图像增强是将已经存在于训练数据集中的图像进行处理，并对其进行处理以创建相同图像的许多改变的版本。...source image:https://github.com/aleju/imgaug 2.使用Keras进行基本图像增强 有很多方法来预处理图像，在这篇文章中，我借鉴使用keras深度学习库为增强图像提供的一些最常用的开箱即用方法...我们将使用keras自带的cifar10数据集。但是，我们只会使用数据集中的猫和狗的图像，以便保持足够小的任务在CPU上执行。...加载 和 格式化数据 我们要做的第一件事就是加载cifar10数据集并格式化图像，为CNN做准备。 我们还会仔细查看一些图像，以确保数据已正确加载 先偷看一下长什么样？...现在我们已经成功地从cifar10数据集中修改了一个图像，我们将演示如何修改keras.preprocessing image.py文件，以执行这些不同的直方图修改技术，就像我们开箱即可使用的keras
数据增强是一种用于提高计算机视觉问题神经网络模型的性能和减少泛化误差的技术。 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。 在本文章中，您将发现测试时的增强，以改进用于图像分类任务的模型的性能。...完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...人工扩展的训练数据集可以产生一个更熟练的模型，因为深度学习模型的性能通常会随着训练数据集的大小继续扩大。此外，训练数据集中图像的修改或增强版本可以帮助模型以不受位置、光照等影响的方式提取和学习特征。...如何在Keras中从头开始实现测试时间增强。 如何使用测试时间增强来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。
如果你以前使用过其它深度学习引擎进行分布式训练，那你可能了解其中的难度和无趣。本文将展示如何使用 Keras-MXNet 进行训练。 安装仅需几步 1. 部署 AWS 深度学习 AMI 2....基准 为了帮助大家评估不同 Keras 后端的性能，AWS 向 Keras-MXNet 添加了一个基准模块。...基准配置 Keras Version 2.1.6 MXNet Version 1.2.0 Image Data Format: Channel first 训练 CIFAR10 数据集导致子线性缩放，因为该数据集图像更小...CIFAR10 数据集包含 5 万张图像，每张图像的大小是 32×32 像素。使用四个 GPU 传输这些小图像所需的通信开销比使用八个 GPU 的开销高。...ImageNet 和合成数据数据集更好地展示了 Keras-MXNet 可能带来的性能改进。详见下表。 ? 使用 Keras-MXNet 的图像处理速度对比 ?
这篇文章将解释如何使用Keras Tuner和Tensorflow 2.0执行自动超参数调整，以提高计算机视觉问题的准确性。 ? 假如您的模型正在运行并产生第一组结果。...它是如何工作的？ ? 首先，定义一个调谐器。它的作用是确定应测试哪些超参数组合。库搜索功能执行迭代循环，该循环评估一定数量的超参数组合。通过在保持的验证集中计算训练模型的准确性来执行评估。...通过本教程，您将拥有一条端到端管道，以调整简单卷积网络的超参数，以在CIFAR10数据集上进行对象分类。 安装步骤 首先，从终端安装Keras Tuner： ?...现在，您可以打开自己喜欢的IDE /文本编辑器，并在本教程的其余部分中启动Python脚本！ 数据集 ? 本教程使用CIFAR10数据集。CIFAR10是计算机视觉中常见的基准数据集。...总体而言，Keras Tuner库是一个不错的易于学习的选项，可以为Keras和Tensorflow 2.O模型执行超参数调整。您必须要做的主要步骤是调整模型以适合超模型格式。
那么，如何从未标记的数据中训练深度特征提取器呢？总而言之，您需要一个足够困难的代理任务（Pretext Task），使您能够学习分类任务的有趣特征。...常用的代理任务包括： 转换预测：数据集中的样本由转换修改，您的网络将学习预测转换。 屏蔽预测：输入图像的随机方块被屏蔽，网络必须预测图像的屏蔽部分。 实例区分：了解区分所有数据样本的表示形式。...迁移学习是关于在另一项任务上获取预训练网络的第一层，在其上添加新层，并在感兴趣的数据集上微调整个网络。...设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。...验证数据 为了验证数据集看起来是否正确，让我们绘制训练集中的前 25 张图像并在每张图像下方显示类别名称。
它们解决这个问题的关键是随机扭曲训练图像，使用水平切除，垂直切除，旋转，增白，移位和其他扭曲的手段。这将使covnets学会如何处理这种扭曲，因此，他们将能够在现实世界中很好地工作。...另一种常用技术是从每幅图像中减去平均图像，并除以标准偏差。 对这些基本组件的理论解释让人感到枯燥乏味，现在我将解释如何在keras中实现它们。...在这篇文章中，所有的实验都将在CIFAR10上进行，这是一个包含60,000个32×32RGB图像的数据集。 它分为50,000个训练图像和10,000个测试图像。...对于更先进的数据增强，我们的图像加载过程会稍微改变，keras有一个非常有用的数据增强实用程序，它简化了整个过程。...，高度和宽度都是5/32的偏移以及水平翻移，所有这些变换都会随机应用于训练集中的图像。
思路流程 导入 CIFAR10 数据集 探索集数据，并进行数据预处理 构建模型（搭建神经网络结构、编译模型） 训练模型（把数据输入模型、评估准确性、作出预测、验证预测） 使用训练好的模型 一、导入...CIFAR10 数据集 使用到CIFAR10数据集，它包含10 类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”， “狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车” ；共 60000 张彩色图片； 此数据集中...CIFAR 数据集中的图片，形状是 (32, 32, 3)，我们可以在声明第一层时将形状赋值给参数 input_shape 。...越深的层中，宽度和高度都会收缩。...=['accuracy']) 四、训练模型 这里我们输入准备好的训练集数据（包括图像、对应的标签），测试集的数据（包括图像、对应的标签），模型一共训练10次 history = model.fit(train_images
在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...第6行从我的pyimagesearch模块导入MiniGoogLeNet。 另一个值得注意的是12行的导入了CIFAR10数据集。这个辅助函数将使我们导入CIFAR-10数据集。...： mean = np.mean(trainX, axis=0) trainX -= mean testX -= mean 计算所有训练图像的平均值，然后从训练和测试集中的每个图像中减去平均值。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...不过由于这些数据集由不同的组织创建，其格式也各不相同，往往需要针对不同的数据集编写解析代码。 keras作为一个高层次的深度学习框架，提供了友好的用户接口，其内置了一些公共数据集的支持。...CIFAR10 本数据集包含50,000个32x32彩色训练图像和10,000个测试图像，一共10个类别的标签。...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。...总结 从上面的代码可以看到，keras提供的接口非常简洁，仅仅调用各数据集的load_data()方法，开发者无需处理数据下载、数据保存、数据解析等等细节，可以极大的方便开发者将精力集中于业务开发。
设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。...数据集分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。这些类是互斥的，它们之间没有重叠。...验证数据 为了验证数据集看起来是否正确，让我们绘制训练集中的前 25 张图像并在每张图像下方显示类别名称。...在顶部添加密集层 为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。...注意 Keras 模型是可变对象，您不需要在上面的 chubnk 中重新分配模型。
Benchmarks 为帮助您评估不同 Keras 后端的性能，我们为 Keras-MXNet 添加了基准测试模块。...通过在该表中描述的 CPU，单 GPU 和多 GPU 机器上使用各种模型和数据集，您可以看到 Keras-MXNet 具有更快的 CNN 训练速度，以及跨多个 GPU 的高效缩放， 这将显示在训练速度的条形图中...基准配置： Keras Version 2.1.6 MXNet Version 1.2.0 Image Data Format: Channel first 由于数据集图像本身较小，因此对 CIFAR10...该数据集由 50,000 个尺寸为 32×32 像素的图像组成，传送这些小图像的通信开销高于从四个跳转到八个 GPU 所提供的计算能力。...尝试一些额外的 Keras-MXNet 教程或阅读发行说明中的详细信息。
Import Data 导入数据 构建神经网络之前，最重要的还是数据本身，而这里将继续沿用前面面几个章节中所使用的两个模型 MNIST 与 CIFAR10，和与其对应的函数代码，并简单打印出引入数据集图像对应标签的结果...CIFAR10 Dataset ? ? 接下来就可以从 Tensorflow 模块中呼叫 keras 搭建一个非常迅捷且轻便的神经网络模型。...keras，不过模块中的函数名称和代码使用方式基本上是完全相同的。...Train MNIST Dataset 首先使用上面搭建好的神经网络模型运行 MNIST 数据集，以 "图像" 与 "one hot" 形式作为输入尤为重要： ?...完整的代码如下： ? 接着同样步骤使用验证集的数据检测训练完成的模型的准确率，切记同样需要使用非拉直状态的图像数据和 one hot 形式的标签数据作为参数输入。 ? 1-2.
编写低级代码的代码流程是定义函数内部的前向传递，该函数将输入数据作为参数。 然后使用tf.function装饰器对该函数进行注解，以便在图模式下运行它及其所有优点。...Keras 随附的各种数据集模块包括以下内容： boston_housing：波士顿房屋价格回归数据集 cifar10：CIFAR10 小图像分类数据集 cifar100：CIFAR100 小图像分类数据集...在许多情况下，开发人员会从可用的数据（无论是少量还是大量）入手，以训练机器学习模型，包括大容量的深度学习… 原始数据 用于训练 ML 模型的原始数据可以是文本文件，CSV 文件，图像，视频或自定义格式的文件...您的数据集中可能有成千上万的图像。 由于硬件内存（CPU 内存或 GPU 内存）的限制，我们无法将所有图像存储到内存中。 tf.data.Dataset提供了构建此管道的有效方法。...在本节中，我们将看一个端到端输入数据管道和模型训练的示例。 我们将使用 CIFAR10 数据构建图像分类器。 为了运行基于 CIFAR10 的端到端示例，您需要从这里下载必要的数据。
在本文的其余部分，我们将深入到这些阶段，并研究如何创建更小、更快、更高效的模型。 模型选择 ---- ? 以更小、更高效的模式结束的最好方法是开始一个模型的建立。...宏体系结构指的是模型使用的层的类型，以及如何将它们排列成模块和块。...下面引用到目前为止讨论过的几篇论文： 「TinyBERT 在经验上是有效的，并且在 GLUE 数据集中取得了与 BERT 相当的结果，同时比 BERT 小了 7.5 倍，推理速度快了 9.4 倍。」...左：原始图像；中：我们 17KB 的小模型的样式化图像；右：更大的 7MB 模型的样式化图像 我一直认为这样的结果很容易实现，但并不是每一篇论文都采用了标准的过程。...如果我们不改变我们的实践，我担心我们会浪费时间、金钱和资源，同时无法将深度学习用到可能从中受益的应用程序和设备中。
我们将在本书中使用的一些示例已添加到 Keras GitHub 官方存储库中。 谷歌的 TensorFlow 是一个流行的开源深度学习库，它使用 Keras 作为其库的高级 API。...+符号是快捷方式连接和F(x[l-1])输出之间的张量元素加法。 快捷连接不会增加额外的参数，也不会增加计算复杂度。 可以通过add()合并函数在tf.keras中实现添加操作。...完整的数据集包含 50,000 张标签的训练图像和 10,000 张标签的测试图像以进行验证。 对于 CIFAR10 数据，可以使用“表 2.2.1”中所示的不同网络架构来构建 ResNet。...判别器的目标是从此提供的数据集中学习如何区分真实数据与伪数据。 在 GAN 训练的这一部分中，仅判别器参数将被更新。...生成器是通过训练对抗网络来学习如何生成可欺骗判别器的虚假数据的。 我们还了解了 GAN 的构建方法，但众所周知，其操作起来非常困难。 提出了tf.keras中的两个示例实现。
在下一章中，我们将学习如何构建和训练时间序列数据的 RNN 模型。 七、TensorFlow 和 Keras 中的用于时间序列数据的 RNN 时间序列数据是一系列值，以不同的时间间隔记录或测量。...在 Keras 中，丢弃层添加如下： model.add(Dropout(0.2)) 用于 CIFAR10 CNN 模型的 Keras 中的完整代码在笔记本ch-09b_CNN_CIFAR10_TF_and_Keras...总结 在本章中，我们学习了如何使用 TensorFlow 和 Keras 创建卷积神经网络。我们学习了卷积和池化的核心概念，这是 CNN 的基础。...鼓励读者探索本章未涉及的层和操作。 在下一章中，我们将继续学习如何使用自编码器架构将 TensorFlow 应用于图像数据。...在最后的章节中，您学习了如何使用 TensorFlow 和 Keras 构建各种机器学习和深度学习模型，例如回归，分类，MLP，CNN，RNN 和自编码器。
在这个项目中，我将使用迁移学习和深度学习框架Keras对kaggle数据集中的不同艺术作品图像进行分类。 你将学到什么!...使用Keras库进行分类任务 使用keras进行迁移学习 数据增强 ? 我们开始吧! #1 ? 首先导入所有的依赖项。 #2 ? 加载了训练和验证集以及艺术图像的类别。...还设置了一些hyper参数，以便在培训和加载模型时使用。 #3 ? 按类别将训练图像进行可视化。 #4 ? 将来自不同类的一些图像进行可视化。 #5 ? 使用for循环创建训练数据和测试数据。...定义函数来加载数据集。 #7 ? 使用keras的“ImageDataGenerator()”来增强数据。然后将训练数据与扩充相匹配。 #8 ? 这是最终模型。...调用“predict()”来获得预测，然后创建一个分类报告和混淆矩阵，以查看模型做得有多好! #13 ? 使用“plot_model()”来获得模型架构的图像，我将在下面显示。
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。...由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码 设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10...数据集分为 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像。这些类是互斥的，它们之间没有重叠。...验证数据 为了验证数据集看起来是否正确，让我们绘制训练集中的前 25 张图像并在每张图像下方显示类别名称。...在这个例子中，你将配置我们的CNN来处理形状为（32，32，3）的输入，这是CIFAR图像的格式。你可以通过将参数input_shape传递给我们的第一层来做到这一点。
如何表达每一个网络层中高维的图像数据？...：给卷积前的输入图像边界添加额外的行，列 控 制 卷 积 后 图 像分 辨 率 ， 方便计算特征图尺寸的变化 弥 补 边 界 信 息 “丢 失 ” 步长 步长（stride）：卷积核在图像上移动的步子...局部连接可以更好地利用图像中的结构信息，空间距离越相近的像素其相互影响越大 权重共享：保证不变性，图像从一个局部区域学习到的信息应用到其他区域 ，减少参数，降低学习难度。...ANN与CNN比较 传统神经网络为有监督的机器学习，输入为特征；卷积神经网络为无监督特征学习，输入为最原始的图像。...PyTorch 中的 torchvision.datasets 计算机视觉模块封装了 CIFAR10 数据集: from torchvision.datasets import CIFAR10 from
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