在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。...调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。...原理简介 通过查看源代码，发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据，该函数最终调用的是TensorFlow（我用的后端是tf）的TF_SessionRunCallable...过程中不保存、不返回预测结果，这部分没有办法修改，但可以在评价数据的同时对数据进行预测，得到结果并记录下来，传入到epoch_logs中，随后在回调函数的on_epoch_end中尽情使用。..._write_logs Keras的Tensorboard会记录logs中的内容，但是他只认识 int, float 等数值格式，我们保存在log中的复杂字典他没办法写入tesnorboard，需要对
，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。...该项目有多个入口，你需要做的事： ● 收集照片（或使用以下训练数据中提供的照片） ● 从原始照片中提取面部图像 ● 在照片上训练模型（或使用以下训练数据中提供的模型） ● 使用模型转换源代码 4 Detectron...在 FAIR 实验室，Detectron 目前已经支持很多研究项目的实现，Detectron 的目标是为目标检测研究提供高质量、高性能的代码库。它灵活的特性可支持快速实现和验证新研究。...9 keras https://github.com/keras-team/keras Star 26028 Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5...13 youtube-dl https://github.com/rg3/youtube-dl Star 34331 youtube-dl 是一个用来从YouTube.com 网站上下载视频文件的命令行工具
，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。...该项目有多个入口，你需要做的事： ● 收集照片（或使用以下训练数据中提供的照片） ● 从原始照片中提取面部图像 ● 在照片上训练模型（或使用以下训练数据中提供的模型） ● 使用模型转换源代码 4 Detectron...在 FAIR 实验室，Detectron 目前已经支持很多研究项目的实现，Detectron 的目标是为目标检测研究提供高质量、高性能的代码库。它灵活的特性可支持快速实现和验证新研究。...十分受 Python 开发者的青睐。 9 keras https://github.com/keras-team/keras Star 26028 ?...13 youtube-dl https://github.com/rg3/youtube-dl Star 34331 youtube-dl 是一个用来从YouTube.com 网站上下载视频文件的命令行工具
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...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...首先，你需要检查你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。你还需要知道特征是从何处(网络的底部、中部或顶部)迁移的，因为任务相似性会影响模型性能。...Expedia的首席数据科学家Vasilis Vryniotis首先发现了Keras中的冻结batch normalization层的问题。...由于同样的原因，在冻结层时不应该更新mini-batch的统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层没有得到适当的训练。
，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。 ...该项目有多个入口，你需要做的事： ● 收集照片（或使用以下训练数据中提供的照片） ● 从原始照片中提取面部图像 ● 在照片上训练模型（或使用以下训练数据中提供的模型） ● 使用模型转换源代码 4、Detectron...在 FAIR 实验室，Detectron 目前已经支持很多研究项目的实现，Detectron 的目标是为目标检测研究提供高质量、高性能的代码库。它灵活的特性可支持快速实现和验证新研究。...十分受 Python 开发者的青睐。 9、keras https://github.com/keras-team/keras Star 26028 ?...13、youtube-dl https://github.com/rg3/youtube-dl Star 34331 youtube-dl 是一个用来从YouTube.com 网站上下载视频文件的命令行工具
可以在这个链接中访问数据集。 CASIA 网络人脸数据库 CASIA数据集带有 10,575 个独特的带标注人脸，总共有 494,414 张图像。 该数据集可以从这个链接获得。...我们将看到不同的硬件如何影响延迟和吞吐量方面的性能。 十、部署 在本章中，我们将学习如何在各种平台上部署经过训练的模型，以实现最大吞吐量和最小延迟。...由于前面提到了性能的重要性，因此在本节中，我们将研究提高性能的技术。 降低模型复杂度是一个简单的选择，但会导致精度降低。...当权重量化为 8 位时，精度下降很小，因此在部署中不会注意到。 结果权重的精度似乎对深度学习模型的精度性能影响较小。 这个想法对深度学习很有趣，并且在模型大小变得至关重要时很有用。...总结 在本章中，我们了解了如何在各种平台和设备上部署经过训练的深度学习模型。 我们已经介绍了为这些平台获得最佳性能的步骤和准则。
在下一章中，我们将着手一种新型的 GAN，它能够在另一个域中生成新数据。 例如，给定马的图像，GAN 可以将其自动转换为斑马的图像。...在本章中，我们将探讨以下内容： CycleGAN 的原理，包括其在tf.keras中的实现 CycleGAN 的示例应用，包括使用 CIFAR10 数据集对灰度图像进行着色和应用于 MNIST 数字和街景门牌号码...然而，在大图像中，用一个数字将图像计算为真实图像或伪图像会导致参数效率低下，并导致生成器的图像质量较差。...对抗模型的输入是源数据和目标数据，而输出是D[x]和D[y]的输出以及重构的输入x'和y'。 在本示例中，由于由于灰度图像和彩色图像中通道数之间的差异，因此未使用身份网络。...在前面各章中讨论的 GAN 讨论中，也可以对 VAE 的解码器进行调整。 例如，在 MNIST 数据集中，我们能够指定一个给定的单热向量产生的数字。
Keras 中的 SSD 模型架构 与前面章节中的代码示例不同，SSD 的tf.keras实现更加复杂。.../-/raw/master/docs/adv-dl-tf2-keras/img/B14853_11_13.png)] 图 11.13.1 来自测试数据集的图像上的示例预测示例（未归一化的偏移量）。.../-/raw/master/docs/adv-dl-tf2-keras/img/B14853_11_14.png)] 图 11.13.2 来自测试数据集的图像上的示例预测示例（未归一化的偏移量，平滑 L1...通过增加训练图像的数量和变化可以提高性能。 在“第 12 章”中，“语义分割”建立在本章中开发的概念的基础上。 特别是，我们重用 ResNet 骨干网络来构建分段网络和 IoU 指标进行验证。...使用tf.keras，我们讨论了其架构实现，初始化和训练。 在运行训练程序之前，我们需要训练和测试带有地面真实性标签的数据集。 在的下一部分中，我们将讨论将在本章中使用的语义分割数据集。 4.
在分类，分割，检测和许多其他计算机视觉问题中，学习不同的特征映射通常可以提高性能。 但是，您会发现训练深层网络并不容易，因为在反向传播过程中，梯度可能会随着浅层中的深度消失（或爆炸）。...但是，这一次，我们将处理更具挑战性的数据集。 在我们的示例中，我们将考虑 CIFAR10，它是原始论文所基于的数据集之一。.../-/raw/master/docs/adv-dl-tf2-keras/img/B14853_02_12.png)] 图 2.4.2：DenseNet 的 Dense 块中的一层，带有和不带有瓶颈层 BN-ReLU-Conv2D...我们可以将转置的 CNN（Conv2DTranspose）想象成 CNN 的逆过程。 在一个简单的示例中，如果 CNN 将图像转换为特征映射，则转置的 CNN 将生成给定特征映射的图像。...我们可以将转置的 CNN（Conv2DTranspose）想象成 CNN 的逆过程。 在一个简单的示例中，如果 CNN 将图像转换为特征映射，则转置的 CNN 将生成给定特征映射的图像。
从理论上讲，甚至可以使用一个示例进行训练。 在实践中，最好尝试各种数字。 在下一部分中，我们将讨论比标准 ANN 在图像数据上更有效的卷积神经网络。...在下一章中，我们将讨论如何在数据集上使用 Keras 和 TensorFlow 训练分类模型。 我们将研究如何使用更大的模型和其他技术（例如增强和微调）来提高准确率。...当给定的问题与模型所训练的图像非常不同时，此方法会更好地工作。 微调是深度学习中的常见做法。 当数据集较小时，这具有优势。 优化也可以更快地获得。 在小型数据集上训练深度网络会导致过拟合。...类似地，可以激活其他层以产生不同的伪像。 在下一节中，我们将看到一些对抗性示例，这些示例可能会欺骗深度学习模型。 对抗性示例 在几个数据集上，图像分类算法已达到人类水平的准确率。...在本节中，我们将探索研究社区用来评估计法的数据集。 有些数据集带有不同数量的对象，这些对象中标注的范围从 20 到 200 不等，这使得对象检测变得困难。
在安装 Keras 之前，让我们测试一下 TensorFlow 安装。 为此，我将使用 TensorFlow 网站和 IPython 解释器中的一些示例代码。...Keras 当前有两个用于构建模型的 API。 在我的示例中，我将使用函数式 API。 它稍微冗长一些，但可以提供更多的灵活性。 我建议尽可能使用函数式 API。...在我们继续下一个示例时，这将更有意义。 创建一个 TensorBoard 回调 在本章中，我通过复制第 2 章“开始使用深度学习来解决回归问题”的网络和数据。...在本书中以及本书的其他几个示例中，我使用的是称为数据的字典，以绕过train_X，val_X和test_X等各种数据集。...可以将正则化应用于 Keras 层中的权重，偏差和激活。 我将使用带有默认参数的 L2 演示此技术。
Francois 在书中提供了许多将深度学习应用于计算机视觉、文本、序列等方面的例子，对于想要在学习机器学习和深度学习的同时也了解 Keras 的读者来说，这本书涵盖的内容非常全面。...需要注意的是这本书并不是一本非常深入的深度学习书籍，它最重要的作用在于通过使用 Keras 库写一些各种各样实际的深度学习示例来教你领会深度学习的基础概念。...如果符合下面的条件，那么你就应该读一读这本书： 你在平时工作学习中要用到 Java 语言 你所在的公司或单位主要使用Java编程 你想要知道如何使用 DL4J 库 书籍7——《Deep Learning...我认为它非常易读易懂：书中的解释清晰而又详细。在书中你能够找到许多在其他书籍或大学课程中难以见到的实用的建议。...、 VGGNet以及其他存在于 ImageNet 数据集中的成果 除此之外，书籍还兼顾理论和实践两者之间的平衡，对每一个深度学习理论，都会有一个关联的 Python 实现来帮助你巩固对其的理解和学到的知识
不能复制Keras应用程序上发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。事实上，他们报告的准确性(截至2019年2月)通常高于实际的准确性。...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。...在实践中，您应该保持预训练的参数不变(即使用预训练模型作为特征提取器)，或者对它们进行微微调整，以避免在原始模型中忘记所有内容。...Expedia的首席数据科学家Vasilis Vryniotis首先发现了Keras中冷冻批次标准化层的问题： Keras当前实现存在的问题是，当冻结批处理规范化(BN)层时，它在培训期间继续使用小批处理统计信息...我相信当BN被冻结时，更好的方法是使用它在训练中学习到的移动平均值和方差。为什么?由于同样的原因，在冻结层时不应该更新小批统计数据：它可能导致较差的结果，因为下一层的训练不正确。
TF 2.0 包含 Keras API 规范的完整实现以及 TensorFlow 特定的增强功能和优化功能。 在tf.keras模块中可用。...使用带有数据集的TFRecords，可以按批形式从磁盘按需加载数据（将在本章稍后的批量中对此进行解释） 部分）。...在本节中，我们将看一个端到端输入数据管道和模型训练的示例。 我们将使用 CIFAR10 数据构建图像分类器。 为了运行基于 CIFAR10 的端到端示例，您需要从这里下载必要的数据。...TF 2.0 中数据管道的最佳实践和性能优化 这是在 TF 2.0 中建立有效的输入数据管道时应遵循的最佳实践的摘要： 建议在重复转换之前使用打乱（shuffle）API。...本章还概述了 TensorBoard 的用法，在 TF 2.0 中的更改以及如何使用 TensorBoard 进行模型调试以及对模型的速度和性能进行性能分析。
Adrian Rosebrock 翻译者： Amusi 往期回顾 [计算机视觉] 入门学习资料 Python Numpy学习教程（一）Python篇 [计算机论文速递] 2018-03-23 在今天的文章中...要发现学习深度学习的7本最好的书，请继续阅读！ 你现在应该阅读的7本最好的深度学习书籍 在您选择一本深度学习书籍之前，最好先评估您自己的个人学习风格，以确保您充分利用本书。...本书共有7个Python脚本，都讨论了MNIST数据集上的各种基本机器学习，神经网络或深度学习技术。这些实现不是世界上最令人兴奋的，但它们将有助于展示文本中的一些理论概念。...谷歌AI研究员，着名Keras深度学习库的创建者Francois Chollet 在2017年10月出版了他的书“ Deep Learning with Python”。...本书的其余部分包括使用DL4J的基于Java的深度学习代码示例。 你应该阅读这本深度学习书，如果......
库安装 首先，需要安装带有TensorFlow的Keras。...通常，不能将所有图像存储在RAM中，因此每次生成新的一批数据时，都应该读取相应的图像。下面定义训练方法。为此创建一个空的numpy数组（np.empty），它将存储图像和掩码。...然后通过read_image_mask方法读取图像，将增强应用到每对图像和蒙版中。最后返回批处理（X，y），它已准备好安装到网络中。...- albumentations 数据增强是一种策略，可以显着增加可用于训练模型的数据的多样性，而无需实际收集新数据。...EfficientNet目前在分类模型中是最先进的，所以尝试一下。虽然它应该提供更快的推理并且具有更少的训练参数，但它比着名的resnet模型消耗更多的GPU内存。
对增强图像的预测可以取平均值，从而获得更好的预测性能。 在本文章中，您将发现测试时的增强，以改进用于图像分类任务的模型的性能。...完成本文章后，您将知道: TTA是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。 如何在Keras中从头开始实现测试时增强。 如何使用TTA来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。...重要的是要考虑可能使模型适合CIFAR-10数据集的图像增强类型。对照片进行微小修改的增强可能是有用的。这可能包括缩放、移动和水平翻转等增强功能。 在本例中，我们将只使用水平翻转。...总结 在本文章中，您将发现测试时增强可以提高用于图像分类任务的模型的性能。 具体来说,你学会了: 测试时间增广是数据增广技术的应用，通常用于在训练中进行预测。...如何在Keras中从头开始实现测试时间增强。 如何使用测试时间增强来提高卷积神经网络模型在标准图像分类任务中的性能。
，还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络；第三部分评价优化算法，检验影响深度学习计算性能的重要因素，并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。」...「Francois 在书中提供了许多将深度学习应用于计算机视觉、文本、序列等方面的例子，对于想要在学习机器学习和深度学习的同时也了解 Keras 的读者来说，这本书涵盖的内容非常全面。...需要注意的是这本书并不是一本非常深入的深度学习书籍，它最重要的作用在于通过使用 Keras 库写一些各种各样实际的深度学习示例来教你领会深度学习的基础概念。」...结果，在许多高级学术环境中，深度学习的专长正在从深奥的理想变为强制性的先决条件，并且在工业就业市场中具有很大的优势。 在本课程中，我们将学习深度神经网络的基础知识及其在各种AI任务中的应用。...除了写出高水平的论文， 比赛就是一个比较好的方向，比赛其实可能会为了成绩，抠那千分位，百分位的差距，但是其实在比赛中思考才是最重要的。如何将这些经典的算法应用到工业中，这些算法在工业中的优缺点？
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