深度学习之 Keras (上) 深度学习之 Keras (中) 深度学习之 Keras (下) Matplotlib 最初在设计时仅考虑了二维绘图。...但在其 1.0 版本后，一些构建在二维绘图基础上的三维绘图也可以使用了。要画三维(立体) 图，首先导入 mplot3d 工具包。...本帖只介绍三种类型的 3D 图，它们在量化金融中最常用的，分别是 线框图 (wide frame) 曲面图 (surface) 条形图 (bar) 1 线框图 画线框图和曲面图数据都使用外汇波动率数据，...下图画出视角为 (0, 0) 的图，可看出水平面仰角为 0，从该图可以明显看出，不论哪个价位，波动率随着期限变长而变大。...将 M 改成 100，p 改成 0.1 后，同样将 λ 设为 M 和 p 的乘积，再运行上面代码生成下图，发现二项分布和泊松分布的图几乎是一样的。
内容简介 在本文中，你将学习如何使用Keras实现学习率衰减的方案（Keras learning rate schedules and decay）。...你将学习如何使用Keras的标准学习率衰减以及阶梯型，线性的和多项式学习率衰减方案。...在本文的第一部分中，我们将讨论为什么学习率是训练神经网络时最重要的超参数。 然后将深入探讨为什么我们要在训练期间调整学习率。 这里我将展示如何使用keras实现和利用一些学习率表。...第8-19行生成并保存我们的训练历史图（准确率/loss曲线）。如果适用，第22-24行生成学习率方案图。我们将在下一节中检查这些绘图可视化。...图7 使用Keras进行基于多项式的学习率衰减结果 图7（左）显示了我们的学习率现在根据我们的多项式函数衰减的事实，而图7（右）绘制了我们的训练历史。 这次我们获得约~86％的准确率。
在深度学习训练过程中，常常需要根据训练的loss和准确率来决定后续的优化方向，我们会在训练过程中得到每一轮的loss和准确率，由此可以看出一个大概的趋势，但要更直观的看到训练中的变化，以及在何时达到最佳效果...matplotlib就是一个好用且常用的绘图库，如果没有安装的可以用pip安装一下： $ pip install matplotlib 安装好后就可以使用了。...，表示训练过程中每一轮的准确率，然后使用plt绘图，plot就是绘图函数，参数包含了横坐标、纵坐标、绘制内容（bo表示蓝点，r表示红线，这个可以在Matplotlib 用户指南查看）、标签名（这个标签名就可以被图例使用了...因为如果在服务器训练时想要绘图的话，很可能没法直接看，那就要保存然后再查看了。 这里尤其要注意的是，想要成功保存的话，一定要把保存语句写在show语句之前！！！否则你保存下来的将是一个新的空白图。...当然，也可以同时展示多张图，比如在训练后立马同时绘制准确率和loss的图： # -- coding: utf-8 -- import matplotlib.pyplot as plt # 用keras
第30章 RL-TCPnet之SNTP网络时间获取 本章节为大家讲解RL-TCPnet的SNTP应用，学习本章节前，务必要优先学习第29章的NTP基础知识。...，务必保证已经学习了第29章的基础知识。...使用这个函数要注意以下问题： 如果用户将第1个参数设置为NULL的话，那么将使用Net_Congfig.c文件中设置的NTP服务器地址。...串口会每秒打印一次获取的UNIX时间戳（波特率115200，数据位8，奇偶校验位无，停止位1）： ?...30.7 实验例程说明（裸机） 30.7.1 STM32F407开发板实验 配套例子： V5-1040_RL-TCPnet实验SNTP应用（裸机） 实验目的： 学习RL-TCPnet的SNTP使用。
在本教程中，您将学习在训练自己的自定义深度神经网络时，验证损失可能低于训练损失的三个主要原因。 我的验证损失低于训练损失！ 怎么可能呢？ 我是否意外地将训练和验证loss绘图的标签切换了？ 潜在地。...我没有像matplotlib这样的绘图库，因此将丢失日志通过管道传输到CSV文件，然后在Excel中进行绘图。绝对容易发生人为错误。 我的代码中有错误吗？几乎可以确定。...在下面的原因部分中，我们将使用plot_shift.py将训练loss图移动半个epoch，以证明当验证loss低于训练loss时，测量loss的时间起作用。...使用此脚本，我们可以研究将训练损失向左移动半个世纪如何使我们的训练/验证图看起来更相似。...第7行和第8行将我们的绘图图设置为同一图像中的两个堆叠绘图： top plot将按原样包含loss曲线。 另一方面，bottom plot将包括训练loss（但不包括验证loss）的偏移。
使用普通面阵相机，需要自己提取轮廓线，并通过标定来重建深度图像，Halcon里面有现成的例程进行实现。如果对行频要求不高、Z向精度要求不高的场合，完全可以使用高速面阵相机来实现。...功率的稳定性也会影响测量的灵敏性，较差的功率稳定性，将不能使用固定的阈值方法，对于较低对比度的物体测量变得困难 均匀性：不好的均匀性会降低分辨率和精度 ?...适用场合：平面物体 优点：可增加高度分辨率 缺点：轮廓上的点的Y坐标不相同，标定复杂 3）发射式安装或明场安装方式 ? 适用场合：适用于返光不强的平面物体。...由于直接反射，可增加物体的返光亮度（对于某些材质，可能是缺点）。 优点：大大增加高度分辨率 缺点：标定复杂 4）暗场安装方式 适用场合：返光较强的平面物体。 ?...主要取决于现场安装的工作距离，焦距越大工作距离越远 3）搭接方式 如上所述，各有利弊，可以从标定的难易程度、检测精度、平面物体的材质等多个因素考虑选择哪种方式 4.2采图 当相机和激光角度固定时，相机安装方向的不同会导致灰度极性的不同
在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...这样可以将matplotlib图保存到磁盘。如果你没有使用headless server（即，你的键盘+鼠标+显示器插入系统，则可以将线条注释掉）。 这里，我们导入这个脚本所需的包。...plt.savefig(args["output"]) plt.close() 最后一块仅使用matplotlib绘制训练/测试的loss和准确率的曲线图（6-15行），然后将曲线图保存到磁盘中（18行...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。...如果你要在数百次运行中平均这些结果，它们将（大致）相同。 总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。
32.4.2 使用举例 下面通过函数arm_rfft_fast_f32将正弦波做FFT变换，并再次通过函数arm_rfft_fast_f32做FFT逆变换来比较原始波形和转换后波形效果。...32.5.2 使用举例 下面通过函数arm_rfft_fast_f64将正弦波做FFT变换，并再次通过函数arm_rfft_fast_f64做FFT逆变换来比较原始波形和转换后波形效果： /* ****...32.6 实验例程说明（MDK） 配套例子： V7-222_实数浮点FFT逆变换(支持单精度和双精度) 实验目的： 学习实数浮点FFT逆变换，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息： 波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1。...) 实验目的： 学习实数浮点FFT逆变换，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。
使用普通面阵相机，需要自己提取轮廓线，并通过标定来重建深度图像，Halcon里面有现成的例程进行实现。如果对行频要求不高、Z向精度要求不高的场合，完全可以使用高速面阵相机来实现。...功率的稳定性也会影响测量的灵敏性，较差的功率稳定性，将不能使用固定的阈值方法，对于较低对比度的物体测量变得困难 均匀性：不好的均匀性会降低分辨率和精度 经过对多个不同品牌激光的测试，德国的ZLaser激光是性价比较高的一款激光...由于直接反射，可增加物体的返光亮度（对于某些材质，可能是缺点）。 优点：大大增加高度分辨率 缺点：标定复杂 4）暗场安装方式 适用场合：返光较强的平面物体。...*5（长*宽*高），X向精度0.3mm，Y向精度0.3mm，扫描速度为2m/s，那么需要的X向分辨率不高于0.1mm/pixel，Y向分辨率不高于0.1mm/pixel。...主要取决于现场安装的工作距离，焦距越大工作距离越远 3）搭接方式 如上所述，各有利弊，可以从标定的难易程度、检测精度、平面物体的材质等多个因素考虑选择哪种方式 4.2采图 当相机和激光角度固定时，相机安装方向的不同会导致灰度极性的不同
在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...这样可以将matplotlib图保存到磁盘。如果你没有使用headless server（即，你的键盘+鼠标+显示器插入系统，则可以将线条注释掉）。 这里，我们导入这个脚本所需的包。...plt.savefig(args["output"]) plt.close() 最后一块仅使用matplotlib绘制训练/测试的loss和准确率的曲线图（6-15行），然后将曲线图保存到磁盘中（18行...正如你所看到的，不仅可以轻松地使用Keras和多个GPU训练深度神经网络，它也是高效的！ 注意：在这种情况下，单GPU实验获得的精度略高于多GPU实验。在训练任何随机机器学习模型时，会有一些差异。
作者：皮钱超，厦门大学，Datawhale成员 深度学习框架Keras入门项目 本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题：回归、二分类、多分类....在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？...整理自Keras中文官网： Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Keras 可以轻松将模型转化为产品 Keras 支持多个后端引擎 Keras 拥有强大的多 GPU...和分布式训练支持 Keras 的发展得到关键公司的支持，比如：谷歌、微软等 详细信息见中文官网：https://keras.io/zh/why-use-keras/ 主要步骤 使用Keras解决机器学习...回归案例中使用的是Keras自带的波士顿房价数据集。
深度学习框架Keras入门八股文 本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。...在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？...整理自Keras中文官网： Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Keras 可以轻松将模型转化为产品 Keras 支持多个后端引擎 Keras 拥有强大的多 GPU...和分布式训练支持 Keras 的发展得到关键公司的支持，比如：谷歌、微软等 详细信息见中文官网：https://keras.io/zh/why-use-keras/ 主要步骤 使用Keras解决机器学习...回归案例中使用的是Keras自带的波士顿房价数据集。
32.4.2 使用举例 下面通过函数arm_rfft_fast_f32将正弦波做FFT变换，并再次通过函数arm_rfft_fast_f32做FFT逆变换来比较原始波形和转换后波形效果。...32.5.2 使用举例 下面通过函数arm_rfft_fast_f64将正弦波做FFT变换，并再次通过函数arm_rfft_fast_f64做FFT逆变换来比较原始波形和转换后波形效果： /* ****...32.6 实验例程说明（MDK） 配套例子： V6-222_实数浮点FFT逆变换(支持单精度和双精度) 实验目的： 学习实数浮点FFT逆变换，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息： 波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1。...) 实验目的： 学习实数浮点FFT逆变换，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。
30.1 初学者重要提示 30.2 复数浮点FFT 说明 30.3 单精度函数arm_cfft_f32的使用（含幅频和相频） 30.4 双精度函数arm_cfft_f64的使用（含幅频和相频） 30.5..._f32和基4函数arm_cfft_radix4_f32将废弃。...30.5 实验例程说明（MDK） 配套例子： V7-220_复数浮点FTT(支持单精度和双精度) 实验目的： 学习复数浮点FFT，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息： 波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1。...) 实验目的： 学习复数浮点FFT，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。
32.4.2 使用举例 下面通过函数arm_rfft_fast_f32将正弦波做FFT变换，并再次通过函数arm_rfft_fast_f32做FFT逆变换来比较原始波形和转换后波形效果。...32.5.2 使用举例 下面通过函数arm_rfft_fast_f64将正弦波做FFT变换，并再次通过函数arm_rfft_fast_f64做FFT逆变换来比较原始波形和转换后波形效果： /* ****...32.6 实验例程说明（MDK） 配套例子： V5-222_实数浮点FFT逆变换(支持单精度和双精度) 实验目的： 学习实数浮点FFT逆变换，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器...使用AC6注意事项 特别注意附件章节C的问题 上电后串口打印的信息： 波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1。...) 实验目的： 学习实数浮点FFT逆变换，支持单精度浮点和双精度浮点 实验内容： 启动一个自动重装软件定时器，每100ms翻转一次LED2。
统计可视化之 Seaborn 炫酷可视化之 PyEcharts 机器学习之 Sklearn 机学可视化之 Scikit-Plot 深度学习之 Keras 深度学习之TensorFlow 深度学习之 PyTorch...它简直就是玩机器学习的数据科学家的福音，能最快速简洁的画出用 Matplotlib 要写很多行语句才能画出的图。每个人都喜欢用一行代码 (one-liner) 完成任务。...显示训练精度 (1 - 训练误差) 和测试精度 (1 - 测试误差)，分别为 93.8% 和 92.3%，对于一个没调参的对率回归模型结果已经很不错了。...中的 plot_learning_curve 函数可以画出在不同训练样本下的「训练精度」和「交叉验证精度」的线状图，即所谓的「学习曲线」。...用 setp(ax2.get_yticklabels()) 将第二个坐标系下的纵轴上的刻度颜色设成绿色。 用 Matplotlib 画的图如下，是不是和上面的一模一样？
性能最好的模型是深度学习卷积神经网络，其分类精度达到99%以上，保留测试数据集的错误率在0.4%到0.2%之间。...下面的示例使用keras API加载MNIST数据集，并创建训练数据集中前九个图像的绘图。...我们将对学习率为0.01，动量为0.9的随机梯度下降优化器使用保守配置。...每个阶段的测试集将用于评估模型在训练运行的每个阶段，以便我们可以稍后创建学习曲线，并在运行结束时，以便我们可以评估模型的性能。因此，我们将跟踪每次运行的结果历史，以及折叠的分类精度。...也许最大的杠杆作用是学习率，例如评估学习率的较小或较大值可能产生的影响，以及在训练期间改变学习率的时间表。 另一种可以快速加速模型学习并导致性能大幅度提高的方法是批处理规范化。
plot.png ：绘制训练过程的准确率、损失随训练时间变化的图 classify.py ：对新的图片进行测试 三个文件夹： dataset：数据集文件夹，包含六个子文件夹，分别对应六个类别 pyimagesearch...首先，同样是导入必须的模块，主要是 keras ，其次还有绘图相关的 matplotlib、cv2，处理数据和标签的 sklearn 、pickle 等。...继续设置命令行参数： 这里主要是四个参数： --dataset: 数据集路径 --model : 保存的模型路径 --labelbin : 保存的多标签二进制对象路径 --plot : 保存绘制的训练准确率和损失图...然后，设置一些重要的参数，包括训练的总次数 EPOCHS 、初始学习率 INIT_LR、批大小 BS、输入图片大小 IMAGE_DIMS ： 因此，labels 就是一个嵌套列表的列表，每个子列表都包含两个元素...最后就是保存模型，绘制曲线图的代码了： 在训练结束后，训练集和测试集上的准确率分别是 98.57% 和 98.42 ，绘制的训练损失和准确率折线图图如下所示，上方是训练集和测试集的准确率变化曲线，下方则是训练集和测试集的损失图
神经网络图 ? ? 机器学习概述 ? 机器学习: Scikit-learn算法 这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator，这个是工作中最困难的地方。...Keras 在2017年，Google的TensorFlow决定在其核心库中支持Keras。Keras是一套接口，而不是一个机器学习的框架。...使用这个版本的数学计算往往比较慢。Numpy提供了多维数组的计算和操作，非常的有效，当需要重用代码时，大部分的内部的循环都是使用Numpy。 ?...Matplotlib matplotlib是一个基于Python的绘图库，是Numpy的一个扩展。提供了面向对象的API。...pyplot是一个matplotlib的模块，提供了类似Matlab的绘图接口，可以像Matlab一样简单易用，而且免费。 ?
，将使用matplotlib生成这些图； --model：生成的序列化口罩分类模型的路径。...之后，我们会使用学习率衰减时间表，这就是为什么我们将学习率变量命名为初始学习率 INIT_LR的原因。...我们将在训练时使用增强后的图片。...我们的最后一步是绘制精度和损失曲线： 准备好绘图后，第152行使用--plot文件路径将图像保存到磁盘。...：COVID-19口罩检测器的训练精度/损失曲线显示出模型具有很高的准确率，并且在数据上几乎没有过拟合的迹象。
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