本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集，然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术，可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
【导读】专知小组计划近期推出Tensorflow实战系列，计划教大家手把手实战各项子任务。本教程旨在手把手教大家使用Tensorflow构建卷积神经网络（CNN）进行图像分类。教程并没有使用MNIST数据集，而是使用了真实的图片文件，并且教程代码包含了模型的保存、加载等功能，因此希望在日常项目中使用Tensorflow的朋友可以参考这篇教程。完整代码可在专知成员Hujun的Github中下载。 https://github.com/hujunxianligong/Tensorflow-CNN-Tutoria
机器之心原创 参与：蒋思源 机器之心基于 Ahmet Taspinar 的博文使用 TensorFlow 手动搭建卷积神经网络，并提供所有代码和注释的 Jupyter Notebook 文档。我们将不仅描述训练情况，同时还将提供各种背景知识和分析。所有的代码和运行结果都已上传至 Github，机器之心希望通过我们的试验提供精确的代码和运行经验，我们将持续试验这一类高质量的教程和代码。 机器之心项目地址：https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号
想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Krizhevsky写的技术报告
tf.app.flags.DEFINE_integer()等函数是添加了命令行的可选参数
对于机器学习和人工智能研究人员而言，好多人都只是构建好模型后就没有进一步处理了，停留在一个比较粗糙的模型上面，没有将其变成一个产品，其实好多创业型人工智能公司都是设计好模型后，将其转化成产品，之后再推向市场。每一个深度学习研究者心中或多或少都想成为一名创业者，但不知道超哪个方向发展。那么，本文将从最简单的网页应用开始，一步一步带领你使用TensorFlow创建一个卷积神经网络（CNN）模型后，使用Flash RESTful API将模型变成一个网页应用产品。 本文使用TensorFlow NN模块构建CNN模型，并在CIFAR-10数据集上进行训练和测试。为了使模型可以远程访问，使用Python创建Flask web应用来接收上传的图像，并使用HTTP返回其分类标签。
本文系作者原创，转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065.html
AlexNet是一个非常经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），它由Alex Krizhevsky等人在2012年提出，并在ImageNet图像识别比赛中获得了很大的成功。AlexNet算法的出现标志着深度学习的兴起，并对后续的神经网络算法有着深远的影响。本篇文章将带你入门AlexNet算法的基本原理和实现。
本文介绍了如何使用TensorFlow实现MLP，并在CIFAR-10数据集上进行了测试。首先，简要介绍了MLP模型的原理和TensorFlow的代码实现。然后，详细描述了如何使用TensorFlow实现MLP，并使用CIFAR-10数据集进行了测试。最后，给出了实验结果，并进行了分析。
最终，在cifar-10数据集上，通过一个短时间小迭代的训练，可以达到大致73%的准确率，持续增加max_steps，可以期望准确率逐渐增加 如果max_steps比较大，则推荐使用学习速率衰减decay的SGD进行训练，这样训练过程中能达到的准确率峰值会比较高，大致有86% 其中L2正则以及LRN层的使用都对模型准确率有提升作用，它们都可以提升模型的泛化能力 数据增强Data Augmentation在我们的训练中作用很大，它可以给单幅图增加多个副本，提高图片的利用率，防止对某一张图片结构的学习过拟合 这刚好是利用了图片数据本身的性质，图片的冗余信息量比较大，因此可以制造不同的噪声并让图片依然可以被识别出来。如果神经网络可以克服这些 噪声并准确识别，那么他的泛化能力必然很好。数据增强大大增加了样本量，而数据量的大小恰恰是深度学习最看重的，深度学习可以在图像识别上领先 其他算法的一大因素就是它对海量数据的利用效率非常高。其他算法，可能在数据量大到一定程度时，准确率就不再上升了，而深度学习只要提供足够 多的样本，准确率基本持续提升，所以说它是最适合大数据的算法
一般，深度学习的教材或者是视频，作者都会通过 MNIST 这个数据集，讲解深度学习的效果，但这个数据集太小了，而且是单色图片，随便弄些模型就可以取得比较好的结果，但如果我们不满足于此，想要训练一个神经网络来对彩色图像进行分类，可以不可以呢？
先放些链接，cifar10的数据集的下载地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
序贯(sequential)API允许你为大多数问题逐层堆叠创建模型。虽然说对很多的应用来说，这样的一个手法很简单也解决了很多深度学习网络结构的构建，但是它也有限制－它不允许你创建模型有共享层或有多个输入或输出的网络。
官网地址 官网上提供多种格式数据集，我们选bin。首先观察前25条记录。由于图像像素32*32，很多图像人眼也是难以进行辨别。
前文我们实现了googlenet。想必大家已经有感觉，实现一个神经网络不是很难嘛。但是实现一个神经网络知识深度学习的入门和开始，如何训练和使用一个网络将它使用和应用到工作和需求中，才是我们学习神经网络的初衷。所以今天我们就开始看看怎么使用前文实现的这个神经网络。
我们将运用在前面几节中学到的知识来参加Kaggle竞赛，该竞赛解决了CIFAR-10图像分类问题。比赛网址是https://www.kaggle.com/c/cifar-10.
TensorFlow 是 Google brain 推出的开源机器学习库，与 Caffe 一样，主要用作深度学习相关的任务。
视觉（vision）、自然语言处理（Nature Language Processing, NLP）、语音（Speech）是深度学习研究的三大方向。三大领域各自都诞生了若干经典的模块，用来建模该领域数据所蕴含的不同特性的模式。上一篇文章介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计和核心概念，这一篇我们从图像任务开始，使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 来写一个完全相同的网络，通过这种方式了解我们的使用经验如何在不同平台之间迁移，从而帮助我们选择便利的工具，集中于机器学习任务本身。
本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。
过去的这几年，陆陆续续出现了不少深度学习框架。而在这些框架中，Facebook 发布的 PyTorch 相对较新且很独特的一个，由于灵活、迅速、简单等特点，PyTorch 发展迅猛，受到很多人的青睐。
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经有了数百万张图像
手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例，使用卷积层和池化层，实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别，并输出卷积和池化效果。 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载。 网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ train-images-idx3-ubyte.gz: 训练集图片 train-labels-idx1-ubyte.gz: 训练集列标 t10
来源：机器之心 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经
2. 使用tf.train.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件里的变量，使用tools.inspect_checkpoint里的print_tensors_in_checkpoint_file函数打印ckpt里的东西
而 PyTorh 是其中表现非常好的一个，今天我们就来开启 PyTorh 的入门之旅
使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13]
PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架，在最近几年收到学术界的热捧，主要是因为其动态图机制符合思维逻辑，方便调试，适合于需要将想法迅速实现的研究者。PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Torch采用Lua作为它的开发语言，但lua语言的受众比较局限。为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则，PyTorch应运而生，由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义，PyTorch使用python作为开发语言，近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起，成为深度学习开发的主流平台之一。
在TensorFlow2.0中，Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0，那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块：
今天我们来讲一篇入门级必做的项目，如何使用pytorch进行CIFAR10分类，即利用CIFAR10数据集训练一个简单的图片分类器。
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、
【导读】图像识别是深度学习取得重要成功的领域，特别是卷积神经网络在图像识别和图像分类中取得了超过人类的好成绩。本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的基本结构，对卷积神经网络中的重要部分进行详细讲解，如卷积、非线性函数ReLU、Max-Pooling、全连接等。另外，本文通过对 CIFAR-10 的10类图像分类来加深读者对CNN的理解和Pytorch的使用，列举了如何使用Pytorch收集和加载数据集、设计神经网络、进行网络训练、调参和准确度量。总的来讲，这篇文章偏重概念理解和动手实现，相信对您的入门会有帮
导读 今年五月份康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatchi 提出了一个贝叶斯生成对抗网络（Bayesian GAN），结合贝叶斯和对抗生成网络，提出了一个实用的贝叶斯公式框架，用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。论文《Bayesian GAN》也被2017年机器学习顶级会议 NIPS 接受，今天Andrew Gordon Wilson在Twitter上发布消息开源了这篇论文的TensorFlow实现，并且Google
1.加载数据集，并对数据集进行增强，类型转换 官网cifar10数据集 附链接：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
基本概念 Tensor tensor是的含义是张量，简单的理解可以将其当成三维矩阵，pytorch中的张量是对数据的一种封装，也是数据结构中最核心的部分之一。对于pytorch中的张量，数组可能是更好的理解方法。 Tensor的定义 直接定义矩阵，使用torch.Tensor(shape)方法定义未初始化的张量，使用torch.rand(shape)或torch.randn(shape)定义随机张量 import torch as pt x = pt.Tensor(2,4) print(x) # 1.000
上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型，本篇进行一个图像分类任务实操。 相关代码主要参考自官网教程： https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py
到目前为止，我们已经仔细研究了线性模型如何学习以及如何在 PyTorch 中实现这一点。我们专注于一个非常简单的回归问题，使用了一个只有一个输入和一个输出的线性模型。这样一个简单的例子使我们能够剖析一个学习模型的机制，而不会过于分散注意力于模型本身的实现。正如我们在第五章概述图中看到的，图 5.2（这里重复为图 6.1），了解训练模型的高级过程并不需要模型的确切细节。通过将错误反向传播到参数，然后通过对损失的梯度更新这些参数，无论底层模型是什么，这个过程都是相同的。
根据应用场景中,分类目标的独立性与互斥性, 可以选择 sigmoid 或者 softmax 来实现.
当谈到基于CNN的深度学习例子时，图像分类是最常见的任务之一。CNN（卷积神经网络）在图像处理任务中表现出色，能够自动学习图像的特征表示。以下是一个基于CNN的图像分类示例，并给每一行添加了注释：
翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz
【前言】：你已经了解了如何定义神经网络，计算loss值和网络里权重的更新。现在你也许会想数据怎么样？
全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程（http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_tf.html） Linear Model 加载lesson 1（https://github.com/ahangchen/GDLnotes/blob/master/note/lesson-1/practical.md）中的数据集将Data降维成一维，将label映射为one-hot encoding。 def reformat(datas
图像识别本质上是一种计算机视觉技术，它赋予计算机“眼睛”，让计算机通过图像和视频“看”和理解世界。
不知不觉已经写到第16篇，最近有很多朋友默默地关注了，有什么错误疏漏的地方还请多多包涵~如果你喜欢的话就推荐给你的朋友吧，谢谢各位大佬。
选自GitHub 作者：Andrew Gordon Wilson 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用生成模型学习高维自然信号（比如图像、视频和音频）长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近，这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi
卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果，其在图像识别方面表现十分突出。本文结合Tensorflow：实战Google深度学习框架，讲述卷积神经网络常用数据集，介绍卷积网络的结构思想，以及通过TensorFlow实现其设计。
全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见：full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维，将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labels): dataset = dataset.reshape((-1, image_size * image_size)).astype(np.float32) # Map 0 to [1.0, 0.0,
在本章中，我们将介绍神经网络以及如何在 TensorFlow 中实现它们。大多数后续章节将基于神经网络，因此学习如何在 TensorFlow 中使用它们非常重要。在开始使用多层网络之前，我们将首先介绍神经网络的基本概念。在上一节中，我们将创建一个神经网络，学习如何玩井字棋。
视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容，使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域，在最近几年已经取得了很多突破性的进展，而神经网络就是这些突破性进展背后的主要技术支持。
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