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Deep learning with Python 学习笔记（2）

过滤器对输入数据的某一方面进行编码 上例中，模型定义了 model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28...这既可以增大网络容量，也可以进一步减小特征图的尺寸，使其在连接 Flatten 层时尺寸不会太大 在向网络中输入数据时，我们首先需要将数据进行预处理，将其格式化为浮点数张量，JPEG数据处理步骤如下 读取图像...将JPEG文件解码为RGB像素网络 将像素网络转换为浮点数张量 将像素值缩放到[0, 1]区间 当数据量较大时，我们可以采用生成器的方式将数据依次喂给网络来进行拟合 Keras包含ImageDataGenerator...这让模型能够观察到数据的更多内容，从而具有更好的泛化能力 在 Keras 中，这可以通过对 ImageDataGenerator 实例读取的图像执行多次随机变换来实现 Demo from keras.preprocessing.image...Keras向网络中添加dropout model.add(layers.Dropout(0.5)) 通过使用数据增强，正则化以及调节网络参数可以在一定程度上提高精度，但是因为数据较少，想要进一步提高精度就需要使用预训练的模型

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【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

因此我们是很有必要学会数据预处理这个本领的。本篇文章，我们就聊聊如何使用TensorFlow2.0对自己的数据集进行处理。...是tensorflow.keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，同时也可以使用它在batch中对数据进行增强，扩充数据集大小，从而增强模型的泛化能力。...大家可以多尝试下每个增强后的效果，增加些感性认识，数据增强和图片显示代码如下，只需要更改ImageDataGenerator中的参数，就能看到结果。...在该分类任务中标签就是smile和neutral。 以上就是在TensorFlow2.0中利用Keras这个高级API来对分类任务中的数据进行预处理。...总结 本文主要介绍了如何在TensorFlow2.0中对自己的数据进行预处理。

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Keras图像数据预处理范例——Cifar2图片分类

本文将以Cifar2数据集为范例，介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。...我们将重点介绍Keras中可以对图片进行数据增强的ImageDataGenerator工具和对内存友好的训练方法fit_generator的使用。让我们出发吧！...2，数据增强 利用keras中的图片数据预处理工具ImageDataGenerator我们可以轻松地对训练集图片数据设置旋转，翻转，缩放等数据增强。...test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./) 数据增强相关参数说明： rotation_range是角度值（在 0~180 范围内），表示图像随机旋转的角度范围...3，导入数据 使用ImageDataGenerator的flow_from_directory方法可以从文件夹中导入图片数据，转换成固定尺寸的张量，这个方法将得到一个可以读取图片数据的生成器generator

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深度学习实战-CNN猫狗识别

主要内容包含： 数据处理 神经网络模型搭建 数据增强实现 本文中使用的深度学习框架是Keras； 图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats...它包含ImageDataGenerator类，可以快速创建Python生成器，将图形文件处理成张量批量 插播知识点：如何理解python中的生成器？...数据预处理 读取文件 将文件JPEG文件转成RGB像素网络 像素网格转成浮点数张量 In [18]: from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...模型在训练时候不会查看两个完全相同的图像 设置数据增强 In [26]: datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, # 0-180的角度值..."b", label="Validation loss") plt.title("Training and Validation loss") plt.legend() plt.show() 结论：在使用了数据增强之后

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毕业设计So Easy：卷积神经网络实现中药材识别系统APP

中药识别系统主要采用APP端拍照上传的方式，构建卷积神经网络（CNN）对图像进行识别，具有识别效率高，准确度高的特点。...: Python 使用TensorFlow 深度学习框架，使用Keras会大幅缩减代码量 常用的卷积网络模型及在ImageNet上的准确率  3、项目架构 本项目包含六个模块： medicine-app...None代表不池化，最后一个卷积层的输出为4D张量。‘avg’代表全局平均池化，‘max’代表全局最大值池化。...\\' # 使用数据增强 train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale=1. / 255,...reduce_lr, tensorboard]) # 模型导出 model.save(model_dir + 'chinese_medicine_model_v1.0.h5') 对于顶部的6层卷积层，我们使用数据集对权重参数进行微调

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计算机视觉中的深度学习

过滤器对输入数据的特定方面进行编码：比如在高级别，单个过滤器可以编码“输入中存在面部”的概念。 卷积定义的两个参数： 卷积核大小：通常为3x3,5x5....使用generator数据生成器对模型进行训练。使用fit_generator方法，对于数据生成器来说，相当于fit方法。...这有助于模型观察数据的更多方面并更好地概括数据。 Keras中，可以通过实例化ImageDataGenerator实例，确定图片转换方法，从而实现数据增强。...优点在于运行高效、快速，因为卷积网络部分针对每张输入图片只运行一次，而卷积部分是最耗时、耗费运算能力资源的；但同时不能使用数据增强； 将全连接分类器和卷积部分整合到一起，在输入数据上端到端的运行；可以使用数据增强...不使用数据增强的特征提取 使用ImageDataGenerator将磁盘文件和标签读取成张量形式，运行卷积部分的predict提取图片特征。

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使用Keras中的ImageDataGenerator进行批次读图方式

ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGenerator...是用来做数据增强的,但我的目的只是想一个batch一个batch的读进图片而已,所以一开始没用它,后来发现它是有这个功能的,而且使用起来很方便....#生成数组使用的数据类型 虽然包含了很多参数,但实际应用时用到的并不会很多,假设我的目的只是一个batch一个batch的读进图片,那么,我在实例化对象的时候什么参数都不需要设置,然后再调用ImageDataGenerator...我放图片的目录如下图,在train文件夹中包含了两个子文件夹,然后在两个子文件夹里面分别包含了猫和狗的图片. ?...Keras中的ImageDataGenerator进行批次读图方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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人工智能|利用keras和tensorflow探索数据增强

问题描述 数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据增强使模型对微小变化更为稳健，从而防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。...由生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出尺寸 解决方案 下面是一个辅助脚本，我们将使用它来直观地显示使用ImageDataGenerator类可以实现的所有内容。...这与旋转中的不同，在剪切变换中，我们固定一个轴并将图像以一定的角度拉伸，称为剪切角。这会在图像中创建一种“拉伸”，这在旋转中是看不到的。shear_range以度为单位指定倾斜角度。

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实际应用效果不佳？来看看提升深度神经网络泛化能力的核心技术（附代码）

数据增强是从现有训练样本中构建新样本的过程，例如在计算机视觉中，我们会为卷积神经网络扩增训练图像。...Keras 有许多可提高实验速度的内置方法和类。 在 Keras 中，我们有一个 ImageDataGenerator类，它为图像增强提供了多个选项。...keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator()参数：featurewise_center: 布尔值。将输入数据的均值设置为 0，逐特征进行。...基于 TensorFlow 的数据增强如果要基于 TensorFlow 实现数据增强，示例代码如下：from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...在 min 模式中， 当被监测的数据停止下降，训练就会停止；在 max 模式中，当被监测的数据停止上升，训练就会停止；在 auto 模式中，方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。

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蔬菜识别系统Python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法+深度学习模型

一、介绍蔬菜识别系统，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。...TensorFlow基于数据流图的概念，使用图来表示计算过程中的数据流动。它的核心是张量（Tensor），是多维数组的抽象，可以在计算图中流动。在进行图像识别分类之前，我们需要准备训练数据。...我们使用ImageDataGenerator来定义图像的预处理参数，并通过flow_from_directory方法从目录中加载数据集。...在TensorFlow中，我们可以使用Keras API来构建图像识别分类模型。Keras提供了一系列方便易用的层和模型，可以帮助我们快速构建深度学习模型。...本文介绍了TensorFlow在图像识别分类中的应用，并通过相关代码进行了讲解。通过TensorFlow提供的工具和库，我们可以方便地构建、训练和评估图像识别分类模型。

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如何训练一个神经网络

import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt # 数据集 train_dir = '....，否则可能会报错 ImageDataGenerator类的简单介绍： 通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。...总结起来就是两个点： （1）图片生成器，负责生成一个批次一个批次的图片，以生成器的形式给模型训练； （2）对每一个批次的训练图片，适时地进行数据增强处理（data augmentation）； 详细的这个类的内容可以查看这篇文章

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畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

参考链接： Keras中的深度学习-数据预处理 相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。 ...自定义层  对于无状态的自定义操作，使用Lambda层（在核心网络层中）即可，然而想要包含可训练权重的自定义层，需要实现三个方法：①build中定义权重；②call中编写层的功能逻辑；③compute_output_shape...图像预处理  运用ImageDataGenerator类对图像进行预处理，通过实时数据增强生成张量图像数据批次。数据将不断循环（按批次）。...ImageDataGenerator类有许多方法可以使用，如apply_transform对图像进行变换处理、flow采集数据和标签数组，生成批量增强数据等等。 ...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。  正则化Regularizers  正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。

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Deep learning with Python 学习笔记（3）

但出于同样的原因，这种方法不允许你使用数据增强 在顶部添加 Dense 层来扩展已有模型（即 conv_base），并在输入数据上端到端地运行整个模型 这样你可以使用数据增强，因为每个输入图像进入模型时都会经过卷积基...conv_base 中的输出，然后将这些输出作为输入用于新模型 不使用数据增强的快速特征提取 import os import numpy as np from keras.preprocessing.image...可见，在训练集上的表现要比之前好很多，不过还是出现了一定程度的过拟合 第二种方法 使用数据增强的特征提取 注：扩展 conv_base 模型，然后在输入数据上端到端地运行模型 因为我们要使用的卷积基不需要重新训练...)可以查看可以训练的权重张量个数，此时应该注意每一层有两个张量(主权重矩阵和偏置向量) Demo如下 import os from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...可见，此时没有出现明显的过拟合现象，在验证集上出现了更好的结果 此处应该可以使用数据增强的方式扩充我们的数据集，然后再通过第一种方法来训练分类器 模型微调 另一种广泛使用的模型复用方法是模型微调（fine-tuning

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ImageDataGenerator

通过实时数据增强生成张量图像数据批次，并且可以循环迭代，我们知道在Keras中，当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法，该方法接受的第一个参数就是一个生成器。...简单来说就是：ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据，同时也可以在每一个批次中对这...batch_size个样本数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。...默认为 在 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中的 image_data_format 值。如果你从未设置它，那它就是 "channels_last"。...是否使用随机样本扩张。 rounds: 整数（默认为 1）。如果数据数据增强（augment=True），表明在数据上进行多少次增强。 seed: 整数（默认 None）。随机种子。

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人脸识别：理论、建模、应用

简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。 ?...在CNN网络中，我们使用Sobel边缘检测技术来识别边缘。在这种技术中，我们使用张量相同深度的掩模/内核，并在图像张量和内核之间应用卷积运算。 ? 这是应用Sobel边缘检测技术后图像的外观。...我们使用卷积，激活和最大池层的组合，即自动提取图像中的面部特征以及将其构成我们的训练数据进行训练与分类识别。 ? 最终，我们的模型看起来类似于下图所示的模型。 ?...接下来使用Keras中提供的ImageDataGenerator进行数据增强。该生成器将读取在“数据/训练”子文件夹中找到的图片，并批量的增强图像数据。 ?...美国联邦调查局正在使用人脸识别来识别驾驶执照中的嫌疑人。在英国，人工智能配备的摄像机也已经进行了试验。 人脸识别用于实现安全可靠的在线支付。 人脸识别用于电子设备解锁

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用于数据增强的十个Python库

数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体，提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言，它提供了几个强大的数据增强库。...在本文中，我们将介绍数据增强的十个Python库，并为每个库提供代码片段和解释。 Augmentor Augmentor是一个用于图像增强的通用Python库。...下面是一个如何使用Augmentor进行图像增强的简单示例: import Augmentor p = Augmentor.Pipeline("path/to/your/images") p.rotate...ImageDataGenerator Keras提供了ImageDataGenerator类，这是在使用Keras和TensorFlow时用于图像增强的内置解决方案。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator(

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【tensorflow】浅谈什么是张量tensor

本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...在Python中，张量通常存储在Nunpy数组，Numpy是在大部分的AI框架中，一个使用频率非常高的用于科学计算的数据包。...存储在张量数据中的公式 这里有一些存储在各种类型张量的公用数据集类型： 3维=时间序列 4维=图像 5维=视频 几乎所有的这些张量的共同之处是样本量。...我们可以在Keras中用4D张量来这样定义： (10000,750,750,3) 5D张量 5D张量可以用来存储视频数据。...x 1080像素），每秒15帧（总共4500帧），颜色深度为3的视频，我们可以用4D张量来存储它： (4500,1920,1080,3) 当我们有多段视频的时候，张量中的第五个维度将被使用。

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使用深度学习和OpenCV的早期火灾探测系统

1.创建定制的CNN架构 将使用TensorFlow API Keras构建模型。首先创建用于标记数据的ImageDataGenerator。[1]和[2]数据集在这里用于训练。...还将使用数据增强。...因此该模型仅知道室外着火情况，因此在获得室内类似火灾的阴影图像时会出错。另一个原因是模型不是可以学习火的复杂特征的复杂模型。 接下来将使用标准的InceptionV3模型并对其进行自定义。...在上面的代码中，应用了2种数据增强技术水平翻转和缩放。 从Keras API导入InceptionV3模型。将在InceptionV3模型的顶部添加图层，如下所示。...受CNN巨大潜力的启发，可以在早期阶段从图像或视频中检测到火灾。本文显示了两种用于火灾探测的自定义模型。考虑到CNN模型的合理火灾探测准确性，它可以帮助灾难管理团队按时管理火灾，从而避免巨额损失。

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你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?

本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。...在Python中，张量通常存储在Nunpy数组，Numpy是在大部分的AI框架中，一个使用频率非常高的用于科学计算的数据包。...我们可以在Keras中用4D张量来这样定义： (10000,750,750,3) 5D张量 5D张量可以用来存储视频数据。...x 1080像素），每秒15帧（总共4500帧），颜色深度为3的视频，我们可以用4D张量来存储它： (4500,1920,1080,3) 当我们有多段视频的时候，张量中的第五个维度将被使用。...我们姑且考虑下这个例子以便说明一个问题：在现实世界中，我们有时需要尽可能的缩小样本数据以方便的进行处理计算，除非你有无尽的时间。

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