深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
PPMA(Paddle Model Analysis)是一个基于飞桨实现的一个模型分析小工具,它以极简主义为特色,高度封装了飞桨代码以便让大家用最少的代码来完成模型的分析,目前所支持的功能有ImageNet精度验证、可视化图片Top5预测类别、测试模型Params、Throughput、类激活图可视化(CAM)、测试时数据增强(TTA)等,在这里你可以用最少三行代码来实现想要的功能。
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外,Keras还允许在训练深度学习模型时,定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量,这一点尤其有用。 在本教程中,你将学到在Keras训练深度学习模型时,如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后,你将知道: Keras度量的工作原理,以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量,并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
开始深度学习的内容,本文是《Python深度学习》一书中的实战案例:电影评论的二分类问题。
这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集,训练集是25000条,测试也是25000条
本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏,并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 网络安全是现代社会最关心的问题之一,确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要,这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护,只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。用户
网络安全是现代社会最关心的问题之一,确保只有特定的人才能访问设备变得极其重要,这是我们的智能手机设有两级安全系统的主要原因之一。这是为了确保我们的隐私得到维护,只有真正的所有者才能访问他们的设备。基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价,这是一个有趣的问题,因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题,可能最适用于经典方法,如 XGBoost,因为数据集是结构化的而不是感知的。然而,这也是一个数据集,深度学习提供了一个非常有用的功能,就是编写一个新的损失函数,有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras,从搭建神经网络到项目实战,手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
在上一篇文章中,我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的,奈何笔者有点咕,到现在还没写完,所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧!本文介绍以下内容:
在使用Python编写机器学习项目时,我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError,该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误,即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
对于如何训练一个识别手写数字的神经网络,网上资源十分丰富,并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别,下面来说说实现方法及注意事项。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型,将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式,并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类,并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验,我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
特征工程的本质:用更简单的方法表述问题,使问题变得容易,需要深入理解问题的本质。可能的话加一点遐想。
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远,损失函数将得到一个非常大的数值。
企业自主填报安全生产隐患,对于将风险消除在事故萌芽阶段具有重要意义。企业在填报隐患时,往往存在不认真填报的情况,“虚报、假报”隐患内容,增大了企业监管的难度。采用大数据手段分析隐患内容,找出不切实履行主体责任的企业,向监管部门进行推送,实现精准执法,能够提高监管手段的有效性,增强企业安全责任意识。
在做图像场景分类的过程中,需要自定义损失函数,遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。(以下默认为分类处理)
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值,没有其他的结构参数,需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据,一般在拥有源文件的情况下使用。
对于二分类任务,keras现有的评价指标只有binary_accuracy,即二分类准确率,但是评估模型的性能有时需要一些其他的评价指标,例如精确率,召回率,F1-score等等,因此需要使用keras提供的自定义评价函数功能构建出针对二分类任务的各类评价指标。
我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络(CNN)为这个项目创建分类算法,并确定棋子在棋盘上的位置。最终的应用程序会保存整个图像并可视化的表现出来,同时输出棋盘的2D图像以查看结果。
深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks(https://github.com/ilkarman/Deep
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
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。
下面我们会用 TensorFlow 搭建一个浅层的神经网络来运行 "hello world!" 模型。 以下内容和模块的运算,均在矩池云平台进行。
如何构建具有自定义结构和层次的神经网络:Keras中的图卷积神经网络(GCNN) 在生活中的某个时刻我们会发现,在Tensorflow Keras中预先定义的层已经不够了!我们想要更多的层!我们想要建
焦点损失函数 Focal Loss(2017年何凯明大佬的论文)被提出用于密集物体检测任务。它可以训练高精度的密集物体探测器,哪怕前景和背景之间比例为1:1000(译者注:facal loss 就是为了解决目标检测中类别样本比例严重失衡的问题)。本教程将向您展示如何在给定的高度不平衡的数据集的情况下,应用焦点损失函数来训练一个多分类模型。
嵌入式处理技术的最新进展已使基于视觉的系统可以在监视过程中使用卷积神经网络检测火灾。在本文中,两个定制的CNN模型已经实现,它们拥有用于监视视频的高成本效益的火灾检测CNN架构。第一个模型是受AlexNet架构启发定制的基本CNN架构。我们将实现和查看其输出和限制,并创建一个定制的InceptionV3模型。为了平衡效率和准确性,考虑到目标问题和火灾数据的性质对模型进行了微调。我们将使用三个不同的数据集来训练我们的模型。
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层,以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
对于简单、无状态的自定义操作,你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层,你应该自己实现这种层。
是容器(承载各种bean) 是基石、生态(SpringBoot、SpringCloud都是在此基础上的扩展)
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。
在本节中,您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务,例如视觉搜索,对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解,并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
通常用keras做分类任务的时候,一张图像往往只对应着一种类别,但是在实际的问题中,可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集,整个数据集有两种属性,一种是颜色(blue, red, black),另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
一般来说,监督学习的目标函数由损失函数和正则化项组成。(Objective = Loss + Regularization)
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
将 指针数组 和 二维数组 中的数据 拷贝到 自定义二级指针 内存模型中 , 并进行排序 ;
【新智元导读】微软数据科学家Ilia Karmanov做了一个项目,使用高级API测试8种常用深度学习框架的性能(因为Keras有TF,CNTK和Theano,所以实际是10种)。Karmanov希望
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