在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中,我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法,其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”,然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
来源:Deephub Imba本文约2100字,建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。 对于图像相关的任务,对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比,图像的数据增强是非常直观的,我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的,并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见,但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的,本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中,将介绍
• 易用性和灵活性 • 全行业高接受度:Python无疑是业界最流行的数据科学语言 • 用于数据科学的Python库的数量优势 数据科学 文中提及了用于数据清理、数据操作、可视化、构建模型甚至模型部署(以及其他用途)的库。这是一个相当全面的列表,有助于你使用Python开启数据科学之旅。 用于不同数据科学任务的Python库 用于数据收集的Python库:
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
话不多说直接上图,下图按类型表示了每个库,并按星级和贡献者对其进行了绘制,其符号大小反映了该库对Github的提交数量以对数标度表示。
本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。
选自TowardsDataScience 作者:Francesco Zuppichini 机器之心编译 处理并使用数据集是深度学习任务非常重要的组成部分。在本文中,作者 Francesco Zuppichini 将教你使用 TensorFlow 的内建管道向模型传递数据的方法,从此远离「feed-dict」。本文内容已更新至最新的 TensorFlow 1.5 版本。 相关代码地址:https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini/Tensorflow-Datase
原题 | Surprising Sorting Tips for Data Scientists
事实上,由于Python库种类很多,要跟上其发展速度非常困难。因此,本文介绍了24种涵盖端到端数据科学生命周期的Python库。
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
今天这个项目来自 Dimiter Kendri,是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
【导读】近日,机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程,讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法,作者首先抛弃了feed-dict(它太慢了),然后介绍Tenso
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法烂熟于心,网络结构顺手拈来,但是如果数据集载入时耗费大量时间,那整个训练时间就会大大增加。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
我们经常使用搜索引擎。当我们需要查询时,我们可以使用像 Google 这样的搜索引擎来检索最相关的答案。
最近,TensorFlow 提供了中文版的教程(Tutorials)和指南(Guide)。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 本文已更新至TensorFlow1.5版本 我们知道,在TensorFlow中可以使用feed-dict的方式输入数据信息,但是这种方法的速度是最慢的,在实际应用中应该尽量避免这种方法。而使用输入管道就可以保证GPU在工作时无需等待新的数据输入,这才是正确的方法。 幸运的是,TensorFlow提供了一种内置的API——Dataset,使得我们可以很容易地就利用输入管道的方式输入数据。在这篇教程中,我们将介绍如何创建和使用输入管道以
入门机器学习从来不是一件简单的事。除了成熟的 MOOC,网络上还有海量的免费资源,这里列举了一些曾经对我有帮助的资源:
来源:云栖社区 作者:Pavel Surmenok 本文长度为2600字,建议阅读5分钟 本文帮助你理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题。 如果你一直关注数据科学/机器学
具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
请注意,下面是由Gregory Piatetsky绘制的图示,并按类型标表示了每个库,按星标和贡献者对其进行绘制,它的符号大小则是以该库在Github上的提交次数的对数表示。
深度学习是机器学习的一个分支,其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架,人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
本文介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 和 Estimators 在 Python 中处理图像数据。首先介绍了如何使用 TensorFlow Datasets 构建数据集,然后介绍了如何使用 Estimators 在 TensorFlow 中实现自定义模型。通过这些技术,可以快速构建出用于图像分类、物体检测等任务的模型。
玩笑归玩笑,大家都知道最近算法岗面试不止是诸神黄昏了,已经发展到了灰飞烟灭的程度了(虽然有些夸张),贾扬清前些天也说过调参侠没有未来。
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习,您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人,无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金,人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀,因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘! 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋,但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始,我将撰写一系列深入学习的文章,涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中,我将向您介绍T
对于图像相关的任务,对图像进行旋转、模糊或调整大小是常见的数据增强的方法。因为图像的自身属性与其他数据类型数据增强相比,图像的数据增强是非常直观的,我们只需要查看图像就可以看到特定图像是如何转换的,并且使用肉眼就能对效果有一个初步的评判结果。尽管增强在图像域中很常见,但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的,本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。
TensorFlow 最近提供了官方中文版教程(Tutorials)和中文版指南(Guide)。其中教程主要介绍了 TensorFlow 的基本概念,以及各种基础模型的简单实现方法,这些模型基本上都是用 Keras 等易于理解的高阶 API 完成。而指南则深入介绍了 TensorFlow 的工作原理,包括高阶 API、Estimator、低阶 API 和 TensorBoard 等。
数据科学是当今数字时代中的一个重要领域,而Python是数据科学家们最喜爱的编程语言之一。在这篇博客中,我们将介绍Python中两个强大的库——NumPy和Pandas,它们在数据处理和分析中发挥着重要作用。
图:pixabay 作者:Faizan Shaikh 「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮 本文经公众号「雷克世界」授权转载(微信号:ROBO_AI) 如果你一直在关注数据科学/机器学习等相关领域,那么你一定不会错过有关深度学习和神经网络的任何动态。组织正在寻找一些深谙深度学习技能的人,无论他们将深度学习的知识用于何处。从开启竞争到开源项目再到巨额奖金,人们正在试图尝尽一切办法来挖掘这个领域有限的人才资源。 如果你对深度学习的发展前景充满憧憬和期望,但还不曾开始迈进这个领域,那么,在这里我将助你开启
如果你一直关注数据科学/机器学习,你就不能错过深度学习和神经网络的热潮。互联网公司正在寻找这方面的人,而且从竞赛到开源项目,都有巨额奖金。 如果你对深度学习所提供的前景感到兴奋,但是还没有开始,在这里或许是你开始的第一步。 在这篇文章中,我将介绍TensorFlow。阅读本文后,你将能够理解神经网络的应用,并使用TensorFlow解决现实生活中的问题,本文中的代码是用Python编写的,Python最近的火爆也和深度学习有关。 何时使用神经网络? 有关神经网络和深度学习的更详细的解释, 请看这里(ht
作者:何之源 转载自知乎专栏:AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中,作者详细介绍了TensorFlow Time Series(TFTS)库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣,量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题,然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”,会发现star数最高的tgjeon/Tensor
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列。有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师:Lanking( https://github.com/lanking520 ),为我们讲解 DJL —— 完全由 Java 构建的深度学习平台,本文为本系列的第二篇。
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们,现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作:
近期对图像检索颇为感兴趣,正巧看到今年KDD Cup赛题中有两道都是它相关的,借着这次机会学习学习。本文将对其中的一道,KDD Cup 2020 Challenges Modern E-Commerce Platform: Multimodalities Recall数据进行了初探与可视化处理,便于各位更为直观理解赛题数据与建模目标,同时还会给出基本的解题思路。
工作和学习中设计一个神经网络中经常需要设计一个数据载入器。首先第一件事我们要根据我们的任务要求确定一个数据提供的方法。如我们是一个分类任务,我们就需要读取数据和数据本身对应的标签。
在本教程中,我们将讨论一种非常强大的优化(或自动化)算法,即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。我们将学习如何使用Python来实现它,以及如何将其应用到实际应用程序中,以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
如果你一直关注数据科学或者机器学习等领域,你肯定不会错过深度学习和神经网络的热潮。许多组织都正在寻找深度学习人才,将深度学习运用于各个领域。从参与竞赛到运用于开源项目,并愿意为之付出高额的奖励,他们正尽一切可能挖掘这个目前十分有限的人才库为自己所用。
本文为大家介绍了如何使用Opencv,Keras/Tensorflow构建一个口罩检测模型,以及如何将该模型应用到图片和视频中。
本篇介绍用kNN算法解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集,它常被用来作为深度学习的入门案例。数据集下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
众所周知,训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力,通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题,我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包:
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
大家好! 在本教程中,我们将使用 TensorFlow 的命令模式构建一个简单的前馈神经网络。 希望你会发现它很有用! 如果你对如何改进代码有任何建议,请告诉我。
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