如果你拿起这本书,你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题,跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
在开始学习Keras之前,一些基础知识是必备的,关于深度学习的基本概念和技术,在使用Keras之前大体了解一下基础知识,这将减少你学习中的困惑。
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种:拼接concatenate和堆叠stack。
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生,如果你有如下需求,请选择Keras:
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
keepdims: 布尔值,是否保留原尺寸。 如果 keepdims 为 False,则张量的秩减 1。 如果 keepdims 为 True,缩小的维度保留为长度 1。
原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html
我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面,进行理解,然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 邵胖胖,江凡,笪洁琼,Aileen 也许你已经下载了TensorFlow,而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑:TensorFlow里面的Tensor,也就是“张量”,到底是个什么鬼?也许你查阅了维基百科,而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它,仍然不知道它在说些什么?问题在于大多数讲述张量的指南,都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心! 我像小孩子一样讨厌数学,所以如果我能明白,你也可以!我们只需要用简单的措辞来解释这一切。所以,张量(
高清思维导图已同步Git:https://github.com/SoWhat1412/xmindfile
在机器学习和深度学习中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
AI研习社按:在今年的谷歌开发者大会 I/O 2017 的讲座中,Keras 之父 Francois Chollet 被请出来向全世界的机器学习开发者进行一场对 Keras 的综合介绍以及实战示例。说起来,这个子小小的男人不但是畅销书 《Deep learning with Python》的作者,更在 Kaggle 的数据科学家中世界排名第 17 位(最高),堪称是青年 AI 工程师中的翘楚。也因此,在开发出 Keras 之后被谷歌挖走为 TensorFlow 背书。 作为号称是 TensorFlow 最好
MNIST数据集是一个大型的手写数字识别数据集,由美国国家标准技术研究所(NIST)收集并公开提供。该数据集包含约70000张手写数字图像,每张图像都是28x28像素大小的,灰度模式。
原标题:Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
选自DataCamp 作者:Karlijn Willems 机器之心编译 参与:Panda TensorFlow 已经成为了现在最流行的深度学习框架,相信很多对人工智能和深度学习有兴趣的人都跃跃欲试。对于初学者来说,TensorFlow 也是一个非常好的选择,它有非常丰富的入门学习资料和庞大的开发者社区。近日,数据科学学习平台 DataCamp 发表了一篇针对 TensorFlow 初学者的教程,从向量和张量的基本概念说起,一步步实现了一个分类交通标志图像的神经网络。机器之心对本教程进行了编译介绍。 深度学
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
斯蒂文查了查 2019 年 1 月 3 日平安银行 (000001.XSHE) 的收盘价,发现是 9.28,他默默将这个单数字存到 X0 里。
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
2015 年 11 月,谷歌宣布开源 TensorFlow 深度学习框架,这一框架基于谷歌 DistBelief 框架。
激活函数是深度学习,亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分,它可以对神经元的接收信息进行非线性变换,将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数作用方式如下公式所示:
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
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
本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构,用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架,并为检索官方的API文档提供一些关键词。
Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然的就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性!
来源:大数据与机器学习文摘本文约2600字,建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。 Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然地就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性! 今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库,不要错过哦 一、TensorFlow 1. 什么 Tenso
在本文中,我们将学习如何使用keras,用手写数字图像数据集(即MNIST)进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。
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。
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
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。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
机器学习模型将向量(数字数组)作为输入。在处理文本时,我们必须先想出一种策略,将字符串转换为数字(或将文本“向量化”),然后再嵌入模型。在本部分中,我们将探究实现这一目标的三种策略。
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量(Tensor)对象熵,所有的运算操作(Operation)也都是基于张量对象进行的,我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘,想加等一些基本运算操作的组合。
尽管距离Tensoflow 1.2.1版本发布才仅仅一个月,但是1.3.0版本中的软件已经发生了很多变化。开发人员可以在Tensorflow的Github页面上找到一个详细的发布报告。本文将列出开发人
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络(CNN),有许多种方法去描述CNN到底做了什么,一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
Keras 是一个模型级库,为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等底层操作,目的也就是尽量不重复造轮子。
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理,并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现(深度)神经网络模型听起来很牛逼,实际上却是一个费时费力的过程,特别是在神经网络层数很多的情况下,多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型,例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择,而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API,所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识,最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说,马上进入正题。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版,改进了库中的机器学习功能,发布了XLA的实验版本,对Python和Java用户开放,提升了debugging,并且加入和改进了一些高级
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布,至少可以说,它不是非常用户友好。
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