作者：Valentina Alto 编译：ronghuaiyang 导读 使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。...如果我们想提高模型的准确性，必须了解需要修改哪些层，或者我们是否想用不同的方式预处理训练集图像，这将非常有用。 在本文中，我将向你展示这个过程背后的思想。...为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN, Resnet50。 我在这个实验中要用到的图像是，这只金毛猎犬： ?...首先，让我们在这张图上尝试一下我们预训练模型，让它返回三个最有可能的类别： from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing...首先，让我们检查一下我们预先训练过的ResNet50的结构，以确定我们想要检查哪个层。
利用预训练的模型有几个重要的好处： 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型，如GPT和GPT...每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...Max Woolf提供了一个优秀的基准测试项目，发现CNTK和Tensorflow之间的准确性是相同的，但CNTK在LSTMs和多层感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings
所有的商品都需要分类打包,但目前这一工作是靠人力完成的。为了使这一流程可以自动进行,我设计了一个模型来解决这个分类问题。...因此我们可以利用 预先基于Image-Net的数据集训练好的神经网络模型。这样做是合理的，因为上述模型经过预训练后，已经获得了从原始图像里抽取有效特征的能力。...将预训先训练好的模型，应用于其他领域，进行学习的方法，我们称之为迁移学习。迁移学习的基本思想很简单，在一个训练集上训练一个模型，然后将训练好的模型应用于另一个数据集中。...正如他所指出的一样，我使用了François’ Keras的深度学习库，这个库提供了一个已经预训练好的VGG-16卷积神经网络接口。想用的话，直接调用相关接口就可以了。...Lynks 项目组也对这一结果比较满意，目前他们正在考虑将我的模型融入到他们工作中去，以提高其工作效率。
Keras 支持三种后端深度学习框架：TensorFlow、CNTK 和 Theano。目前亚马逊正在全力为Keras 开发 MXNet 后端。...Keras 提供了一个高级环境，在其 Sequential 模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。 从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。...其实，这个问题没有正确的答案，因为这个问题本身就是一个错误，或者我应该说“那要看你想用这台电脑干什么”，但一般在我问他们几个问题后，他们就能找到自己的答案，比如“你想用这台电脑干什么？”
Keras Keras是用于构建神经网络模型的高级前端规范和实现。Keras支持三种后端深度学习框架：TensorFlow、CNTK和Theano。目前亚马逊正在全力为Keras开发MXNet后端。...Keras提供了一个高级环境，在其Sequential模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。 从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。...其实，这个问题没有正确的答案，因为这个问题本身就是一个错误，或者我应该说“那要看你想用这台电脑干什么”，但一般在我问他们几个问题后，他们就能找到自己的答案，比如“你想用这台电脑干什么？”
在Python终端中尝试导入相应的模块并检查是否成功。有时，导入语句在特定环境中可能会失败，这可能意味着你的环境配置存在问题。...然后，我们加载了训练好的模型和类别标签，并准备了待测试的图像。接下来，我们对图像进行预处理和缩放，并使用训练好的模型进行目标检测。...具体的代码实现会因为项目的需求而有所变化，但核心概念和步骤是相似的。...模型推理：用户可以使用已经训练好的RetinaNet模型对新的图像进行目标检测。库提供了推理模式下的API接口，用户可以方便地输入图像并获取目标检测结果。...模型转换：Keras-RetinaNet库还提供了模型格式转换工具，可以将训练好的模型转换为其他框架（如TensorFlow、Caffe）所支持的格式，以便在其他环境中使用。
导读 使用SOTA的预训练模型来通过迁移学习解决现实的计算机视觉问题。 ? 如果你试过构建高精度的机器学习模型，但还没有试过迁移学习，这篇文章将改变你的生活。至少，对我来说是的。...当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...然而，深度学习库已经托管了许多这些预先训练过的模型，这使得它们更容易访问： TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练的模型...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。
Keras层，你还需要安装TensorFlow版本的keras-contrib： git clone https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git...如果GPU的内存超过16GB，可以尝试这些设置（注意--light表示我们正在使用轻量级发生器训练GAN）： python train.py \ --batch_size 8 \ --pretrain_epochs...这里提供了详细的日志消息，模型架构和进度条，可以使你可以更好地了解训练训CartoonGAN时发生的情况。...选择模型架构 请注意，我们在前面的示例中指定了--light： 指定了模型以后，train.py将初始化一个轻量级生成器来训练CartoonGAN。...使用训练好的CartoonGAN生成动漫风格图像 在本节中，我们将介绍如何使用经过训练的CartoonGAN生成动画。
环境 操作系统：Windows10 编程语言：Python3 模型框架：Keras GPU：GTX 1060 GUI：Tkinter 完整代码 以及预训练模型...GitHub 100M的限制，项目总大小超过1个G，所以利用LFS进行git push 数据源 ImageNet开源数据集中的VOC2012一部分，进行类别合并，筛选出人物、动物、室内、交通四大类...模型借鉴了迁移学习的思想，利用基于ImageNet数据集训练好的VGG16模型，释放最后一个卷积核的参数并且pop最后三层，再add三个Dense层。...其实这一步花费了很长时间，因为模型的迁移涉及到两个部分，一个是模型的框架，另一个是模型的参数。 先说官方文档，众所周知，keras的模型结构有两种：Sequential、Model。...的权重加载进模型，但是实际运行会报错——两种结构并不兼容 再说说博客，几乎所有的blog都和我的想法一致，尝试自己用Model结构搭建模型，但是在Flatten层都会报错，尝试各种写法都报错误 最后我决定不动
上一章节，我们采取拿来主义，直接使用别人训练过的卷积网络来实现精准的图像识别，我们本节也尝试使用拿来主义，用别人通过大数据训练好的单词向量来实现我们自己项目的目的。...由于单词向量训练的质量较好，我们在用文本训练网络时，需要使用的数据两就能大大减少，这次我们尝试使用200篇影评作为训练数据即可，代码如下： from keras.preprocessing.text import...从上图我们看到，网络对训练数据的识别率在增长，而对校验数据的识别率却只能维持在50%左右，这意味着出现了过度拟合现象，导致这个问题的原因主要就是我们的训练数据量太少，只有两万条，因此没能重复发挥预先训练向量的作用...前几节我们没有用预先训练单词向量，但准确度却达到了70%以上，原因在于那时候单词向量的维度很小，只有8%，我们现在使用的单词向量维度很大，达到了100，但维度变大，但是训练数据量没有等量级的增加时，过度拟合就出现了...通过这几节的研究，我们至少掌握了几个要点，一是懂得如何把原始文本数据转换成神经网络可以接受的数据格式；二是，理解什么叫单词向量，并能利用单词向量从事文本相关的项目开发；三是，懂得使用预先训练好的单词向量到具体项目实践中
本文讨论了深度学习环境中的修剪技术。 本在本文中，我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。...我们可以观察到相对于其他两个模型，性能有所下降，但这是可以预料的，因为我们不是从一个已经训练好的模型开始的。 当我们通过从头开始训练来修剪网络时，通常会花费最多的时间。...但是，压缩后的常规Keras模型仍然相同。...现在，当我们尝试使用在不同数据集上预先训练的模型进行迁移学习时，这种重要性实际上可以改变。优化源数据集时重要的权重可能对目标数据集不重要。 ?...结论和最终想法 我希望这份报告能使您对深度学习背景下的修剪有一个清晰的认识。我要感谢Raziel和Yunlu（来自Google），向我提供了有关tfmot的重要信息以及有关修剪自身的其他一些想法。
转移学习以及在深度学习中使用预先训练的模型 使用工具：Keras 级别：高级 在当今世界，用于机器的RAM非常便宜，易于使用，而且投入又少。...当我们想要解决图像和语音识别等领域复杂的实际问题时，每增加模型中的一层隐藏层都需要巨大的资源和时间。转移学习可以帮助我们调整别人预先训练好的模型，解决自己的问题。...本文介绍了如何使用预先训练的模型提出解决方案，如何使用VGG16等预先训练的模型进行图像分类。...文本处理通过处理大量的文本来执行不同的任务，如聚类、分类和机器翻译。 人类可以非常直观地处理文本，但如果我们一天内生成了数百万个文档，人类执行这些任务就不可能了。...我想，这不是一个选择。 当AI开始颠覆各行各业时，我们首先想到了教育。未来是我们正在为之努力的地方，教育可以影响当下，改变未来。
新数据集相比于原数据集在样本量上较大，但内容非常不同：由于数据集很大，我们可以尝试从头开始训练一个深度网络。然而，在实际应用中，用一个预训练模型的网络权重来初始化新网络的权重，仍然是不错的方法。...在这种情况下，我们有足够的数据和信心对整个网络进行微调。 另外，在新数据集样本量较大时，你也可以尝试从头开始训练一个网络。 数据增强 数据增强方法能大大增加训练数据集的样本量和增大网络模型的泛化能力。...为了实现数据增强，还定义了旋转、移动、剪切、缩放和翻转操作的参数范围。 接下来，我们从keras.applications模块中引出InceptionV3网络。...代码3 设置了标志位include_top = False，去除ImageNet网络的全连接层权重，因为这是针对ImageNet竞赛的1000种日常对象预先训练好的网络权重。...代码8 模型预测 现在我们通过keras.model保存训练好的网络模型，通过修改predict.py中的predict函数后，只需要输入本地图像文件的路径或是图像的URL链接即可实现模型预测。
Fasttext的分类实现很简单：把输入转化为词向量，取平均，再经过线性分类器得到类别。输入的词向量可以是预先训练好的，也可以随机初始化，跟着分类任务一起训练。...另外再仔细想的话，TextCNN和传统的n-gram词袋模型本质是一样的，它的好效果很大部分来自于词向量的引入3，解决了词袋模型的稀疏性问题。.../data/chinese_wwm_ext_pytorch/', num_labels=num_labels) 设置cpu跑还是gpu跑模型，如果有条件尽量用gpu吧，我自己电脑的gpu只有2g，没法跑模型...，但由于没保存，就没截图了，可自己尝试）。...如果是离线任务且来得及的话还是建议跑全部，让我们相信模型的编码能力。 少样本 自从用了BERT之后，很少受到数据不均衡或者过少的困扰，先无脑训一版。
正在成为各行各业的标准，因此将深度学习的惊人进步加入其中将是一件好事。 2、 深度学习的有些部分计算量很大，很重！...这里有几种可以使用Apache Spark进行深度学习的方法，我在此列出它们： 1、 Elephas:基于Keras和PySpark的分布式深度学习框架 https://github.com/maxpumperla...这是一项非常棒的工作，在合并到官方API中之前不会很长时间，所以值得一看。...4、 它是用Python编写的，因此它将与所有着名的库集成在一起，现在它使用TensorFlow和Keras这两个主要的库来做DL 在下一篇文章中，我将全面关注DL pipelines库以及如何从头开始使用它...您将看到的一件事情就是在简单的Pipeline上进行Transfer Learning，如何使用预先训练好的模型来处理“少量”数据，并能够预测事情，以及如何通过使您创建的深度学习模型可用于SQL等等，从而为您公司中的每个人提供支持
预训练的模型很容易使用，但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节?...合情合理，为什么不利用一个经过大量数据和计算训练的模型呢? 来看看国外两个网站Reddit和HackerNews上的讨论： 预训模型万岁!...您是否期望引用0.945%的验证精度为Keras Xception模型，如果您正在使用您的新x射线数据集，首先，您需要检查您的数据与模型所训练的原始数据集(在本例中为ImageNet)有多相似。...Max Woolf提供了一个优秀的基准测试项目，该项目发现CNTK和Tensorflow之间的准确性是相同的，但CNTK在LSTMs和多层感知(MLPs)方面更快，而Tensorflow在CNNs和embeddings...正如柯蒂斯的文章所说： 使用批处理规范化的Keras模型可能不可靠。对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。 但为什么会这样呢?
既可以使用预先训练的模型，也可以使用预先训练过的convents进行迁移学习。迁移学习背后的直觉如果这个模型是在一个足够大且通用的数据集上训练的，那么这个模型将有效地作为视觉世界的通用模型。...但是，仍然可以通过执行微调来改善此模型的性能。 微调预先训练好的网络 在上一步中，仅在Inception V3基础模型的基础上训练了几层。训练期间未预先更新预训练基础网络的权重。...注意：只有在训练顶级分类器并将预先训练的模型设置为不可训练后，才应尝试此操作。...如果在预先训练的模型上添加一个随机初始化的分类器并尝试联合训练所有图层，则渐变更新的幅度将太大（由于分类器的随机权重），并且预训练模型将忘记它所学到的一切。...它还使能够对卷积神经网络模型进行有效的训练。 使用tf.keras不仅从头开始构建CNN，而且还能够重复使用预先训练好的网络，在短时间内在鲜花数据集上获得更高的准确度。
他写到： 你好，Adrian，感谢PyImageSearch，感谢你每周都分享你的知识。我正在构建一个时尚图像的搜索引擎，我需要你的帮助。...当你在尝试构建你自己的深度学习数据集时，请确保你遵循了上述教程链接——它将帮助你快速启动构建你自己的数据集。 多标签分类项目结构 请直接访问本文的“下载”处以获得源代码及文件。...实现我们的多标签分类Keras模型 既然我们已经实现了SmallerVGGNet，接下来让我们创建train.py，我们用于训练多标签Keras神经网络的脚本。...为多标签分类训练一个Keras神经网络 请不要忘了使用本文底下的“下载”处来下载代码、数据集和预先训练好的模型（以防你不想自己训练模型）。 如果你想要自己训练模型，请打开终端。...图3：我们的Keras深度学习多标签分类在训练集和测试集中的正确率/损失。 在新图片上应用Keras多标签分类 既然我们的多标签分类Keras模型已经训练好了，让我们将它应用在测试集之外的图片上。
我相信您会喜欢实现这一点，并会对您将创建的输出感到惊讶。 它尝试根据以下参数合并两个图像： 内容图像（C） 样式图像 NST 算法使用这些参数创建第三个生成的图像（G）。...如果您感兴趣，您可以按照进一步阅读和参考资料部分提供的链接进行操作。取而代之的是，我们将使用一个预先训练好的火炬模型（火炬是另一个深度学习图书馆），具有特定的图像风格，即梵高的星夜画。...首先，使用cv2.dnn.readNetFromTorch()功能加载预先训练好的模型。...然后，我们定义了迁移学习，并解释了它在深度学习中的作用，以及在 Keras 中使用预先训练的 VGG16 对花卉进行分类的迁移学习演示。。。...问题 使用预先训练的快速 RCNN 和 MobileNet 模型进行实时目标检测。 我们使用一个 YOLO v2 预训练模型来实现目标检测。尝试使用 YOLO v3 预先训练的模型来实现对象检测。
问题1：模型中断后继续训练出错在有些时候我们需要保存训练好的参数为path文件，以防不测，下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练，但是在重新加载时发现类似报错:size mismatch for...，可能你之前训练时候用的是64，现在准备在另外的机器上面续训的时候某个超参数设置的是32，导致了size mismatch解决方案：查看size mismatch的模型部分，将超参数改回来。...问题原因：暂时未知，推测是续训时模型加载的问题，也有可能是保存和加载的方式问题解决方案：统一保存和加载的方式，当我采用以下方式时，貌似避免了这个问题：模型的保存：torch.save(netG.state_dict...这个错误可能出现在以下情况下：读取文件时，已经到达了文件的结尾，但代码尝试继续读取更多内容。确保你的代码在读取文件内容之前使用了适当的文件打开和关闭操作。...解决方案：找到加载pickle文件的代码位置，检查文件内容和路径我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
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