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Keras使用ImageNet上预训练的模型方式

module，然后load模型，并用ImageNet的参数初始化模型的参数。...如果不想使用ImageNet上预训练到的权重初始话模型，可以将各语句的中’imagenet’替换为’None’。...补充知识：keras上使用alexnet模型来高准确度对mnist数据进行分类 纲要 本文有两个特点：一是直接对本地mnist数据进行读取（假设事先已经下载或从别处拷来）二是基于keras框架（网上多是基于...1 0 0 0 0 0 0 0) 所以，以第一种方式获取的数据需要做一些预处理（归一和one-hot）才能输入网络模型进行训练 而第二种接口拿到的数据则可以直接进行训练。...x_test,y_test)) 以上这篇Keras使用ImageNet上预训练的模型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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【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型

前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...，就是说找不到参数，因此，我将字典部分内容打印了一下： for k, v in state_dict.items(): print(k, v) break 发现问题了，在多 GPU 上训练的模型...GPU 训练的模型了！...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！

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业界 | 现代「罗塞塔石碑」：微软提出深度学习框架的通用语言

实现不同开源社区之间的合作。 基准深度学习框架的结果 下面我们来看一种 CNN 模型的训练时间和结果（预训练的 ResNet50 模型执行特征提取），以及一种 RNN 模型的训练时间。...训练时间（s）：CNN（VGG-style，32bit）在 CIFAR-10 上执行图像识别任务 该模型的输入是标准 CIFAR-10 数据集（包含 5 万张训练图像和 1 万张测试图像），均匀地分成...使用自动调参模式：大部分框架使用 cuDNN 的 cudnnFindConvolutionForwardAlgorithm() 来运行穷举搜索，优化在固定大小图像上前向卷积所使用的算法。...由于相同的模型架构和数据被用于每一个框架，因此得到的模型准确率在各个框架之间是非常相似的（实际上，这正是我们测试代码以确保相同的模型在不同框架上运行的一种方法）。...该 repo 只是为了展示如何在不同的框架上构建相同的网络，并对这些特定的网络评估性能。

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微软开源 repo 1.0 ，旨在创造深度学习框架通用语言

版本和精度） 比较不同语言的常见设置（Python、Julia、R） 验证安装之后的性能 不同开源社群之间的协作 基准深度学习框架的训练结果 下面，我们将带来一类 CNN 模型（从预训练过的 ResNet50...训练时间（s）：CNN（VGG-style，32bit）在 CIFAR-10 上进行图像识别 该模型的输入是标准 CIFAR-10 数据集，数据集中包含 5 万张训练图像和 1 万张测试图像，均匀地分为...我们遵循 Keras（https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/datasets/imdb.py）上的方法，将 start-character...以下是一些经验教训 使用自动调参： 大多数框架使用 cuDNN 中的 cudnnFindConvolutionForwardAlgorithm() 进行穷举搜索，优化算在固定大小的图像上的前向卷积算法。...我们开源 repo 只是为了展示如何在不同的框架上创建相同的网络，并评估在一些特定案例上的性能。 via：https://blogs.technet.microsoft.com

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基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...一般来说，如果我们的数据集在上下文中与预训练模型的训练数据集没有明显不同，我们应该进行微调。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。

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RetinaNet在航空图像行人检测中的应用

RetinaNet是最著名的单级目标检测器，在本文中，我将在斯坦福无人机数据集的行人和骑自行车者的航空图像上测试RetinaNet。 我们来看下面的示例图像。...这样做的结果是，它在网络中的多个层级上生成不同尺度的特征图，这有助于分类和回归网络。 焦点损失旨在解决单阶段目标检测问题，因为图像中可能存在大量的背景类和几个前景类，这会导致训练效率低下。...焦点损失解释 在本文中，我将讨论如何在Keras上训练Retina Net模型。关于RetinaNet背后的理论，请参考[1]。我的代码可以在Github上下载[2]。...调整锚点大小：RetinaNet 的默认锚点大小为 32、64、128、256、512。这些锚点大小适用于大多数目标，但由于我们处理的是航空图像，某些目标可能小于 32。...用于训练和验证的标注是输入数据， config.ini 具有更新的锚点大小。所有的文件都在我的Github中。 到这里，就完成了！ 这个模型训练速度很慢，我训练一晚上。

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ML Mastery 博客文章翻译（二）20220116 更新

中将 YOLOv3 用于对象检测 如何使用 Keras 训练对象检测模型 如何使用测试时间扩充做出更好的预测 在 Keras 中将计算机视觉模型用于迁移学习 如何在卷积神经网络中可视化过滤器和特征图...如何避免梯度裁剪带来的梯度爆炸 训练深度学习神经网络时如何选择损失函数 如何配置神经网络的层数和节点数 如何使用节点和层控制神经网络模型容量 如何使用批量大小控制神经网络训练的稳定性 如何在 Keras...适时使用提前停止来停止神经网络的训练 数据集大小对深度学习模型技巧和表现评估的影响 如何提高深度学习表现 如何避免深度学习神经网络中的过拟合 深度学习中权重限制的温和介绍 如何利用学习曲线诊断机器学习模型表现...训练深度学习神经网络时如何配置学习率 用于训练深度学习神经网络的损失和损失函数 如何在 Keras 开发深度学习模型集成 神经网络诀窍（书评） 在 Keras 中集成神经网络模型权重（Polyak 平均...开发用于图像到图像转换的 CycleGAN 生成对抗性网络损失函数的温和介绍 如何从零开始开发 Wasserstein 生成对抗网络 如何在 Keras 中实现 GAN Hacks 来训练稳定模型 如何编写

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使用用测试时数据增强（TTA）提高预测结果

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。...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。...TTA的例子 我们现在可以更新CIFAR-10上CNN模型的重复评估，以使用测试时间增强。 上面关于如何在Keras中TTA的一节中开发的tta_predict()函数可以直接使用。...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。

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事实胜于雄辩,苹果MacOs能不能玩儿机器深度(mldl)学习(Python3.10Tensorflow2)

GPU或图形处理单元与CPU类似，同样具有许多核心，允许它们同时进行更快的计算（并行性）。这个特性非常适合执行大规模的数学计算，如计算图像矩阵、计算特征值、行列式等等。    ...这里我们通过CIFAR-10项目进行测试，TensorFlow CIFAR-10项目是一个经典的计算机视觉项目，旨在训练一个模型，能够对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。...该项目的目标是训练一个深度神经网络模型，能够对这些图像进行准确的分类： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy...最后，使用%%timeit命令来测试训练模型所需的时间，以便比较不同设备的性能。    ...CPU上训练模型更快，因为GPU可以同时处理多个任务。

91620

AI 技术讲座精选：​通过学习Keras从零开始实现VGG网络

关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将： 进一步了解 VGG 构架； 进一步了解卷积神经网络； 进一步学习如何在 Keras 中搭建网络； 通过阅读科学论文进一步学习科学方法并实践部分方法。...但是，该表并未给出有关卷积补零（用零元素填充）和步幅的信息。为了找到这些信息，我们再次浏览该论文。 2.1 配置 在训练中，输入卷积神经网的是一张固定大小（224 × 224 RDB）的图像。...我们进行的预处理只是用每个像素的 RGB 值减去训练集中算得的 RGB 平均值。该图像经一堆卷积层处理，在处理时我们使用非常小的感受野: 3 × 3（这是捕捉左/右、上/下和中心概念的最小大小）。...因此，我们必须确定图像的 input_shape。从练习 2 中，我们已知输入大小为 224x224。我们处理的是彩色图像，因此输入深度为 3。...如果你想在之后训练此模型，其他一些语句可能很有用，例如 kernel_initializer。 过滤器、内核大小和步幅的设置不是很重要。

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教你用Keras和CNN建立模型识别神奇宝贝！（附代码）

第一部分：如何（快速）建立一个深度学习的图像数据库 第二部分：Keras和卷积神经网络（今天的内容） 第三部分：在iOS上运行Keras模型（下周发布） 在今天博客的最后，你将会了解如何在你自己的数据库中建立...2.总结 Keras和卷积神经网络 在上周的博文中，我们学习了如何能快速建立一个深度学习的图像数据库——我们使用了博文中的过程和代码来收集、下载和组织电脑上的图像。...既然已有下载并组织好的图像，下一步就是在数据上训练一个卷积神经网络（CNN）。 我将会在今天的博文中向你展示如何用Keras和深度学习来训练你的CNN。...下周将要发布这个系列的最后一部分，将会向你展示你如何仅用几行代码将你训练好的Keras模型应用在一个智能手机（特别是iPhone）app上。...接着，我们创建的图像数据放大器项目： 既然我们在处理受限的数据点（每个种类<250个图像），我们可以利用训练过程中的数据给模型带来更多图像（基于已经存在的图像）进行训练。

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畅游人工智能之海 | Keras教程之Keras的知识结构

Model类模型（使用Keras函数式API）  Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...文本预处理  Keras提供了多种方法对文本数据进行预处理：如Tokenizer是文本标记实用类，允许两种方法向量化一个文本语料库、hashing_trick将文本转换为固定大小散列空间中的索引序列、one_hot...将文本编码为大小为n的单词索引列表等等。 ...可视化Visualization  Keras提供了一些可视化的功能，可以通过plot_model绘制模型的图像并保存，也可以通过Keras的Model上fit方法返回的History对象将训练历史进行可视化...应用Applications  Keras的应用模块提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调，可用的模型有（在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型）Xception

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BigTransfer (BiT)：计算机视觉领域最前沿迁移学习模型

BiT 是一组预训练的图像模型：即便每个类只有少量样本，经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。...经 ImageNet 预训练的 ResNet50 系列模型是当今图像提取表征的业界标准，而我们在 BigTransfer (BiT) 论文中分享的模型在跨多任务上的性能明显优于 ResNet50，即便每个数据集只使用少数几张图像...图 2：大型上游数据集（x 轴）和模型大小（气泡大小/颜色）对下游任务性能的影响：单独使大型数据集或模型可能会有损性能，因此二者需要同步增加 足够的预训练时间 我们还发现，在大型数据集上进行预训练时，训练时间也很重要...由于模型巨大，我们只能在每个加速器（如 GPU 或 TPU 芯片）上拟合几张图像。但当每个加速器上的图像数量过少时，BatchNorm 的性能就会变差。...表 1：下游大小调整和随机裁剪详情。如果图像较大，我们会将其调整到更大的固定尺寸，以便在更高分辨率上更好地进行微调 ? 图 3：CLEVR 计数示例：这里的任务是统计图像中的小圆柱体或红色物体的数量。

3.2K10

在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！...用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。...给定批次和批次之间的每个图像都有不同的尺寸。所以有什么问题？退后一步，回顾一下如何训练传统的图像分类器。...该模型会自动学习忽略零（基本上是黑色像素），并从填充图像的预期部分学习特征。这样就有了一个具有相等图像尺寸的批处理，但是每个批处理具有不同的形状（由于批处理中图像的最大高度和宽度不同）。...GitHub存储库包含一个Colab笔记本，该笔记本将训练所需的所有内容组合在一起。可以在Colab本身中修改python脚本，并在选择的数据集上训练不同的模型配置。

5.1K31

边缘智能：嵌入式系统中的神经网络应用开发实战

这些模型通过训练从数据中学习特征，并可以用于在边缘设备上进行推理和决策。硬件要求在边缘设备上运行神经网络需要满足一定的硬件要求。...神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...import tensorflow as tf# 加载训练好的图像识别模型model = tf.keras.models.load_model('image_recognition_model.h5')...import tensorflow as tf# 加载训练好的语音识别模型model = tf.keras.models.load_model('speech_recognition_model.h5'...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4.

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Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期

在这篇文章中，您将发现在 Keras 中创建，训练和评估深度学习神经网络的逐步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...可以在训练数据上评估网络，但是这不会提供作为预测模型的网络表现的有用指示，因为它之前已经看到了所有这些数据。 我们可以在测试期间看不到的单独数据集上评估网络的表现。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...我们将使用 ADAM 优化算法和对数损失函数对批量大小为 10 的 100 个时期进行网络训练。 一旦适合，我们将评估训练数据的模型，然后对训练数据进行独立预测。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。

1.9K30

：解决WARNING:tensorflow:From ：read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python

接着，我们构建了一个简单的神经网络模型，使用两个全连接层和激活函数进行分类。编译模型后，我们使用训练集进行训练，并在测试集上评估模型的性能。...通过这个示例代码，我们展示了如何在实际应用中使用新的 ​​tensorflow.keras.datasets​​ 模块加载数据集，并构建、训练和评估模型。...validation_size​​：可选参数，用于指定验证集的大小（默认为 0）。​​test_size​​：可选参数，用于指定测试集的大小（默认为 0）。​​...返回值：返回一个具有多个属性的命名元组，包含了训练集、验证集和测试集的图像和标签。 ​​...它还提供了一些可选的操作，如将标签转换为 one-hot 向量、指定数据类型、进行形状重塑等。

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深度学习框架哪家强？MXNet称霸CNN、RNN和情感分析，TensorFlow仅擅长推断特征提取

，数据加载器，调试，不同的平台支持，分布式训练等等。 我们不确定是否能对框架的整体性能提出任何建议，因为本项目主要还是在演示如何在不同的框架中创建相同的神经网络。...测试结果（2017年11月24日） 在CIFAR-10数据集上训练CNN（VGG类型）网络 性能对比- 图像识别 该模型的输入是标准的CIFAR-10数据集，包含五万个训练图像和一万个测试图像，均匀分布在...例如：汽车图像的相关参数 y=（0,1,0,0,0,0,0,0,0,0），其标签是= [飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船 ，卡车] 在IMDB数据集上训练RNN（GRU,门控循环单元） 性能对比...由于在目标检测各种图像大小的组合上运行cudnnFind会出现较大的性能下降，所以穷举搜索算法应该是不能在目标检测的任务上使用了。 3、使用Keras时，选择与后端框架相匹配的[NCHW]排序很重要。...通常，[NHWC]是大多数框架的默认设置（如Tensorflow），[NCHW]是在NVIDIA GPU上使用cuDNN训练时可以使用的最佳顺序。

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别磨叽，学完这篇你也是图像识别专家了

几个月前，我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积（预训练）神经网络模型（特别是VGG16）对图像进行分类的教程，这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的...然后，使用Keras来写一个Python脚本，可以从磁盘加载这些预训练的网络模型，然后预测测试集。 最后，在几个示例图像上查看这些分类的结果。...ResNet（残差网络） 与传统的顺序网络架构（如AlexNet、OverFeat和VGG）不同，其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化。...即使是RESNET比VGG16和VGG19更深，模型的大小实际上是相当小的，用global average pooling（全局平均水平池）代替全连接层能降低模型的大小到102MB。...在我们结束示例之前，我们将在此处执行的最后一件事情，通过OpenCV从磁盘加载我们的输入图像，在图像上绘制＃1预测，最后将图像显示在我们的屏幕上： ? 查看预训练模型的实际运行，请看下节。

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