我是坚果，如果你迷惘，不妨看看码农的轨迹 Flutter 可用于创建漂亮的 UI。因此，在今天的文章中，我们将看到如何在应用程序中创建不同的渐变 。...第 2 步： 对于渐变，我们必须使用Container小部件，其中我们将拥有 BoxDecoration 属性，这将允许我们为我们的应用程序创建渐变。...decoration: BoxDecoration( gradient: ), ), 现在我们在 Flutter 中有不同类型的渐变...Alignment.centerRight, colors: [Colors.deepOrange, Colors.yellow.shade300])), 在 Flutter 中创建渐变的完整示例代码...Flutter 中获得不同类型的渐变。
在这篇博客中，我们将探讨迁移学习的概念、应用领域，并通过一个代码示例展示如何在图像分类任务中应用迁移学习。 1....例如，在图像分类中，我们可以使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的神经网络，并将其应用于较小的、特定任务的数据集上。这种方法可以显著提高模型的性能，尤其是在目标数据集较小的情况下。 2....通过使用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的模型，可以将这些模型应用于特定的图像分类任务，如猫狗分类、花卉分类等。 目标检测： 目标检测是识别并定位图像中的多个对象。...2.使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）加载预训练模型。 3.冻结预训练模型的部分或全部层，以保留其学到的特征。 4.在预训练模型基础上添加新的层，以适应目标任务。...加载预训练模型：我们加载预训练的VGG16模型，并冻结其卷积基，这样就不会在训练过程中更新这些层的权重。 构建新的模型：在卷积基之上添加新的全连接层。
概述 判断自动驾驶场景是真是假，训练神经网络或使用任何算法来分类驾驶场景的图像是真实的还是虚假的。 图像采用 RGB 格式并以 JPEG 格式压缩。.../- 训练图像 Test/ - 测试图像 模型思路 由于是要进行图像的二分类任务，因此考虑使用迁移学习，将vgg16中的卷积层和卷积层的参数完全迁移过来，不包括顶部的全连接层，自己设计适合该任务的头部结构...其特点是使用3x3的小卷积核和2x2的最大池化层，网络深度较深，有效提取图像特征。VGG16在图像分类任务中表现优异，尤其是在ImageNet挑战中取得了良好成绩。...第四步，设计模型结构 from tensorflow.keras.regularizers import l2 # 加载预训练的VGG16卷积基（不包括顶部的全连接层） vgg16_model = VGG16...接着，冻结VGG16的卷积层，即通过将trainable属性设为False，使得这些层在训练过程中不进行更新。
项目通过Food-101数据集进行训练和测试，采用了数据增强技术以提高模型的泛化能力，并在实验中探讨了模型的性能和实用性。...在训练集的acc达到了99%左右。 2.创新点 2.1 深度学习模型的改进与应用： 本项目采用了VGG16作为预训练模型，并通过自定义的特征提取层和分类层进行微调，以适应食物图像的复杂性和多样性。...2.3 多类别分类的策略： 针对Food-101数据集中的101个不同食物类别，项目采用了适合多类别分类的损失函数和评估指标，如交叉熵损失和准确率，确保了分类任务的有效性。...评价指标设置：以准确率作为主要的评价指标，监控模型训练过程中的性能。 训练执行：进行多次迭代训练，利用训练集和验证集对模型进行评估，并采用早停法防止过拟合。...数据集可以在附件中的资源文件.md获得。
引言迁移学习和领域自适应是深度学习中的两个重要概念。迁移学习旨在将已在某个任务上训练好的模型应用于新的任务，而领域自适应则是调整模型以适应不同的数据分布。...pip install tensorflow数据集准备我们将使用两个数据集：一个是预训练模型使用的数据集（如ImageNet），另一个是目标领域的数据集（如CIFAR-10）。...在本教程中，我们将使用CIFAR-10作为目标领域的数据集。...（如VGG16），并将其应用于CIFAR-10数据集。...import Dense, Flatten# 加载预训练的VGG16模型，不包括顶层的全连接层base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False
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？...对于像 Caffe，Keras，TensorFlow，Torch，MxNet 等流行的框架，他们各自的贡献者通常会保留已实现的最先进 Covnet 模型（VGG，Inception，ResNet 等）的列表和在...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...，Inception V3 和 ResNet TensorFlow VGG16 Inception V3 ResNet Torch LoadCaffe - 维护一个流行模型的列表，如 AlexNet 和...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。
第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。...Keras 是建立在 Theano 或 TensorFlow 之上的一个极简的神经网络库。该库允许开发人员快速地将想法原型化。...VGG16 微调 VGG16 是牛津大学视觉几何组（VGG）在 2014 年 ILVRC（ImageNet）竞赛中使用的 16 层卷积神经网络。...该模型在验证集上达到了 7.5% 的前 5 错误率，这使得他们在竞赛中获得了第二名。 VGG16 模型示意图： ? 可以在 vgg16.py 中找到用于微调 VGG16 的脚本。...可以在此处找到其他模型（如 VGG19，GoogleLeNet 和 ResNet）。
编码器部分使用了预训练的卷积神经网络模型如VGG16，将图像编码为特征向量。解码器部分使用循环神经网络（RNN），通过输入编码后的图像特征向量，逐步生成文本描述。...我们可以使用预训练的VGG16模型来提取图像特征。...可以使用TensorFlow的tf.keras.applications模块来加载VGG16模型：pythonCopy codeimport tensorflow as tfmodel = tf.keras.applications.VGG16...局限于静态图像： Image Caption算法主要通过分析静态图像进行描述生成，对于动态和多维的图像，如视频和立体图像，表现较弱。无法准确描述视频中的时间轴信息以及动态场景中多个对象的相互作用。...Transformer-based models：采用基于Transformer的模型，如BERT、GPT等，可以在图像描述任务中提供更好的性能。
迁移学习的流程 选择预训练模型： 首先，选择一个在大型数据集（如 ImageNet）上训练好的模型。这个模型已经学会了很多通用的特征，如图像中的边缘、颜色等。...迁移学习的实际应用 图像分类：许多人使用在大规模数据集（如 ImageNet）上训练的预训练模型，解决特定的图像分类任务（如植物识别、动物分类等）。这些模型已学到的图像特征在新任务中同样有效。...它以其简单、易理解且效果优异的网络结构闻名，尤其在大规模图像数据集（如 ImageNet）上取得了显著的成功。...from tensorflow.keras.applications import VGG16 from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers...VGG16 模型，只保留它的卷积层部分，这部分能提取图像中的特征（比如边缘、形状、颜色等）。
零、学习目标 本篇文章主要讲解自己的图像数据如何在TnesorFlow上训练，主要从数据准备、训练模型、验证准确率和导出模型并对图片分类。...以VGG16为例，它的结构为5部分卷积层共13层（conv1 ~ conv5）和3层的全连接层（fc6 ~ fc8），一共16层，因此被称为VGG16。...如果将VGG16的结构用于一个新的数据集，就要去掉最后一层的全连接层，因为最后一层全连接层的输入是前一层的特征，输出的是1000类的概率，正好对应了ImageNet中的1000个类别，但是在这里，我们的类别只有...下载TensorFlow Slim 源代码 下载TensorFlow Slim 是Google提供的图像分类工具。...利用git下载Slim源码：git clone ht仁ps://github.corn/tensorflow/models.git，我所提供的下载地址中也有Slim源码。
在第一版技术方案中，遇到这种情况的时候，采用的做法是针对这些不能检测的场景，人工进行分析和调试，调整已有的一组阀值参数和算法，可能还需要加入一些其他的算法流程(可能还会引入新的一些阀值参数)，然后再整合到原有的代码逻辑中...2，而且 B 产品使用到的多个第三方模块(没有源码，只有二进制文件)也是依赖于 protobuf 2，直接升级 B 产品使用的 protobuf 库就行不通了，最后采用的方法是修改 TensorFlow...具体来说，就是修改 TensorFlow 源码中的 tensorflow/tensorflow/contrib/makefile/tf_op_files.txt 文件，只保留使用到了的模块。...TensorFlow API 的选择 TensorFlow 的 API 是很灵活的，也比较底层，在学习过程中发现，每个人写出来的代码，风格差异很大，而且很多工程师又采用了各种各样的技巧来简化代码，但是这其实反而在无形中又增加了代码的阅读难度...(绿色直线) 在第二步中检测到的线段，有一些是很接近的，或者有些短线段是可以连接成一条更长的线段的，所以可以采用一些策略把它们合并到一起，这个时候，就要借助第三步中得到的直线。
在大多数情况下，我们可以不用预训练模型初始化，而是更倾向于采用Xaiver/Glorot初始化或MSRA初始化。...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。...如没有添加这个额外的维度，调用.predict会导致错误。 最后，第76行调用相应的预处理功能来执行数据归一化。 经过模型预测后，并获得输出分类： ?...安装TensorFlow/Theano和Keras后，点击底部的源代码+示例图像链接就可下载。 现在我们可以用VGG16对图像进行分类： ?...VGG16的第一个预测是“家庭影院”，这是一个合理的预测，因为top-5预测中还有一个“电视/监视器”。 从本文章的示例可以看出，在ImageNet数据集上预训练的模型能够识别各种常见的日常对象。
在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16/VGG19，Inception v1-v4 Net，ResNet 等，这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构...在第一版技术方案中，遇到这种情况的时候，采用的做法是针对这些不能检测的场景，人工进行分析和调试，调整已有的一组阀值参数和算法，可能还需要加入一些其他的算法流程 (可能还会引入新的一些阀值参数)，然后再整合到原有的代码逻辑中...上图是 VGG16 的原理图，为了方便从 VGG16 过渡到 HED，我们先把 VGG16 变成下面这种示意图： ? 在上面这个示意图里，用不同的颜色区分了 VGG16 的不同组成部分。 ?...TensorFlow API 的选择 TensorFlow 的 API 是很灵活的，也比较底层，在学习过程中发现，每个人写出来的代码，风格差异很大，而且很多工程师又采用了各种各样的技巧来简化代码，但是这其实反而在无形中又增加了代码的阅读难度...(绿色直线) 在第二步中检测到的线段，有一些是很接近的，或者有些短线段是可以连接成一条更长的线段的，所以可以采用一些策略把它们合并到一起，这个时候，就要借助第三步中得到的直线。
过去三年中，尤其是百度提出 allreduce，以及 Uber 开源基于 allreduce 的 Horovod 之后，行业内的认知中，allreduce 是最好的分布式训练通信方式，而过去的 PS 实现的性能也确实与...BytePS 选择了 Resnet50 和 VGG16 两个模型进行评测，其中 Resnet50 是计算密集型的模型（对通信要求低，优化空间小），VGG16 是通信密集型的模型（对通信要求高，优化空间大...通过两组实验结果可以看出，对于计算密集型的 Resnet50 模型，BytePS 性能超过 Horovod-NCCL 近 44%；而对于通信密集型的 VGG16 模型，BytePS 性能可以超过 Horovod-NCCL...BytePS 提供了 TensorFlow、PyTorch、 MXNet 以及 Keras 的插件，用户只要在代码中引用 BytePS 的插件，就可以获得高性能的分布式训练。...关于如何启动分布式任务的内容和更多上手教程可参考：https://github.com/bytedance/byteps/tree/master/docs 如何在已有代码中使用 BytePS 虽然内核设计有所不同
简单易用：轻松与其他 Python 库集成，如 Numpy。 TensorFlow TensorFlow 是谷歌开发的深度学习框架，功能全面，尤其适合生产部署和大规模训练。...2.0 版本后，其用户体验大幅提升，同时支持基于 Keras 的高层接口。 主要特点： 工具生态：提供如 TensorBoard 和 TF-Hub 等配套工具，方便开发者分析和复用模型。...强大的部署支持：适合工业应用中的大规模分布式训练。 动态图支持：结合静态图与动态图的优点。 Keras Keras 是一个高层神经网络 API，设计极简且高效，现已集成到 TensorFlow 中。...无缝集成：依托 TensorFlow 的强大支持。 2....VGG16）进行迁移学习： from tensorflow.keras.applications import VGG16 from tensorflow.keras import models, layers
概述业界AI应用中，GPU的使用逐渐增加，腾讯云TACO是一种异构计算加速软件服务，搭配腾讯自研的软硬件协同优化组件和硬件厂商特有优化方案，支持物理机、云服务器、容器等产品的计算加速、图形渲染、视频转码各个应用场景...图片本实践采用TACO Train AI中的HARP、LightCC优化技术，通过无侵入式方式，对Horovod分布式训练框架进行优化加速。...过程中通过不同训练模型，不同Batch-Size，验证TACO在训练速度上的优化效果。...4台V100服务器，2台部署Horovod原生环境，2台部署TACO优化环境通过【容器服务】-【应用】，在目标TKE集群中，安装mpi-operator图片图片安装完毕后，可以在对应的命名空间中，查询到对应...--model=VGG16 --batch-size=16因实践环境采用随机模拟数据，计算数据量少，通过小Batch-Size参数设置去增加通信频次。
模型的选择 需要进行图像分类，第一反应是利用较为成熟与经典的分类网络结构，如 VGG 系列（VGG16, VGG19），ResNet 系列（如ResNet50），InceptionV3等。...如果对性能（耗时）要求较为严格，则建议使用深度较浅的网络结构，如VGG16, MobileNet等。...根据以上三个测试结果适时调整所采用的网络结构及显存占用选项。...在生产环境中，flask 自带的服务器，无法满足性能要求，我们这里采用Gunicorn做wsgi容器，来部署flask程序。...-b：表示绑定 ip 地址和端口号（bind） 查看 gunicorn 的具体参数，可执行gunicorn -h 通常将配置参数写入到配置文件中，如gunicorn_conf.py 重要参数： bind
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。 端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
要想进行CNN的开发，可以使用成熟的开发框架，我使用的是Keras，采用tensorflow作为后端。...、numpy、pandas等，需要注意的是，keras、tensorflow有版本对应关系，如果安装的版本不匹配，可能会在使用过程中报错，提示没有ddl文件。...这里由于需要用到GPU的计算能力，因此演示一下安装的tensorflow是否可用： image.png import tensorflow，然后用tensorflow.test.is_gpu_available...4、一个简单的CNN开发测试案例 keras内置了常规机器学习的模型，比如VGG16、VGG19、ResNet50等，也可以通过可读性较高的开发语言，自己搭建神经网络，进行快速的网络搭建、测试、训练等工作...本文以用VGG16训练多标签分类的模型，说明用keras进行开发验证有多便捷： 1）导入VGG16 image.png 2）实例化VGG16模型 image.png 3）调用训练相关的类，传入参数，进行训练
今天在机器学习中最有趣的讨论之一是它如何在未来几十年影响和塑造文化和艺术生产。神经风格迁移是卷积神经网络最具创造性的应用之一。...典型的预训练分类CNN如VGG16由几个转换块组成，其具有2或3个卷积（Conv2D）层（conv1，conv2等），然后是汇集（最大/平均）层。所以样式图像网络是多输出模型。...首先，计算每层的Gram矩阵，并计算样式网络的总样式损失。对不同的层采用不同的权重来计算加权损失。...但是需要将输入展开为1-D数组格式的最小化函数，并且丢失和渐变都必须是np.float64。...然而，这些网络的运行时间非常高，NST应用程序需要数千次迭代，并且需要昂贵的计算基础设施，如强大的GPU堆栈。
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