Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口,使神经网络可以被大众使用。然而,我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的,直到最近,这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask,PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型,但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。继Pytorch教程后,我们推出面向Java程序员的深度学习教程DeepLearning4J。Deeplearning4j的案例和
本篇概览 作为《DL4J实战》系列的第五篇,在前面对深度学习有一定的了解后,本篇会暂停深度学习相关的操作,转为基本功练习:矩阵操作,即INDArray接口的基本用法 INDArray的类图如下,由于BaseNDArray是个抽象类,因此在实际使用中,咱们用的都是NDArray的实例: 📷 之所以用一篇文章来学习矩阵操作,是因为后面的实战过程中处处都有它,处处离不开它,若不熟练就会寸步难行; 本篇涉及的API较多,因此先做好归类,后面的代码按照分类来写会清晰一些,一共分为五类:矩阵属性、创建操作、读操
本篇概览 前文《三分钟体验:SpringBoot用深度学习模型识别数字》中,咱们轻点鼠标体验了一个Java应用,该应用集成了深度学习模型,能识别出图像中的手写数字,那篇文章以体验和操作为主,并没有谈到背后的实现 此刻的您,如果之前对深度学习了解不多,只随着《三分钟体验:SpringBoot用深度学习模型识别数字》做过简单体验,现在应该一头雾水,心中可能有以下疑问: 前文提到的模型文件minist-model.zip是什么?怎么来的? SpringBoot拿到模型文件后,怎么用的?和识别功能有什么关系? 今天
本篇概览 本文是《DL4J》实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经典的入门例子:鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花,我们可以测量到它的四个特征:花瓣(petal)的宽和高,花萼(sepal)的 宽和高: 📷 鸢尾花有三种:Setosa、Versicolor、Virginica 今天的实战是用前馈神经网络Feed-Forward Neural Network (FFNN)就行鸢尾花分类的模型训练和评估,在拿到150条鸢尾花的特征和分类结果后,我们先训练出模型,再评估模型的效果: 📷 源码
1、求解一个Discriminator,可以最大尺度的丈量Generator 产生的数据和真实数据之间的分布距离
Java分布式神经网络库Deeplearning4j 环境搭建和运行一个例子 代码所在包截图示意 第一步运行MnistImagePipelineExampleSave代码下载数据集,并进行训练和保存
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一,Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j 等,而 Deeplearning4j 是为数不多以 Java/JVM 为基础,能与 Apache Spark 无缝结合,支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一,Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目,他们也一直在支持一些开源深度学习框架。目前研究人员使用的深度学习框架有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等,而Deeplearning4j是为数不多以Java/JVM为基础,能与Apache Spark无缝结合,支持CPU/GPU集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架Deeplearnin
关于DL4J DL4J是Deeplearning4j的简称,是基于Java虚拟机的深度学习框架,是用java和scala开发的,已开源,官网:https://deeplearning4j.org/ 关于《DL4J实战》系列 《DL4J实战》是欣宸在深度学习领域的原创,旨在通过一系列动手操作,由浅入深了解深度学习的基本知识,掌握通用操作,并且对DL4J逐渐熟练,进而在学习和工作中解决实际问题 本篇概览 作为《DL4J实战》系列的开篇,本文为后面的文章和实战做好准备工作,包含以下内容: 确定环境和版本信息 创建
【导读】 深度学习工程师、deeplearning4j框架贡献者之一Adam Gibson等人的新书《Deep Learning—A Practitioner's Approach》面向希望学习深度学习的数据科学家和工程师,从实战角度出发带你用DL4j快速上手深度学习方法,这本书的目标是使深度学习大众化,利用DL4J进行一系列深度学习实战,并且介绍了在Spark和Hadoop上使用DL4J进行深度学习开发的教程。 请关注专知公众号 后台回复“DLP” 就可以获取深度学习实战指南 pdf下载 后台回复“DLP
今天说Deeplearning4j(DL4J),本文所用到的数据,代码请参考我们官方git
本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇,今天咱们不写代码,而是为今后的实战做些准备:在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程; 如果您电脑上有NVIDIA显卡,并且成功的安装了CUDA,那么就随本文一起实际操作吧,全文由以下内容构成: 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比 软硬件环境参考信息 众所周知,欣宸是个穷人,因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本,相关信息如下: 操作系统:Ubuntu16桌面版 显卡型号:GTX950M
Deeplearning4j(DL4J)是第一个基于Java和Scala的具有商业化水平、完全开源和支持分布式的深度学习库。DL4J可以整合到Hadoop和Apache Spark里面并同时支持分布式GPUs和CPUs,它把AI带到了商业化环境中。
在本文中,我们采用最新的神经网络实现目标检测,使用SKIL平台构建产品级目标检测系统。
本章旨在与 OpenCV,其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题:
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j (DL4J)博客,文章虽然着重介绍自家产品,但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍,包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j (简称 DL4J)不是第一个开源的深度学习项目,但与此前的其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架,其宗旨是在合
近年来,深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景,深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作,更聚焦业务场景和模型设计本身。
本篇概览 作为《DL4J》实战的第三篇,目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经网络模型,对MNIST数据集进行训练和测试,本篇由以下内容构成: LeNet-5简介 MNIST简介 数据集简介 关于版本和环境 编码 验证 LeNet-5简介 是Yann LeCun于1998年设计的卷积神经网络,用于手写数字识别,例如当年美国很多银行用其识别支票上的手写数字,LeNet-5是早期卷积神经网络最有代表性的实验系统之一 LeNet-5网络结构如下图所示,一共七层:C1 -> S2 -> C3 ->
本文介绍了DeepLearning4J和Deeplearning4j的代码示例,以及使用Maven构建和运行DeepLearning4J和Deeplearning4j代码的步骤。实验包括一个简单的多层感知器(MLP)神经网络,用于解决手写数字问题,以及一个基于文本的Word2Vec模型,用于将单词映射到向量空间。这些示例展示了如何使用DeepLearning4J和Deeplearning4j库在Java中进行深度学习,并展示了如何使用Maven构建和运行这些代码。
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识,开始构建第一个程序,并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
软件环境配置: 系统环境:WIN10 开发环境:VS2017 opencv:opencv3.4.0 本实例的作用: 读取摄像头或者本地视频数据进行播放 写入视频数据 读取图片在子窗口显示、resize等 void playVideoFromCam(){ //从摄像头读入视频 VideoCapture capture(0); //0笔记本内置摄像头,1调用usb摄像头 while (1) { Mat frame; //定义一个Mat变量,用于存储每一帧的
【导读】近日IBM研究院提出从深度学习相关论文中自动生成深度学习代码,使用这项研究,在研究论文中提出的DL设计可以被自动提取,然后使用一种新颖的深度学习UI编辑器DARVIZ,可以手动修改和完善提取的设计。对于提取的DL设计,其源代码可以在 Keras(Python)和 Caffe(prototxt)中实时生成。所提出的DLpaper2Code框架从研究论文中提取图形和表格信息并将其转换为源代码,未来可能对DL研究的重现性产生重大影响。 论文:DLPaper2Code: Auto-generation of
这个问题已经有一段时间了,但最近这些日子几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习。这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密,而是几乎实现于每一项新兴技术中。
现在深度学习非常热门,而深度学习的库也如雨后春笋般涌现出来。
一个像素所在的区域一般情况下可以分为以下三种情况,平坦,边,角点三种情况,如下图最右边。 在角点处,沿任意方向运动都会引起像素颜色的明显变化等价于:在角点附近,图像梯度具有至少两个主方向。
在本章中,我将逐步介绍如何开始使用 OpenCV 开发具有视觉感知的 Android 应用。
前两天,我们更新了INDEMIND双目惯性模组在ROS平台下实时运行ORB-SLAM的教程与Demo,但很多小伙伴根据教程修改后仍运行出错,这次我们把修改好的代码及文件上传至GitHub,各位同学按教程修改后,可根据我们提供的代码进行对比,确保万无一失。
TensorFlow:google开源的,当前版本已经有高级API、可视化工具、GPU支持、异步执行。
这篇文章是记录笔者最近想尝试将自己开发的分割工程模型利用NCNN部署所做的一些工作,经过一些尝试和努力算是找到了一种相对简单的方法。因此这篇文章将笔者的工作分享出来,希望对使用Keras训练模型但苦于无法部署到移动端,或者使用Keras模型通过ONNX转到其它推理框架时碰到各种OP支持无法解决的读者带来些许帮助。
本章将教您 OpenCV 的基本元素,并向您展示如何完成最基本的任务:读取,显示和保存图像。 在开始使用 OpenCV 之前,需要安装该库。 这是一个简单的过程,将在本章的第一部分中进行说明。
本章将向您展示如何为 Android 智能手机和平板电脑编写一些图像处理过滤器,该过滤器首先针对台式机(使用 C/C++)编写,然后移植到 Android(使用相同的 C/C++ 代码,但使用 Java GUI), 这是为移动设备开发时的推荐方案。 本章将涵盖:
本文介绍在C++语言中,矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。
近日,开始学习图像处理,思前想后决定以opencv作为实验基础。遂完成图片读取和显示功能。Imread作为常用的图像读取函数,虽然简单,但是参数的选择非常重要,直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。 1. 函数原型
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn
最近了不起在自己的服务器里基于Pandora搭建了ChatGPT页面,以后只需要accessToken或者key就可以使用,不再需要再去官网玩了,省下了不少时间。
RGB[A]转换为灰度:Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;
Halcon 中的图像数据结构为 HImage, OpenCV 中的图像为 Mat,使用中经常需要相互转换的情况,本文记录转换方式。 转换规则 halcon、opencv 和 C++图像内存数据处理机制有差异,在进行相互转换的时候需要注意内存数据排列问题,否则可能出现花图或者多出黑边等现象。 Halcon 的 HImage 和 OpenCV 的 Mat 都是连续存储图像数据的,HImage 存储数据是每个通道的数据存在一起的, Mat 的数据是一个像素点中的多个通道数据连续存在一起的。 单通道图像如
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如今深度学习是AI和机器学习领域最热门的学习趋势。我们来审查为深度学习而开发的软件,包括Caffe,CUDA convnet,Deeplearning4j,Pylearn2,Theano和Torch。 深度学习是现在人工智能(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)最热门的的趋势,每天的报刊都在报道令人惊异的新成就,比如在IQ测试中超越了人类(doing better than humans on IQ test)。 2015 KDnuggets Sof
在使用OpenCV进行颜色识别和追踪时,我们通常会将图片格式转为HSV格式。在转换为HSV格式过程中,吃到过一些教训。
原文:Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
就在最近,一个基于 javascript 的可视化库 D3js(treemap 可视化)对 json 文件生成的技术图,给开发者提供了详细的各领域工具清单,内容涵盖了 11 种极具潜力的 AI 工具类型,我们将其整理如下,强烈建议大家收藏~
工欲善其事必先利其器,这也是大部分开发者在日常工作中最重要开发原则。选择与开发内容相匹配的工具,常常会使我们事半功倍。但面对人工智能的多个领域,如:机器学习、深度学习、NLP等等,多样的工具有时也让我们也无从选择。
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