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教你使用TensorFlow2对阿拉伯语手写字符数据集进行识别

「@Author：Runsen」 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。...数据集下载地址：https://www.kaggle.com/mloey1/ahcd1 数据集介绍 该数据集由 60 名参与者书写的16,800 个字符组成，年龄范围在 19 至 40 岁之间，90%...使用 Matlab 2016a 自动分割每个块以确定每个块的坐标。该数据库分为两组：训练集（每类 13,440 个字符到 480 个图像）和测试集（每类 3,360 个字符到 120 个图像）。...数据标签为1到28个类别。在这里，所有数据集都是CSV文件，表示图像像素值及其相应标签，并没有提供对应的图片数据。...image_array = np.asarray(image_values) image_array = image_array.reshape(32,32).astype('uint8') # 原始数据集被反射

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Transformers 4.37 中文文档（十八）

tfds_map ( example ) 某些 tensorflow_datasets 数据集的格式与 GLUE 数据集不同。此方法将示例转换为正确的格式。...XNLI 是基于MultiNLI的众包数据集：文本对使用 15 种不同语言（包括高资源语言如英语和低资源语言如斯瓦希里语）进行文本蕴涵注释。...tensorflow_datasets就像使用数据文件一样简单： # tensorflow_datasets only handle Squad V1. tfds_examples = tfds.load...您可以提供自己的数据集列表，或者只使用 GPTQ 论文中使用的原始数据集[‘wikitext2’，‘c4’，‘c4-new’，‘ptb’，‘ptb-new’] group_size (int, optional...可以是字符串，字符串列表（使用 tokenize 方法进行标记化的字符串）或整数列表（使用 convert_tokens_to_ids 方法进行标记化的字符串 id）。

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    【TensorFlow】TFRecord文件使用详解

    从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...2，特点 对比于 常见的 XML、Json 数据存储格式，Protocol Buffer有如下特点： 3，应用场景 传输数据量大&网络环境不稳定的数据存储、RPC数据交换的需求场景，如即时IM（QQ，...tensorflow的example包含的是基于key-value对的存储方法，其中key是一个字符串，其映射到的是feature信息，feature包含三种类型： BytesList：字符串列表 FloatList...在TensorFlow中，example是按照行读的，这个需要时刻记住，比如存储M×NM×N矩阵，使用ByteList存储的话，需要M×NM×N大小的列表，按照每一行的读取方式存放。...TFRecord文件的原因 TFRecord文件并不是非用不可，但它确实是谷歌官方推荐的数据集文件格式。

    1.8K30

    学界 | 不！机器学习才不只是统计学的美化！

    本文论述的目的在于要正确的评估机器学习。人工智能可见的发展不仅仅局限于大型计算机和更优的数据集。近期在深度神经网络及其相关领域的成功，正说明了机器学习代表着科学技术进步的最前沿。 机器学习！...当然，这种“统计学的美化”观念的形成是不无道理的，因为在机器学习中广泛使用了统计学的概念，如回归、权重、偏差、模型等等。...在许多情况下，这些算法在帮助理解数据方面完全无用，并且只能在无法解释的预测模型中发挥一些作用。在某些情况下，例如在强化学习中，算法甚至根本不会使用到已有的数据集。...然而，如果要正确评估机器学习方法的强大影响力和潜力，首先就需要纠正错误观念：人工智能的现代发展也不过是老旧的统计技术有了更大的计算机和更好的数据集。...整个课程中，我的同学和我成功地训练了癌组织图像分割，神经网络机器翻译，基于字符的文本生成和图像样式转换，所有这些都只使用了过去几年发明的机器学习的最新技术。

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    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    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。...可以将优化器指定为已知优化器类的字符串，例如，“ sgd ”用于随机梯度下降，或者您可以配置优化器类的实例并使用该实例。...model.compile(optimizer='sgd', loss='mse') 有关受支持的损失函数的列表，请参见： tf.keras损失函数 指标定义为已知指标函数的字符串列表或要调用以评估预测的函数列表...拟合模型是整个过程中很慢的部分，可能需要几秒钟到几小时到几天不等，具体取决于模型的复杂性，所使用的硬件以及训练数据集的大小。 从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。

    1.6K30

    灵魂追问 | 教程那么多，你……看完了吗？

    教程 | 理解XGBoost机器学习模型的决策过程 业界 | 似乎没区别，但你混淆过验证集和测试集吗？...观点 | 三大特征选择策略，有效提升你的机器学习水准 教程 | 如何为单变量模型选择最佳的回归函数 机器学习老中医：利用学习曲线诊断模型的偏差和方差 教程 | 如何为时间序列数据优化K-均值聚类速度？...教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器 教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络 教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测...| 百行代码构建神经网络黑白图片自动上色系统 教程 | 盯住梅西：TensorFlow目标检测实战 深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像 仅需15分钟，使用OpenCV+...：跳一跳Auto-Jump算法详解 Money, Money, Money 教程 | 从零开始：如何使用LSTM预测汇率变化趋势 自创数据集，使用TensorFlow预测股票入门 资源 |

    6.2K101

    《看漫画学python》第七天-字符串&函数

    疑问 若我们想将多个数据打包并且统一管理，应该怎么办？Python内置的数据类型如序列（列表、元组等）、集合和字典等可以容纳多项数据，我们称它们为容器类型的数据。...字符串与数字的相互转换 将字符串转换为数字 将数字转换为字符串 将数字转换为字符串，可以使用str（）函数，str（）函数可以将很多类型的数据都转换为字符串。...字符串分割 若想进行字符串分割，则可以使用split（）方法，按照子字符串来分割字符串，返回字符串列表对象。...理解函数类型 函数类型的数据与其他类型的数据是一样的，任意类型的数据都可以作为函数返回值使用，还可以作为函数参数使用。因此，一个函数可以作为另一个函数返回值使用，也可以作为另一个函数参数使用。...参数iterable是容器类型的数据。 映射函数map（） map（）函数用于对容器中的元素进行映射（或变换）。例如：我想将列表中的所有元素都乘以2，返回新的列表。

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    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    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。...可以将优化器指定为已知优化器类的字符串，例如，“ sgd ”用于随机梯度下降，或者您可以配置优化器类的实例并使用该实例。...compile the modelmodel.compile(optimizer='sgd', loss='mse') 有关受支持的损失函数的列表，请参见： tf.keras损失函数 指标定义为已知指标函数的字符串列表或要调用以评估预测的函数列表...拟合模型是整个过程中很慢的部分，可能需要几秒钟到几小时到几天不等，具体取决于模型的复杂性，所使用的硬件以及训练数据集的大小。 从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。

    1.5K30

    码农の带娃绝技：TensorFlow+传感器，200美元自制猜拳手套

    第1步： 制作手套传感器 我们使用littleBits来构建硬件系统。这套设备对儿童很友好，包含各种各样的组件，如LED灯、电机、开关、传感器和控制器等，这些组件可以靠磁性链接，无需焊接。...你可以在Web UI中编写Python代码，使用如NumPy、Scikit-learning和TensorFlow等函数库，并将其与Google Cloud服务（如BigQuery、Cloud Dataflow...比如，当你将几十个弯曲传感器连接到紧身衣后，则可使用线性模型将来自传感器的原始数据映射到用多个方向来表示不同身体姿势的特征空间（如站立、坐着或蹲下等），无须基于原始数据来编写很多不稳定的IF语句。...要在复杂的非结构化或稠密数据的分类任务中达到更高的正确率，可能要使用非线性模型，如神经网络或支持向量机。这样，你可以通过非线性变换来提取有用的特征，这种非线性变换能以一种更灵活的方式来调整原始数据。...该函数是TensorFlow中的“教练”，引导模型沿着正确方向寻找最佳参数。

    1.2K50

    构建对象检测模型

    当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。 我最喜欢的计算机视觉和深入学习的概念之一是目标检测。...TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...这包括在COCO数据集、KITTI数据集和Open Images数据集上训练的预训练模型的集合。 它们对于在新数据集上进行训练时也很有用，可以用来初始化。...serving_default'] return model 「加载标签map」 标签索引映射到类别名称，以便例如当我们的卷积网络预测5时，我们就可以知道这对应于一架飞机： # 用于为每个框添加正确标签的字符串列表...根据你的特定需求，你可以从TensorFlow API中选择正确的模型。如果我们想要一个高速模型，SSD网络的工作效果最好。

    1.2K10

    自动微分技术

    目前知名的深度学习开源库均提供了自动微分的功能，包括TensorFlow、pytorch等。...计算图 开源深度学习库Tensorflow通过计算图（Computational Graph）表述计算流程。学过数据结构的同学都不会对图的概念陌生。...Tensorflow中的每一个数据都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述了数据之间的计算即流向关系。下面是一个典型的计算图。 ? 该图所表示的运算为 ?...数值微分通常只用于检验其他算法的结果的正确性，例如在实现反向传播算法的时候用数值微分算法检验反向传播算法所求导数的正确性。...符号微分计算出的表达式需要用字符串或其他数据结构存储，如表达式树。数学软件如Mathematica，Maple，matlab中实现了这种技术。python语言的符号计算库也提供了这类算法。

    1.3K30

    Pandas高级数据处理：数据流处理

    二、常见问题（一）数据读取与加载文件格式不兼容在处理数据流时，可能会遇到各种不同格式的数据源，如CSV、Excel、JSON等。如果文件格式不符合预期，就会导致读取失败。...解决方法：确保文件格式正确，并且使用正确的参数读取文件。例如，在读取CSV文件时，如果分隔符不是默认的逗号，需要指定sep参数。...解决方法：使用astype()方法将数据转换为正确的类型。...例如，在对字符串列进行数值运算时就会出现这个错误。解决方法检查数据类型，必要时进行数据类型转换。同时，确保数据符合函数的要求。...代码示例：# 将字符串列转换为数值列再进行运算df['string_column'] = pd.to_numeric(df['string_column'], errors='coerce')result

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    资源 | 吴恩达斯坦福CS230深度学习课程补充资料放出

    其中TensorFlow简介分为两个部分，第一部分是TensorFlow教程，通过这个教程你可以通过MNIST数据库用代码建立一个神经网络，对数据集进行分类。...AWS setup目录下介绍了如何为深度学习项目建立AWS。 ? 第二部分是最佳项目示例也有两个子目录，包括，对训练数据集，开发数据集以及测试数据集的分离。...这一部分的TensorFlow简介与前面不同的是：帮助学生了解更多的TensorFlow相关信息，以及了解如何使用tf.layers轻松构建模型 ?...第四部分是PyTorch版块，分为三个子目录，第一个子目录帮助了解有关PyTorch的更多信息，以及帮助学习如何在PyTorch中正确构造深度学习项目等。...第二部分是卷积网络的定义及使用pytorch对图像数据进行高效的加载。第三部分是教会学生定义递归网络并加载文本数据。 ?

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    mysql—mysql中的整数和字符串类型

    : 1)在对数据进行比较时,字符类型处理与当前所使用的排序规则是相关的, 而数字和二进制是按照二进制大小来进行的,同样的数据,字符类型比数字处理慢 2)在数据库中,数据处理 是以页为单位的,每页的大小是恒定的...,在innodb中,每页的大小是16k,数据占用空间越小,页中能容纳的数据个数就越多,减少磁盘IO,有利于性能的提升 二.如何选择正确的整数类型 1.整数类型 经常被问的面试题:int(2)和int...255,则要占用两个额外字节用于纪录字符串长度 2.varchar长度的选择问题 1)使用最小的符合需求的长度,但也不能不顾实际情况,把它设计得非常的小,然后考虑等之后有需要再回来修改,这种想法是十分不正确的...3.varchar的适用场景 1)字符串列的最大长度比平均长度大很多的情况 2)字符串列很少被更新 3)使用了多字节字符集存储字符串,例如utf-8 3.char类型的存储特点 1)char类型是定长的...,例如MD5值,身份证,手机号等 2)char类型适合存储短字符串,例如性别,因为varchar还要多出一个字节来存储字符串长度 3)char类型适合存储经常更新的字符串列

    1.8K30

    GAN 的理解与 TensorFlow 的实现

    生成式模型 何为生成式模型？...，可以利用数学里的一些近似方法来做数据建模， 通常基于逼近的 explicit model 分为确定性（变分方法：如 VAE 的 lower bound）和随机性的方法（马尔科夫链蒙特卡洛方法）。...batch normalization，而在最后一层时通常不会使用 batch normalizaiton，目的 是为了保证模型能够学习到数据的正确的均值和方差； 因为会从 random 的分布生成图像...，所以一般做需要增大图像的空间维度时如 77->1414， 一般会使用 strdie 为 2 的 deconv（transposed convolution）； 通常在 DCGAN 中会使用 Adam...的理解还是 GAN 的理解都会 有一些帮助，简单地参考 mnist.py 修改下可以很快的应用到你的数据集上，如果有小伙伴在其他数据集上做出有意思的实验效果的，欢迎分享。

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    七月在线-机器学习集训营 第九期

    训练（Training）：使用已有数据集来调整模型参数的过程。测试（Testing）：评估模型在未见过的数据上的表现。...主要类型监督学习（Supervised Learning）使用带有标签的数据进行训练，目标是学习一个从输入到输出的映射函数。应用场景：分类问题（如垃圾邮件过滤）、回归问题（如房价预测）。...无监督学习（Unsupervised Learning）处理没有标签的数据，目的是发现数据中的结构或模式。应用场景：聚类分析（如客户分群）、降维（如主成分分析PCA）。...使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等框架实现机器学习模型，并对其进行调优。进阶学习深入研究深度学习、强化学习等高级主题。...TensorFlow/Keras：由Google开发的深度学习框架。PyTorch：Facebook开发的灵活且易于使用的深度学习框架。

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    Redis系列——4.数据结构

    1.字符串（String） 3.集合（Set）：交并补 前言 2.字符串列表（List） 5.哈希（hash）：key-value 4.有序集合（ZSet） 前言 hello，小宝贝们，又见面啦，...常见的非关系型数据库Memcached只能支持简单的key-value结构的数据结构，但是redis支持五种数据结构，分别是字符串（String），字符串列表（List），集合（Set），有序集合（ZSet...只要输入正确的密码就行，但前提是还能记得密码。 ? ok啦，已经连上了redis，开始玩耍起来啦。 ?...2.字符串列表（List） 操作命令 lpush list value 往list头部插入值 rpush list value 往list尾部插入值 lrange list 0 -1 查询list...所以此处推荐一个小软件，可视化工具，你值得拥有，至于如何下载安装使用，自行百度一下，傻白甜操作。 ?

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    【LLM】Gemma：最新轻量级开源大语言模型实践

    根据可训练参数数量，Gemma 模型有两种主要版本：2B 和 7B，同时它还提供指令调整模型，如 Gemma 2B-FT 和 7B-FT，这些模型专为使用个人数据集进一步定制而设计。...generate 方法还可以将一批提示作为字符串列表。gemma_lm.generate( ["What is the greatest thing ever?"...这意味着更快的训练时间、更少的内存使用量以及在功能较弱的硬件上运行 LLM 的能力。在本节中，我们将微调来自 Hugging Face 的心理健康数据集。...数据集地址：https://huggingface.co/datasets/Amod/mental_health_counseling_conversations首先，我们通过运行下面的块来下载数据集。...此外，Gemma 支持使用 LoRA 微调，为定制和适应特定任务和数据集提供了可能性。方便用户进一步提高模型的准确性，根据他们的独特要求进行模型定制。

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