一层的输出大小为 10，对应于 10 类数字。 另请注意，来自卷积层的权重必须在将它们传递到完全连接的 Dense 层之前展平（使它们成为一维的）。...现在，我们需要做的就是定义损失函数和优化器，然后我们就可以对其进行训练了。 第八步：编译模型。 现在我们在主场！困难的部分已经结束。 我们只需要编译模型，然后就可以训练它了。...我们刚刚完成了 Keras 核心功能的旋风之旅，但我们只是触及了皮毛。希望您已经获得了进一步探索 Keras 所提供的一切的基础。
在开始之前，我们应该注意本指南面向对应用深度学习感兴趣的初学者 。 我们的目标是向您介绍最流行和最强大的库之一，用于在 Python 中构建神经网络。...这些类型的深度神经网络称为 卷积神经网络。 以下是使用 Keras 构建您的第一个 CNN 的步骤： 设置您的环境。 安装 Keras。 导入库和模块。 从 MNIST 加载图像数据。...Keras 自动处理层之间的连接。 请注意，最后一层的输出大小为 10，对应于 10 类数字。 另请注意，来自卷积层的权重必须在将它们传递到完全连接的 Dense 层之前展平（使它们成为一维的）。...现在，我们需要做的就是定义损失函数和优化器，然后我们就可以对其进行训练了。 第八步：编译模型。 现在我们在主场！困难的部分已经结束。 我们只需要编译模型，然后就可以训练它了。...我们刚刚完成了 Keras 核心功能的旋风之旅，但我们只是触及了皮毛。希望您已经获得了进一步探索 Keras 所提供的一切的基础。
我们在使用卷积神经网络或递归神经网络或其他变体时，通常都希望对模型的架构可以进行可视化的查看，因为这样我们可以 在定义和训练多个模型时，比较不同的层以及它们放置的顺序对结果的影响。...前三个包可以在模型训练之前使用（只需要定义和编译模型）；但是Tensor Boards 要求用户在架构可视化之前根据准确的数据训练模型。...它使用 Keras 和 Python 的 Graphviz 模块来生成一个整洁的神经网络图。它是最早的几个可视化包之一，但是最近已经不更新了，我们先介绍他是因为它算是最早出现的，也是最有名的。...从图上可，它不如上面使用的包直观，但它概述了顺序模型的基本体系结构。...: model: Keras编译后的模型或模型对象的实例 to_file:保存的文件名 Show_shapes:显示神经网络中每一层的尺寸和形状 show_layer_activation:显示神经元内部使用的激活函数
第二部分：机器学习的理论基础 2.1 数据准备与特征工程 数据准备和特征工程是机器学习项目中至关重要的步骤。它们确保数据在输入模型前已经过清理、转换和优化。...# 标准化数值特征 scaler = StandardScaler() data['feature1'] = scaler.fit_transform(data[['feature1']]) # 合并处理后的特征...通过这些处理，我们确保数据在进入模型之前处于最佳状态。 2.2 模型选择与评估 选择合适的机器学习模型以及评估模型性能是构建有效系统的关键。...4.3 模型构建与编译 我们将使用Keras构建一个简单的全连接神经网络模型。...我们使用20%的训练数据作为验证集，模型训练5个epochs，每次更新模型使用128个样本。 4.5 模型评估与预测 在模型训练完成后，使用测试数据评估模型的性能，并展示预测结果。
, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.optimizers import Adam # 假设我们已经有了一些预处理过的医学影像数据和对应的标签...模型包括卷积层、池化层、展平层和全连接层。我们使用Adam优化器、分类交叉熵损失函数和准确率作为评估指标来编译模型。最后，我们使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行验证。...训练完成后，我们可以使用训练好的模型对新的医学影像数据进行预测。 三、深度学习在医学影像诊断中的惊人表现 1....这对于患者来说至关重要，因为误诊可能会导致错误的治疗和不良的健康后果。...这些数据集包含了各种疾病的医学影像，从而确保了模型的广泛适用性和准确性。
，虽然代码或配置层面设置了对显存占用百分比阈值，但在实际运行中如果达到了这个阈值，程序有需要的话还是会突破这个阈值。...kwargs： 使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function 注意： 模型在使用前必须编译，否则在调用fit...=[1., 0.2]) #编译完成后，我们通过传递训练数据和目标值训练该模型： model.fit([headline_data, additional_data], [labels, labels]...#但是，例如你把一个相同的Conv2D应用于一个大小为(3,32,32)的数据， #然后又将其应用于一个(3,64,64)的数据，那么此时该层就具有了多个输入和输出的shape， #你就需要显式的指定节点的下标...#这个模型将自然语言的问题和图片分别映射为特征向量， #将二者合并后训练一个logistic回归层，从一系列可能的回答中挑选一个。
这是一个经过验证的假设;配置非常普遍，到目前为止已经能够使用Sequential模型类覆盖许多任务和实际应用程序。但在许多情况下，这套假设过于僵化。...当然，它工作的原因是output_tensor是通过重复转换input_tensor获得的。如果尝试从不相关的输入和输出构建模型，则会出现RuntimeError异常。...这样的模型可以感知深度，这在许多应用中是有用的。在合并两个输入之前，不需要两个独立的模型来从左相机和右相机中提取视觉特征。...之前的示例在将数据输入模型之前对数据进行标准化处理。...参数默认为-1，即输入张量中的最后一个轴。 使用Dense层，Conv1D层，RNN层和Conv2D层并且data_format设置为“channels_last”时。
选自data science central 机器之心编译 参与：蒋思源 本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通过使用同一模型和不同的...尽管我们可以使用任何 Keras 所支持的后端部署模型，但开发者和方案架构师应该了解 Keras 作为各深度学习库的高级 API，其本质上是不支持各个库所提供的全部基本参数微调。...当然这个情况会随着各种工具添加到 Keras 和深度学习框架中而得到改善，但现在 Keras 仍是一个十分优秀的工具，它能极好地适应于深度学习开发的早期阶段，并且为数据科学家和算法工程师快速构建与测试复杂的深度学习模型提供了强大的工具...早先已经有一些文章比较了 Keras 所支持后端框架的相对性能，但是对比的时间都比较早，且主要是以 TensorFlow 和 Theano 作为后端的对比。...：分别根据故事（story）和问题训练两个循环神经网络，致使合并的向量可以回答一系列 bAbi 任务。
个深度学习模型（即年龄、性别和情感模型）准备这些图像 将处理后的人脸发送到模型并接收预测结果 将带有边界框的预测结果渲染到屏幕上 在这个实现中，我们将使用最先进的面部识别模型之一，MTCNN 用于第...在 Python 的实现中，模型已经过预训练和优化，因此我们可以直接使用该模型。尽管如此，了解模型的输出仍然很重要。...然而，这些算法中的大多数会根据检测到的人脸的大小和位置给出不同形状的边界框。 深度学习模型要求输入图像具有标准化大小（警告：不适用于全卷积网络，超出本文范围）。因此，有必要调整裁剪面的大小。...直接调整大小是最常见和最直接的方法，但也有明显的缺点——面部变形。如下图所示，直接调整大小后脸部明显变宽。这将对我们的模型性能产生负面影响。...对于年龄和性别模型，我们将使用 MTCNN 对完整照片使用居中调整大小的方法。两个模型所需的输入大小都设置为 (224, 224, 3)。
，虽然代码或配置层面设置了对显存占用百分比阈值，但在实际运行中如果达到了这个阈值，程序有需要的话还是会突破这个阈值。...kwargs： 使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function 注意： 模型在使用前必须编译，否则在调用fit或evaluate...0.2]) #编译完成后，我们通过传递训练数据和目标值训练该模型： model.fit([headline_data, additional_data], [labels, labels], epochs...#但是，例如你把一个相同的Conv2D应用于一个大小为(3,32,32)的数据， #然后又将其应用于一个(3,64,64)的数据，那么此时该层就具有了多个输入和输出的shape， #你就需要显式的指定节点的下标...#这个模型将自然语言的问题和图片分别映射为特征向量， #将二者合并后训练一个logistic回归层，从一系列可能的回答中挑选一个。
思路流程 导入 CIFAR10 数据集 探索集数据，并进行数据预处理 构建模型（搭建神经网络结构、编译模型） 训练模型（把数据输入模型、评估准确性、作出预测、验证预测） 使用训练好的模型 一、导入...三、构建模型 常见卷积神经网络（CNN），主要由几个 卷积层Conv2D 和 池化层MaxPooling2D 层组成。卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。...：tf.keras.utils.plot_model(model) 在上面的模型种每个 Conv2D 和 MaxPooling2D 层的输出都是一个三维的张量 (Tensor)，其形状描述了 (...2）实现分类——全连接层 Dense 层等同于全连接 (Full Connected) 层，通过上面的卷积层和池化层，我们已经提取到图像的特征了，下面通过搭建Dense 层实现分类。...) CIFAR 数据集有 10 个类，因此您最终的 Dense 层需要 10 个输出及一个 softmax 激活函数。
使用max-pooling算法构建二维池化层。将过滤器大小合并为一个参数。 dense()。构造一个致密层。将神经元数量和激活函数作为参数。...如果您已经有CNN和TensorFlow的Estimator经验，并且直观地找到上述代码，您可能需要略过这些部分，或者跳过“训练和评估CNN MNIST分类器”。...[batch_size, 14, 14, 1] 卷积层＃2和Pooling Layer＃2 我们可以使用conv2d()和max_pooling2d()之前一样将第二个卷积和汇集层连接到我们的CNN...我们设定every_n_iter=50，其中规定了每50个训练步骤后记录概率。 训练模型 现在，我们已经准备好训练我们的模型，我们可以通过调用做fit()的 mnist_classifier。...在这里，因为我们正在建立分类模型"classes"，所以我们在“生成预测”中指定了预测键。 现在我们已经设置了我们的metricsdict，我们可以评估模型。
这里我们使用Keras库中的CIFAR-10数据集作为示例（虽然CIFAR-10包含10个类别，但我们可以只关注猫和狗这两个类别）。...(2, activation='softmax') # 假设我们只关心猫和狗两个类别 ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy...是已经准备好的训练数据和标签 # model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_split=0.2) 3....训练与评估 在准备好数据和模型之后，我们可以使用训练数据来训练模型，并使用验证集来评估其性能。由于篇幅和环境的限制，这里不直接运行训练过程。 4....预测 训练完成后，我们可以使用模型对新的图像进行预测。
打印每个训练和测试数据集的输入和输出元素的形状，确认执行了与之前相同的数据分割。 对模型进行拟合和评估，并在测试数据集上报告最终模型的F-beta评分。...现在，我们已经为数据集建立了一个基准模型，这为实验和改进打下了坚实的基础。 在下一节中，我们将探讨一些改进模型性能的想法。...如何提高模型性能 在上一节中，我们定义了一个基线模型，可用作改进卫星数据集的基础。 该模型获得了合理的F-beta评分，尽管学习曲线表明该模型过度拟合了训练数据集。...回顾学习曲线，我们可以看到dropout对训练和测试组的模型改进率有一定影响。 过拟合已经减少或延迟，尽管性能可能会在运行到中段时(大约epoch 100)开始停滞。...这两种方法结合在一起，再加上训练时间的进一步增加，很可能会导致进一步的改善。也就是说，Dropout和数据扩充的结合。 这只是可以在这个数据集上探索的改进类型的开始。
']) 1.2.2 迁移学习 迁移学习通过使用预训练模型，如VGG、ResNet等，在已有的模型基础上进行微调，适用于数据量较小或训练时间有限的场景。...theta = gradient_descent(X_train, y_train) 1.3.2 随机梯度下降 随机梯度下降在每次迭代中使用一个样本进行参数更新，具有较快的收敛速度和更好的泛化能力。...theta = stochastic_gradient_descent(X_train, y_train) 1.3.3 Adam优化器 Adam优化器结合了动量和自适应学习率的优点，能够快速有效地优化模型参数...，将多个模型的预测结果进行组合，提高模型的稳定性和预测精度。...结语 机器学习作为图像分类领域的重要技术，已经在多个应用场景中取得了显著的成果。通过对数据的深入挖掘和模型的不断优化，机器学习技术将在图像分类中发挥更大的作用，推动计算机视觉和人工智能的发展。
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