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DeepDream:使用深度学习再造毕加索抽象风格艺术画

我们前面章节使用的是VGG16网络层来识别图片，当时我们提到过还有很多功能类似于VGG16的网络层，这次我们使用google开发的卷积网络inception_v3来读取具有抽象性质的图片，看看它能从中获取什么信息...，函数的输出就定义为网络层接收到的‘刺激’，要想增强activation_94网络层受到的刺激，我们就得调整输入图片每个像素点的值，使得函数的输出值最大，问题是如何调整呢？...假设用于定义网络层的刺激的函数为Stimulate(activation_94)，最后一层网络层的输出结果显然要取决于输入图像，神经网络inceptionV3从输入层读入图片，经过中间网络层的计算最后抵达最后一层...，最后一层再经过一次运算后输出结果，也就是说最后一层的输出与输入图像间存在对应关系，我们把这个对应关系定义为activation_94 = inceptionV3(image)，其中image对应输入图片的像素点...其中Stimulate就是我们定义在网络层activation_94输出结果的刺激，inceptionV3表示输入图片与网络层activation_94输出结果间的函数关系，上面求偏导数时，使用了链式求导法则

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使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）「建议收藏」

: 输入数据shape :param snapshot: 保存模型间隔 :param snapshot_prefix: 保存模型文件的前缀名 :return: ''' （...由于inception_v3使用了batch_norm层，需要更新每一层的`average`和`variance`参数, 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动更新，并通过`tf.get_collection...,需要更新每一层的`average`和`variance`参数, # 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动像下面这样更新 # 通过`tf.get_collection`获得所有需要更新的...: 输入数据shape :param snapshot: 保存模型间隔 :param snapshot_prefix: 保存模型文件的前缀名 :return: '''...,需要更新每一层的`average`和`variance`参数, # 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动像下面这样更新 # 通过`tf.get_collection`获得所有需要更新的

1.1K30

keras doc 8 BatchNormalization

该参数仅在不传递weights参数时有意义。 输入shape 任意，当使用本层为模型首层时，指定input_shape参数时有意义。...【@Bigmoyan】 噪声层Noise GaussianNoise层 keras.layers.noise.GaussianNoise(sigma) 为层的输入施加0均值，标准差为sigma的加性高斯噪声...参数 sigma：浮点数，代表要产生的高斯噪声标准差 输入shape 任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数 输出shape 与输入相同 ---- GaussianDropout层...参数 p：浮点数，断连概率，与Dropout层相同 输入shape 任意，当使用该层为模型首层时需指定input_shape参数 输出shape 与输入相同 参考文献 Dropout: A Simple...请确保在__init__()中设置self.supports_masking = True 如果你希望Keras在你编写的层与Keras内置层相连时进行输入兼容性检查，请在__init__设置self.input_specs

1.3K50

TensorFlow-Slim图像分类库

当您运行以下脚本时，请在出现提示时输入USERNAME和PASSWORD，输入需要早一开始时进行。 一旦输入这些值，您将不需要再次与脚本进行交互。...ResNet V2 模型使用imception预处理，输入图片尺寸为299（使用--preprocessing_name inception --eval_image_size 299 当使用 eval_image_classifier.py...ResNet V2的性能验证与ImageNet验证集。 所有的16个MobileNet Models在MobileNet Paper 中能够找到。...当使用与训练模型不同数量的类对分类任务进行Fine-tune时，新模型将具有与预训练模型不同的最终“logits”层。...通常，对于Fine-tune，只需要训练一部分子层，所以标志–trainable_scopes允许指定哪些层子层应该训练，其余的将保持冻结。

2.4K60

使用keras时input_shape的维度表示问题说明

补充知识：Tensorflow Keras 中input_shape引发的维度顺序冲突问题（NCHW与NHWC) 以tf.keras.Sequential构建卷积层为例： tf.keras.layers.Conv2D..., bias_initializer=’glorot_normal’), 这是一个简单的卷积层的定义，主要看input_shape参数： 这是用来指定卷积层输入形状的参数，由于Keras提供了两套后端...=(2, 9, 9)来说：我们先忽略batch，2会被解析为通道数，矩阵大小为9*9，符合我们预期。...而tf会将矩阵大小解析为2 * 9 ，且最后一位9代表通道数，与预期不符。...tf.transpose(待转矩阵,(1,2,0)) 解释： ​ 其中0，1，2…是原矩阵维度从左到右轴的标号，即（2，9，9）中三个维度分别对应标号0，1，2。

2.7K31

Keras作为TensorFlow的简化界面：教程

Keras层和模型完全兼容纯TensorFlow张量，因此，Keras为TensorFlow提供了一个很好的模型定义附加功能，甚至可以与其他TensorFlow库一起使用。让我们看看这是如何做的。...) 与name scope，devide scope兼容 Keras层和模型与TensorFlow name scope完全兼容。...同样，devide scope也可以按照您的预期工作： with tf.device('/gpu:0'): x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,...20, 64)) y = LSTM(32)(x) # 所有op/变量都存在于GPU:0中 与graph scope的兼容性 您在TensorFlow graph scope内定义的任何Keras...III：多GPU和分布式训练 将Keras模型的一部分分配给不同的GPU TensorFlow device scope与Keras层和模型完全兼容，因此可以使用它们将图的特定部分分配给不同的GPU。

4K100

Python机器学习的练习七：K-Means聚类和主成分分析

这部分练习涵盖两个吸引人的话题：K-Means聚类和主成分分析（PCA），K-Means和PCA都是无监督学习技术的例子，无监督学习问题没有为我们提供任何标签或者目标去学习做出预测，所以无监督算法试图从数据本身中学习一些有趣的结构...输出与文本中的预期值相匹配(我们的数组是zero-indexed而不是one-indexed，所以值比练习中的值要低1)。接下来，我们需要一个函数来计算集群的centroid。...array([[2.42830111, 3.15792418], [5.81350331, 2.63365645], [7.11938687, 3.6166844 ]]) 此输出也与该练习的预期值相匹配...原始像素数据已经预加载了，把它输入进来。...A= image_data['A'] A.shape (128L,128L,3L) 现在我们需要对数据进行预处理，并将它输入到k-means算法中。

1.6K70

Keras 学习笔记（五）卷积层 Convolutional tf.keras.layers.conv2D tf.keras.layers.conv1D

可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。...= 1 与指定任何 stride 值 != 1 两者不兼容。 depth_multiplier: 每个输入通道的深度方向卷积输出通道的数量。...可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。...可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。...可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。

2.8K40

深度学习（六）keras常用函数学习 2018最新win10 安装tensorflow1.4（GPUCPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败 导入ten

= 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 两者不兼容。 padding: "valid" 或 "same" (大小写敏感)。...可以是一个整数，为所有空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 两者不兼容。...它将大小至少为2，相同Shape的列表张量作为输入，并返回一个张量（输入[0] - 输入[1]），也是相同的Shape。...参考激活函数 输入shape 任意，当使用激活层作为第一层时，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Dropout层 keras.layers.core.Dropout...参数 target_shape：目标shape，为整数的tuple，不包含样本数目的维度（batch大小） 输入shape 任意，但输入的shape必须固定。

2.1K10

TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分

这些模型包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有剩余连接的模型。 这是函数式 API 的使用的简短示例，其架构与前两个相同。...与任何计算机处理单元一样，神经元的特征在于其输入和输出。 通常，神经元具有许多输入和一个输出值。 每个输入连接均带有权重w[i]。 下图显示了一个神经元。...卷积层 卷积层是一层，其中层中的神经元通过使用通常为正方形的过滤器分组为小块，并通过在该层上滑动过滤器来创建。 每个色块由卷积，即乘以滤波器并相加。...批量归一化是一个接受输入并输出相同数量的输出的层，其中激活的平均值和单位方差为零，因为这对学习有益。...由于不鼓励单个神经元对其输入进行专门化，因此这迫使网络在泛化方面变得更好。

4.1K10

一种全新的点击率建模方案

当我们见过了很多用户之后，即使不认识新用户 A，也会对 A 有个大概的“预期值”。贝叶斯平滑就是这样工作的，它通过“观测”所有用户数据，为新用户确定一个初始预期值，这个预期值就是“先验”。...FM 层和 Attention 层的输入都是向量，所以这些模型基本都需要让特征先进入嵌入层，变成一个向量，再参与后面的特征自动交叉。...这里加上 1e-15 是为了防止 q 正好等于某个等分点时，分母为 0。 郭大的方法将字典特征的 key 定义为[0,1]区间的等分点，之后对浮点数与各等分点的距离做取倒和 softmax 变换。...softmax 变换是为了保证所有权重之和为 1。 实践中发现，当 q 与某个等分点较接近时，value 中除该等分点对应的值外，都非常接近 0。...改进后的键值网络与连续值离散化后接入嵌入层的方法相比，没有增加训练参数，只是多做了一次向量加权求和，多增加了一些权重的输入。

1.4K30

Deep learning with Python 学习笔记（10）

x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8') return x # 这个命令会禁用所有与训练有关的操作 K.set_learning_phase(0) # 构建不包括全连接层的...这些特征相互关系抓住了在特定空间尺度下模式的统计规律，从经验上来看，它对应于这个尺度上找到的纹理的外观 因此，风格损失的目的是在风格参考图像与生成图像之间，在不同的层激活内保存相似的内部相互关系。...最常见的情况是将代码限制为低维的并且是稀疏的（即大部分元素为 0），在这种情况下，编码器的作用是将输入数据压缩为更少二进制位的信息 自编码器模型表示 ?...(shape_before_flattening[1:])(x) # 使用一个 Conv2DTranspose 层和一个Conv2D 层，将 z 解码为与原始输入图像具有相同尺寸的特征图 x = layers.Conv2DTranspose...一旦训练结束，生成器就能够将其输入空间中的任何点转换为一张可信图像。与 VAE 不同，这个潜在空间无法保证具有有意义的结构，而且它还是不连续的 GAN示意 ? GAN系统的优化最小值是不固定的。

80220

一网打尽！深度学习常见问题！

归一化输入。对输入数据进行归一化，减去均值并除以方差；对于图像，将值缩放为 [0, 1] 或 [-0.5, 0.5]（例如除以 255）。 简化问题。...例如，无声广播，x.shape = (None,), y.shape = (None, 1), (x+y).shape = (None, None) 错误地预处理输入：例如，忘记进行规范化，或进行过多的预处理...； 模型损失函数的输入不正确：例如，Softmax 输出用于预期对数的损失； 忘记正确设置网络的训练模式：例如，切换训练/评估模式或控制批次范数依赖； 数值不稳定-inf/NaN：通常源于使用exp、日志或...与已知结果进行比较（不断迭代，直到模型执行得达到预期为止）： • 在相似数据集上评估的官方模型实施； • 根据基准评估官方模型实施（例如 MNIST）； • 非官方模型实施； • 论文结果（无代码）；...添加归一化（例如批量归一化、层归一化） 添加数据增强 增加正则化（例如，dropout、L2、权重衰减） 误差分析 选择不同的（更接近最先进的）模型架构 调整超参数 提前停止（不推荐） 删除特征（不推荐

11410

如何使用 Keras 实现无监督聚类

一个自动编码器，通过前训练，学习无标签数据集初始压缩后的表征。 建立在编码器之上的聚类层将输出送给一个群组。基于当前评估得到的 K-Means 聚类中心，聚类层完成权重值的初始化。...另一方面，解码器将压缩后的特征作为输入，通过它重建出与原始图像尽可能相近似的图像。实际上，自动编码器是一个无监督学习算法。在训练过程中，它只需要图像本身，而不需要标签。 ?...call(x)，层逻辑所在的地方，即从特征映射到聚类标签魔术的地方。 compute_output_shape(input_shape)，在这里指定从输入形状到输出形状的形状转换逻辑。...<= x.shape[0] else 0 每次更新后，您将看到聚类准确度稳步提高。...该度量需要从无监督算法和地面实况分配中获取一个集群分配，然后找到它们之间的最佳匹配。 最好的映射可以通过在scikit学习库中实现的匈牙利算法有效地计算为linear_assignment。

3.9K30

Deep learning基于theano的keras学习笔记（3）-网络层

keras.layers.core.Dropout(p)#p：0~1的浮点数，控制需要断开的链接的比例 1.4 SpatialDropout2D（3D）层 与Dropout的作用类似，但它断开的是整个...) #target_shape：目标shape，为整数的tuple，不包含样本数目的维度（batch大小） 1.7 Permute层 Permute层将输入的维度按照给定模式进行重排，例如，当需要将RNN...例如input_dim=128长为128的向量序列输入，而input_shape=(10,128)代表一个长为10的128向量序列 keras.layers.convolutional.Convolution1D...例如input_dim=128长为128的向量序列输入，而input_shape=(10,128)代表一个长为10的128向量序列 keras.layers.convolutional.AtrousConvolution1D...例如，将具有该卷积层输出shape的tensor转换为具有该卷积层输入shape的tensor。，同时保留与卷积层兼容的连接模式。当使用该层作为第一层时，应提供`input_shape`参数。

1.1K20
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