我如何在3D数组上实现我训练好的神经网络模型？
在3D数组上实现训练好的神经网络模型，可以通过以下步骤进行：
- 数据准备：将训练好的神经网络模型需要处理的数据转换为3D数组的形式。根据具体的应用场景和数据类型，可以使用不同的方法进行数据预处理，例如图像数据可以通过图像处理库将图像转换为3D数组。
- 导入模型：使用相应的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）导入训练好的神经网络模型。根据具体的框架和模型类型，可以使用相应的API进行导入。
- 数据输入：将准备好的3D数组作为输入数据传入导入的神经网络模型。根据模型的输入要求，可以使用相应的API将数据输入到模型中。
- 模型推理：通过调用模型的推理方法，对输入的3D数组进行预测或分类。根据具体的模型和框架，可以使用相应的API进行推理操作。
- 结果输出：根据模型的输出结果，可以对预测结果进行后续处理或展示。根据具体的应用场景，可以将结果保存到文件中、展示在界面上或进行其他操作。
在腾讯云上，可以使用腾讯云的AI平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）来实现在3D数组上实现训练好的神经网络模型。腾讯云提供了丰富的人工智能服务和产品，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以满足不同场景下的需求。具体可以根据实际情况选择适合的产品和服务进行使用。
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我构建并训练了我的神经网络，现在是时候对给定的输入数据进行预测了。但我不知道用训练好的神经网络进行快速预测的正确方法。我目前正在做的是每次加载模型并对其进行预测。我想知道是否有一种方法可以永久地将模型加载到内存中(用于会话)，然后进行预测。
浏览 18提问于2017-07-31得票数 3
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我是机器学习的新手。我已经完成了k-means聚类，训练好了ml模型。我的问题是如何传递我训练过的模型的输入？ 示例:考虑google图像处理ML模型。为此，我们传递一个图像，该图像从该图片中提供适当的输出，如情感。 现在我的疑问是如何做到这一点，我已经完成了k-means预测mall_customer谁花了更多的钱来购买产品，我想调用或将输入传递给我训练的模型。 我正在使用python和sci-kit learn。
浏览 26提问于2019-02-26得票数 2
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我将向云存储导出一个BigQuery ML模型，然后将得到的tensorflow模型导入到顶点ai。
已部署的模型使用的阈值为0.5。
如果我在BigQuery中做预测，我会使用ML.predict和STRUCT(0.05作为阈值)。我如何告诉顶点AI以同样的方式通过所有输入请求的阈值？
浏览 2提问于2022-08-30得票数 0
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当用户在我的ios应用程序上选择一个图像时，我希望该图像上传到一个存储桶中，在该图像上运行我的tf模型--输出另一个图像，然后将这个输出图像保存到云桶中。
我应该在上传到存储桶时使用带有触发器的云函数，然后从云函数调用我的ai平台预测模型，然后使用云函数保存输出映像吗？
或者我是否可以跳过云函数，只使用ai平台预测和自定义预测例程。然后在后处理中上传输出图像到我的存储桶。我不确定我能不能从上传到存储桶中触发ai平台预测.
浏览 3提问于2021-04-10得票数 0
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TF默认用于将输入图像分类为某个类的阈值是多少？
例如，假设我有3个类( 0、1、2 )，图像的标签是一个热编码，如下所示：[1, 0, 0]，这意味着该图像有0类的标签。
现在，当一个模型在softmax之后输出一个预测，像这样：[0.39, 0.56, 0.05]使用TF作为阈值，那么它预测的类是1类吗？
如果所有的预测都低于0.5，像[0.33, 0.33, 0.33]，TF会说结果是什么？
是否有任何方法来指定一个新的阈值，例如0.7，并确保TF说，如果没有类预测超过该阈值，那么预测是错误的？
同样，这种逻辑也会延续到推理阶段吗?如果网络对类不确定，那么它将拒绝对图像进行分类。
浏览 4提问于2020-06-15得票数 5
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我正在从kafka流读取我的spark应用程序中的数据流。我的需求是当用户提出任何请求(搜索/浏览等)时，为他提供产品推荐。
我已经有了一个包含用户分数的训练模型。我使用Java和org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel模型在我的spark应用程序开始时读取模型一次。每当有任何浏览事件发生时，我都会调用recommendProducts(user_id，num_of_recommended_products) API从我已经训练好的模型中为用户生成推荐。
这个API需要大约3-5秒的时间来生成每个用户的结果，这
浏览 2提问于2017-11-14得票数 0
随着谷歌最近发布了整合了所有平台的MLOps，我想知道在GKE顶点AI (或AI平台统一版)上为一个经过自定义培训的PyTorch/Tensorflow模型提供服务有什么区别，因为刚刚进行了品牌重组，而AI平台已经提供了提供模型预测的能力。
我做了很多研究，但发现这方面的信息很少。我已经在GKE上托管了我的ML模型，是否值得迁移到顶点AI？
注意:我还没有计划在云上进行培训和其他数据预处理。
浏览 5提问于2021-06-11得票数 2
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4回答
卷积神经网络训练
、、、、
我有一个关于卷积神经网络(CNN)训练的问题。
我已经成功地使用tensorflow训练了一个网络，它接受一个输入图像(1600像素)，并输出三个匹配它的类中的一个。
用训练好的类的变体测试网络得到了很好的结果。然而，当我给它一个不同的第四图像(不包含任何经过训练的3图像)时，它总是返回一个随机匹配到其中一个类。
我的问题是，我如何训练网络来分类图像不属于这三个训练图像中的任何一个？一个类似的例子，如果我针对mnist数据库训练一个网络，然后给它一个字符"A“或"B”。有没有一种方法可以区分输入不属于这两个类？
谢谢
浏览 6提问于2017-11-17得票数 0
2回答
许多 有 所示利用神经网络对时间序列数据进行建模的有效性，并描述了这种方法所需的转换和局限性。R的forecast 套餐甚至在nnetar函数中实现了一种方法。
根据我的解读，所有这些方法都是基于过去的观察来建立一个单一的结果变量的模型，但是我很难找到一种基于神经网络的方法的描述，这种方法也包含独立的预测变量(一种神经网络的ARIMAx模拟)。我发现了对非线性自回归外生模型(NARX)的引用，这似乎是我所要寻找的，但我所读到的所有阅读资料中，我找到了更多关于将这种方法用于单变量序列的多步预测的讨论。
有人能为我指出正确的方向吗？关于加分，有人知道我在R中寻找的东西的实现吗？
浏览 0提问于2016-07-08得票数 4
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在AutoML模型的GCP Vertex AI中尝试批量预测时，批量预测结果跨越多个文件(从用户角度来看，这并不方便)。如果它是单个批次预测结果文件，即在单个文件中涵盖所有记录，则会使过程变得更加简单。 例如，我的输入数据集文件中有5585条记录。批量预测结果由21个文件组成，每个文件具有200-300范围内的记录，因此总共覆盖5585条记录。
浏览 23提问于2021-10-23得票数 1
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我需要训练一个自定义的OCR在顶点AI。我的数据有裁剪图像的文件夹，每个图像都是一行，csv文件有2列:图像名和图像中的文本。但是当我试图将它导入到顶点AI的中时，我发现图像数据集只支持分类、分割和目标检测。所有的数据集都有固定数量的标签，但是我的数据有无限多的标签(如果我们把图像中的文本看作标签)，所以所有类型都不符合我的要求。我可以使用顶点AI进行训练，如何做到这一点？
浏览 9提问于2022-04-20得票数 1
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我正在使用tensorflow服务于一个预先训练好的模型。奇怪的是，当我为这个模型输入相同的数据时，每次得到的结果都不同。
我想这可能是我在变量初始化时的问题，我想知道有什么线索可以调试我的模型，或者我如何找到原因，谢谢。
浏览 0提问于2017-09-11得票数 0
相信大家对本期腾讯云开发者社区技术沙龙【计算机视觉的原理及最佳实践】还意犹未尽，所以我们请来了沙龙的五位分享嘉宾在本版块为各位开发者们继续解答关于计算机视觉的问题。同时，对本场沙龙感兴趣的小伙伴也可以点击链接直达沙龙活动页，观看沙龙回放并下载沙龙资料。
【分享嘉宾介绍】
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范锦
腾讯云资深技术专家
冀永楠
腾讯云资深技术专家
陈琪
华图在线高级产品经理
卓伟
腾讯云高级研发工程师
周吉成
腾讯云高级产品经理
【问答内容】
1. 图像识别系统的原理和应用方法
2. 腾讯云API搭建图像识别应用的优势？
3. 人脸识别技术在各领域的解决方案
4. 文字识别的技术难点
5. 搭建人
浏览 930提问于2019-04-12
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我不能理解如何使用已经训练好的神经网络模型。我在python上编程，我使用的是库keras。我分析时间序列。训练神经网络，保存模型。
正如keras文档中所述，您需要调用model_name.predict ()方法。好的。我这样做: model.predict ( dataset )，其中dataset是过去90天的值。我需要提前预测，比如说，10天。
但是预测只针对指定的数据集90天！也就是说，您只能比较原始数据和预测。
那么，从今天开始如何提前10天进行预测呢？
浏览 18提问于2018-01-24得票数 0
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因此，这可能是一个愚蠢的问题，但在keras中的预处理层是如何工作的，特别是在作为模型本身的一部分的上下文中。将此结果与模型外的预处理进行比较，然后输入结果进行训练。
我正在努力理解在keras模型中运行数据增强。让我说我有1000张图像供训练。在模型之外，我可以应用增强10倍，并得到10000的结果图像进行训练。
但我不明白当你使用预处理层进行增强时会发生什么。这个层(或者这些层，如果您使用了很多)是否在培训前对每个图像进行处理并应用这些转换？这是否意味着用于培训(和验证)的图像总数是历代的数量*原始图像的数量？
一种选择比另一种好吗？这是否取决于增强前的图像数量？
浏览 2提问于2022-08-24得票数 0
我对神经网络(NN)的背景知识知之甚少。然而，据我所知，培训网络是真正昂贵的部分。归根结底，通过已经训练好的网络处理数据要便宜/快得多。
尽管如此，我还是不能完全确定处理链中最昂贵的部分是什么。据我所知，这主要是标准层的矩阵乘法。这不是最便宜的操作，但绝对可行。在顶部，还有其他层，比如每个节点上的max-pooling或激活函数，它们可能具有更高的复杂性。这些是瓶颈吗？
当然，我的意思是在设备本身进行计算，而不是将数据传输到第二台强大的机器，甚至是云，在将结果发送回智能手机之前，云进行计算。
如果是这样的话，粗略估计一下，这样的网络应该拥有的最大神经元是多少(例如，有多少层和每层有多少神经元)
浏览 6提问于2017-07-03得票数 0
腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
浏览 1745提问于2018-09-07
1回答
我训练了一个回归问题的人工神经网络模型，该模型以10个参数作为输入，并给出1个输出。经过培训，我使用keras将模型保存为json，并将权重保存为.h5文件。现在我想对新的数据做预测。我已经加载了模型，这里的问题是，在将输入值输入到模型之前，如何缩放这一行输入值？一些机器学习算法不需要缩放(标准化/规范化)，所以我可以加载这些模型并用于预测。我如何在人工神经网络模型，因为我们规模的数据为培训？
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
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