问:up主,可以给我发一份代码吗,代码在哪里下载啊? 答:Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。
如果你从事软件开发,你就会知道 Bug 是生活的一部分。当你开始你的项目时,Bug 就可能存在,当你把你的产品交付给客户时,Bug 也可能存在。在过去的几十年中,软件开发社区已经开发了许多的技术工具、IDE、代码库等来帮助开发者尽早地发现 Bug,以避免在产品交付的时候仍旧存在 Bug。
打开config.py,找到下面的位置,根据自己的电脑系统在对应的位置配置上数据集路径
本文将通过拆解SmallVGGNet的架构及代码实例来讲解如何运用Keras进行多标签分类。
本文研究了使用R语言进行深度学习在图像分类问题上的应用,并对比了使用不同框架和不同训练方式对模型性能的影响。结果表明,虽然R语言本身无法直接进行深度学习,但使用TensorFlow和Keras等框架和库,可以有效地进行深度学习图像分类。同时,使用预训练模型和数据增强技术可以进一步提高模型性能。
选自GitHub 作者:eriklindernoren 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法,自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来,各种变体和修正版如雨后春笋般出现,它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码,希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址:https://github.com/eriklindernoren/
Keras简单而优雅,类似于scikit-learn。然而,它非常强大,能够实施和训练最先进的深度神经网络。
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的,但模型架构并不一定完全和原论文相同,作者关注于实现这些论文最核心的思想,而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要,然后提供详细论文和实现的地址。
在《提高模型性能,你可以尝试这几招…》一文中,我们给出了几种提高模型性能的方法,但这篇文章是在训练数据集不变的前提下提出的优化方案。其实对于深度学习而言,数据量的多寡通常对模型性能的影响更大,所以扩充数据规模一般情况是一个非常有效的方法。
在下篇文章中,我还会演示如何将训练好的Keras模型,通过几行代码将其部署到智能手机上。
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。
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
当使用拟合模型进行预测时,也可以应用图像数据增强技术,以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。对增强图像的预测可以取平均值,从而获得更好的预测性能。
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》,这两篇划时代的论文,将成为永恒经典,在第一篇文章中,其介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练
1、准备了151张含有汉字的图像,将这些图像放在keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages
神经网络是一种由神经元、层、权重和偏差组合而成的特殊机器学习模型,随着近些年深度学习的高速发展,神经网络已被广泛用于进行预测和商业决策并大放异彩。
1.本文学习fizyr的github工程《keras-retinanet》,此github工程链接:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 此链接中已经具备充分且详细的工程使用指导,本文在此基础上实现数据准备部分的csv文件生成、利用检测模型实现视频检测效果这2个功能。
pdb 使用如下代码就相当于添加断点了: import pdb pdb.set_trace() #设置断点的地方,放置于程序中
训练深度神经网络是困难的。它需要知识和经验,以适当的训练和获得一个最优模型。在这篇文章中,我想分享我在训练深度神经网络时学到的东西。以下提示和技巧可能对你的研究有益,并可以帮助你加速网络架构或参数搜索。
作者:王抒伟 编辑:王抒伟 算了 爱看多久看多久 在读这技术文章之前,请大家想象一个标准河南口音的娃在读这篇文章,那么你不知不觉,你的嘴角就上扬咯。 俺、遇到啥子问题撒~? 一 ---- 我现
在使用kears训练model的时候,一般会将所有的训练数据加载到内存中,然后喂给网络,但当内存有限,且数据量过大时,此方法则不再可用。此博客,将介绍如何在多核(多线程)上实时的生成数据,并立即的送入到模型当中训练。 工具为keras。
神经网络开发的一大特点是, 一旦我们把大规模数据输入网络进行分析时,你的感觉就像抛出一只纸飞机,除了抛出那一刻你拥有控制力外,一旦离手,它怎么飞怎么飘就不再是你能控制得了。神经网络代码的运行就有这个特点,我们不能像平常程序那样设置断点,然后单步调试,一旦运行后,我们只能观察结果。令人郁闷的是,很多时候训练非常耗时,你跑完几个小时后突然发现代码中存在bug,于是你停下程序,修正后你又得等待好几个小时。
深度学习模式可能需要几个小时,几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止,你可能就白干了。 在这篇文章中,你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中,如何检查你的深度学习模型。 让我们开始
flower_photos 数据量比较小,所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99,意思就是数据复杂度 < 模型复杂度
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。
本文简单介绍了什么是正则化以及在深度学习任务中可以采用哪些正则化技术,并以keras代码具体讲解了一个案例。
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TensorFlow 的 Eager Execution 是一种命令式编程环境,可立即评估操作,无需构建图:操作会返回具体的值,而不是构建以后再运行的计算图。这样能让您轻松地开始使用 TensorFlow 和调试模型,并且还减少了样板代码。要遵循本指南,请在交互式 python 解释器中运行下面的代码示例。
本文为大家介绍了如何使用Opencv,Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型,以及如何将该模型应用到图片和视频中。
前段时间在训练模型的时候,发现当训练集的数量过大,并且输入的图片维度过大时,很容易就超内存了,举个简单例子,如果我们有20000个样本,输入图片的维度是224x224x3,用float32存储,那么如果我们一次性将全部数据载入内存的话,总共就需要20000x224x224x3x32bit/8=11.2GB 这么大的内存,所以如果一次性要加载全部数据集的话是需要很大内存的。
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文介绍了四种正则化方法,用以优化神经网络模型的训练。并附python+keras实战。关注公众号并发送关键字"正则化数据集"获取数据集下载指引,发送关键字"正则化代码"获取完整代码。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架,也是入门深度学习必须掌握的三大框架,但是官方文档相对内容较多,初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源,并对资源目录进行翻译,强烈建议初学者下载学习,这些资源包含了大量的代码示例(含数据集),个人认为,只要把以上资源运行一次,不懂的地方查官方文档,很快就能理解和运用这三大框架。
数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合。你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题--在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般。或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况。那这篇文章会很适合你。
移动互联网时代的开启使得图片的获取与分享越来越容易,图片已经成为人们交互的重要媒介。如何根据图像的视觉内容为图像赋予一个语义类别(例如,教室、街道等)是图像场景分类的目标,也是图像检索、图像内容分析和目标识别等问题的基础。但由于图片的尺度、角度、光照等因素的多样性以及场景定义的复杂性,场景分类一直是计算机视觉中的一个挑战性问题。
之前的fastai的版本是0.7,而现在最新的fastai是1.0.6版本(稳定版),最低Pytorch版本要求是1.0。而在fastai之前的版本使用的Pytorch版本是0.4.1。
爱好是玩棋盘游戏,因为对CNN有所了解,所以决定开发一种可以在纸牌游戏中击败人类的应用程序。想使用我自己的数据集从头开始构建模型,以查看使用小数据集从头开始的模型的性能如何。选择从一个不太难的游戏入手!(又称Dobble)。
MNIST项目基本上是深度学习初学者的入门项目,本文主要介绍使用keras框架通过构建CNN网络实现在MNIST数据集上99+的准确率。温馨提示,文末有福利哦。
之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类(multi-label classification),参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类(multi-output classification)。
在本文中,作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛(https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification)中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久,并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强,可以用于其它的图像识别任务。 众所周知,Kaggle 是一个进行预测建模及数据分析的竞赛平台。在这个平台上,统计学家和数据科学家竞相构建最佳的模型,这些模型被用于预测、描述公司和用户上传的数据集。这种众包的方式之所以被广为接受,是因为对于同一个预测建模任务来说,可能存在无数种解决策略,但是想要事先知道哪种技术或分析方法是最有效的几乎不可能。[1]
雷锋网 AI 研习社按,在本文中,作者将向大家介绍其在 Kaggle 植物幼苗分类大赛(https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification)中所使用的解决方案。本文作者曾经位列该项赛事排行榜榜首达数月之久,并最终斩获第五名。作者使用的方法普适性非常强,可以用于其它的图像识别任务。雷锋网(公众号:雷锋网) AI 研习社将原文编译整理如下。
pdb模块是python自带一个调试模块,在没有pycharm的iIDE环境情况下,最佳调试方式就是使用pdb模块调试。
通过本项目,你可以使用由TensorFlow 2.0 Alpha驱动的CartoonGAN(CVPR 2018)工具生成你自己的卡通风格图像。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架,它们用起来就像描述架构的简单语言一样,告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作,例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。
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