Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
Use tf.data to batch and shuffle the dataset:
TensorFlow 2.0 在 1.x版本上进行了大量改进,主要变化如下: 以Eager模式为默认的运行模式,不必构建Session 删除tf.contrib库,将其中的高阶API整合到tf.kea
TensorFlow提供了众多的API,简单地可以分类为高阶API和低阶API. API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一,可能因为Google的工程师太多了,社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题,在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用,提供推荐的使用方式。
When training with methods such as tf.GradientTape(), use tf.summary to log the required information.
强烈安利 Google的Colab,即使你没有一台很好的电脑,也能在这个平台上学习TensorFlow
知识蒸馏(Knowledge Distillation)最早是Hinton 2014年在论文Dislillation the Knowledge in a Neural Network中提出的概念,主要思想是通过教师模型(teacher)来指导学生模型(student)的训练,将复杂、学习能力强的教师模型学到的特征表示“知识蒸馏”出来,传递给参数小、学习能力弱的学生模型,从而得到一个速度快、表达能力强的学生模型。
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
下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行。
【GiantPandaCV导语】Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库(可以理解为keras之于tensorflow),为了让用户能够脱离PyTorch一些繁琐的细节,专注于核心代码的构建,提供了许多实用工具,可以让实验更加高效。本文将介绍安装方法、设计逻辑、转化的例子等内容。
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本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏,并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。
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 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层,以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
Keras 3.0 升级是对 Keras 的全面重写,引入了一系列令人振奋的新特性,为深度学习领域带来了全新的可能性。
在上一个专栏【TF2.0深度学习实战——图像分类】中,我分享了各种经典的深度神经网络的搭建和训练过程,比如有:LeNet-5、AlexNet、VGG系列、GoogLeNet、ResNet、DenseNet等。收到了粉丝们的很多好评,表示代码非常详细,理论部分也讲解到位。在这里先感谢你们的持续关注和支持~
我们要把 notebook 04. PyTorch Custom Datasets 变成一系列的脚本,称为模块化(going_modular).
Google Colab免费为TPUs提供实验支持!在本文中,我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说,我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第五篇——训练识别建筑年代的深度学习模型,我们会使用Python中的PyTorch库来训练模型,模型将选用基于DenseNet121的深度卷积神经网络(DCNN)作为骨干进行迁移学习,数据集采用Part3-2.获取高质量的阿姆斯特丹建筑立面图像(下)中获取的阿姆斯特丹的7万多张谷歌街景图像。在处理过程中我们会进一步优化模型,避免欠拟合和过度拟合,并且使用Tensorboard[2]实时查看训练过程。下篇文章[3]我们会对建筑年代的模型使用进行评价,并从空间角度进行分析。
本文属于介绍性文章,其中会介绍许多TensorFlow的新feature和summit上介绍的一些有意思的案例,文章比较长,可能会花费30分钟到一个小时
该示例演示了如何构建一个双编码器(也称为双塔)神经网络模型,以使用自然语言搜索图像。该模型的灵感来自于Alec Radford等人提出的CLIP方法,其思想是联合训练一个视觉编码器和一个文本编码器,将图像及其标题的表示投射到同一个嵌入空间,从而使标题嵌入位于其描述的图像的嵌入附近。
验证码端到端的识别,是对《我的PaddlePaddle学习之路》笔记六——验证码端到端的识别 的升级,这篇文章是我18年初写的,基于当时的V2版本编写,现在有点过时了,突然想升级一下。
该文对神经网络在计算机视觉领域的应用进行了分析,并介绍了如何使用Keras框架进行训练和部署。文章还讨论了神经网络在计算机视觉任务中的常见应用,包括图像分类、目标检测和图像分割等。
来源:极市平台本文约9600字,建议阅读10+分钟本文作者与你分享使用Pytorch-Lightning心得。 写在前面 Pytorch-Lightning这个库我“发现”过两次。第一次发现时,感觉它很重很难学,而且似乎自己也用不上。但是后面随着做的项目开始出现了一些稍微高阶的要求,我发现我总是不断地在相似工程代码上花费大量时间,Debug也是这些代码花的时间最多,而且渐渐产生了一个矛盾之处:如果想要更多更好的功能,如TensorBoard支持,Early Stop,LR Scheduler,分布式训练,
VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具,包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说:“所见即所得”。我们可以借助VisualDL来观察我们训练的情况,方便我们对训练的模型进行分析,改善模型的收敛情况。
pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow。
有Google账号(具体怎么注册账号这里不详述,大家都懂的,自行百度)在你的Google邮箱中关联好colab(怎样在Google邮箱中使用colab在此不详述,自行百度)
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
对于R语言用户来说,深度学习还没有生产级的解决方案(除了MXNET)。这篇文章介绍了R语言的Keras接口,以及如何使用它来执行图像分类。文章结尾会通过提供一些代码片段显示Keras的直观和强大 Tensorflow 去年1月,R语言中的Tensorflow 发布了,它提供了从R语言中获得的Tensorflow API的方法。这是很重要的,因为Tensorflow是最受欢迎的深度学习库。然而,对于大多数R语言用户来说,R语言的Tensorflow接口和R语言并不是很像。下面是训练模型的代码块。 cross_
本篇文章通过TensorFlow搭建最基础的全连接网络,使用MNIST数据集实现基础的模型训练和测试。
本文以世界人工智能创新大赛(AIWIN)手写体 OCR 识别竞赛为实践背景,给出了OCR实践的常见思路和流程。本项目使用PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型。
对于机器学习中的许多不同问题,我们采取的步骤都是相似的。PyTorch 有许多内置数据集,用于大量机器学习基准测试。除此之外也可以自定义数据集,本问将使用我们自己的披萨、牛排和寿司图像数据集,而不是使用内置的 PyTorch 数据集。具体来说,我们将使用 torchvision.datasets 以及我们自己的自定义 Dataset 类来加载食物图像,然后我们将构建一个 PyTorch 计算机视觉模型,希望对三种物体进行分类。
在现代技术的世界中,人工智能(AI)正迅速演化,并对我们的生活产生深远的影响。其中,ChatGPT和Midjourney是两个备受瞩目的项目,它们的设计之旅告诉我们如何将抽象概念转化为现实应用。本文的第一部分将关注ChatGPT,探讨它的发展历程、技术细节和对话生成方面的应用。
GAN创始人 Ian Goodfellow 在酒吧微醉后与同事讨论学术问题,当时灵光乍现提出了GAN初步的想法,不过当时并没有得到同事的认可,在从酒吧回去后发现女朋友已经睡了,于是自己熬夜写了代码,发现还真有效果,于是经过一番研究后,GAN就诞生了,一篇开山之作。论文《Generative Adversarial Nets》首次提出GAN。
在之前的文章中,我通过展示学习过程中成本函数和梯度下降的核心作用,阐述了机器学习的工作原理。本文以此为基础,探索神经网络和深度学习如何工作。这篇文章重点在于解释和编码。原因是我想不出有什么方法可以比3bule1brown做的视频更清楚地阐明一个神经网络的内部工作原理。 链接: http://imgcdn.atyun.com/2017/12/one-But-what-is-a-Neural-Network.mp4 http://imgcdn.atyun.com/2017/12/two-how-neural-n
深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
下面是测试Batch的总Loss和验证集上的准确率的收敛趋势图。由于我的电脑性能不好,所以我大幅度削减了待训练参数个数。尽管如此,2000轮训练之后,在验证集上5000个图片的预测正确率已达98.3%。如若不削减参数,准确率可达99.4%。
由于本系列博文主要专注于Tensorflow本身,所以还是老样子不会过多讲解神经网络的理论知识。 可以参阅这篇博文来先理解下神经网络:http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76680704
模型的训练主要有内置fit方法、内置tran_on_batch方法、自定义训练循环。
上一篇中介绍的VAE自动编码器具备了一定程度的创造特征,能够“无中生有”的由一组随机数向量生成手写字符的图片。 这个“创造能力”我们在模型中分为编码器和解码器两个部分。其能力来源实际上是大量样本经过学习编码后,在数字层面对编码结果进行微调,再解码生成图片的过程。所生成的图片,是对原样本图的某种变形模仿。
之前在人工智能课上自己手动搭建过一个BP神经网络实现MNIST数据集的手写体数字识别,使用的是c++,最终准确率的上限在95%至96%左右(毕竟水平有限)。这次不一样了,使用tensorflow进行实验,准确率确实提高了不少。可能有人会觉得tensorflow有点过时,现在的大企业不怎么用tensorflow了,但我觉得,对于初学者来说,tensorflow还是不错的选择。
GAN的基本原理其实非常简单,它包含两个网络,G网络(Generator)和D网络(Discriminator)。G网络的目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D,D网络的目标是尽量把G网络生成的图片和真实的图片分别开来。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
上一篇讲述了VAEs(变分自编码器),那么这次继续学习一下另一个生成模型——GANs。这里建议如果没有看VAEs的请点击传送门:,因为有所关联,所以如果直接看这篇的话,开头会有点奇怪。
训练集有20000条电影评论文本,测试集有5000条电影评论文本,其中正面评论和负面评论都各占一半。
语义解析作为自然语言处理的重要方面,其主要作用如下:在词的层次上,语义分析的基本任务是进行词义消歧;在句子层面上,语义角色标注是所关心的问题;在文章层次上,指代消解、篇章语义分析是重点。
神经网络是一种受到生物神经元系统启发而设计的人工智能算法。它通过模仿人类大脑中神经元之间的连接和信号传递方式,建立起一种用于模式识别、分类和预测的模型。本文将为你介绍神经网络算法的基本原理以及如何应用。
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
在之前的Demo中,我们使用了条件GAN来生成了手写数字图像。那么除了生成数字图像以外我们还能用神经网络来干些什么呢?
本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集,来实现多分类。
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