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 ?...type=int, default=1, help="# of GPUs to use for training") args = vars(ap.parse_args()) # 获取GPU的数量并将其存储在一个传输变量中...，然后从训练和测试集中的每个图像中减去平均值。...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。...为了验证这一点，我们在CIFAR-10数据集上训练了MiniGoogLeNet。 使用单个GPU，我们能够获得63秒的时间段，总训练时间为74分10秒。
Kaggle可以说是是当今最好的数据库平台，你可以在上面创建并发布数据库，供其他用户使用。人们利用Kaggle数据库实现了一些非常有用的成果。...否则，对于个人很难获得如此强大的算力。 血液细胞数据库 数据库对于数据科学家来说，就像金矿一般。一个针对特定问题的数据库，可以为研究团队提供非常大的帮助。因为我们不用再费力去搜集和存储数据了。...ls dataset2-master/images 你可以看到3个文件夹：TEST， TEST_SIMPLE 和TRAIN。TRAIN文件夹中包含了说有训练用图片，我们就是利用这个文件夹进行训练。...这样，就可以将所有配置和图像增强施加到训练图像上。...由于shard可以在不同的部位进行存储和调用，所以可以其实现分布式计算。 model.json包含了各个shard文件的信息，当改变了shard文件夹的位置时，则需要更新该文件。
可视化训练集和验证集的损失率和准确率 可以看出随着训练轮次的增加， 训练集的准确率呈对数级上升，而验证集的准确率则在第十轮左右维持在72%的准确率 训练集的损失度呈对数级下降，而验证集的损失度则在第十轮左右最低...，此后不断上升 因此本例子主要还是过度拟合导致，根本原因是样本数量不足，只有2000训练集样本 在增加dropout层以后，训练准确率较之前有所下降，但验证准确率较之前有所提升达到75%。...在利用数据增强生成器训练卷积神经网络后，训练集和验证集的准确率基本是同步的，最高上升到78% 代码示例 import os, shutil def initdata(): #原始数据集解压目录的两个路径...# 因此本例子主要还是过度拟合导致，根本原因是样本数量不足，只有2000训练集样本 # 在增加dropout层以后，训练准确率较之前有所下降，但验证准确率较之前有所提升达到75%。...# 在利用数据增强生成器训练卷积神经网络后，训练集和验证集的准确率基本是同步的，最高上升到78% #150s 2s/step - loss: 0.0340 - acc: 0.9900 - val_loss
# 图像处理辅助工具的模块 # ImageDataGenerator 类，可以快速创建 Python 生成器，能够将硬盘上的图像文件自动转换为预处理好的张量批量。...loss=keras.losses.binary_crossentropy, metrics=['acc']) # 二分类所以使用二元交叉熵作为损失函数 利用批量生成器拟合模型 # 得出的结果是训练集和验证集上的损失和精度...，若同学们不想运行，我已经将训练好的模型保存起来，供你们使用 保存模型 # 保存模型，是开发的一种习惯 model.save('cats_and_dogs_small_1.h5') 模型预测 # 读取测试集中的数据...过拟合的原因主要是因为训练样本相对较少（猫狗各 2000 个） 结语 我在学习的过程中，发现使用 Keras 自带的样本迭代器来训练时速度很慢，主要原因是：每次训练的时候，时间大部分消耗在 CPU 读取数据上...，而真正训练的时间并不是很长，之后会介绍几种方法，不仅能提升训练精度，也能让训练的时间可能的短，即使你没有 GPU 来加速 在本公众号回复 机器学习 即可获取猫狗大战的程序、数据集、模型、训练数据等！
在这里，我们使用5类，包括“愤怒”，“快乐”，“悲伤”，“惊奇”和“无表情”。使用24256张图像作为训练数据，3006张图像作为检测数据。 现在让我们将数据加载到一些变量中。...图像数据增强可以扩展训练数据集大小，改善图像质量。Keras深度学习神经网络库中的ImageDataGenerator类通过图像增强来拟合模型。...在上面的代码中，我正在使用flow_from_directory（）方法从目录中加载我们的数据集，该目录已扩充并存储在train_generator和validation_generator变量中。...在这里，我使用的是Sequential模型，该模型定义网络中的所有层将依次相继并将其存储在变量模型中。...它是模型在训练和测试过程中要评估的metrics列表。这里我们使用了精度作为度量标准。 model.fit_generator（） 使模型适合Python逐批生成的数据。
1 默认动态图机制 在tensorflow2.0中，动态图是默认的不需要自己主动启用它。...这些资源可以是张量、变量或者运行 Tensorflow程序所需要的资源。我们在训练神经网络时会大量使用集合管理技术。...由于collection控制变量很不友好，在TensorFlow2.0中，弃用了collections，这样代码会更加清晰。...我们知道TensorFlow2.0非常依赖Keras API，因此如果你使用tf.keras，每个层都会处理自己的变量，当你需要获取可训练变量的列表，可直接查询每个层。...当你学会了读取数据和数据增强后，你就需要学会如何使用TensorFlow2.0构建网络模型，在TensorFlow2.0中搭建网络模型主要使用的就是Keras高级API。
与此相对的是，卷积通常使用 3×3 窗口和步幅 1 通过池化，我们可以减少参数数量，防止过拟合，同时可以使得之后的卷积相对于之前的获得更大的视野，从而更好地学习特征的空间层级结构 卷积神经网络主要由...def data_preprocess(train_dir, validation_dir): # Python生成器会不断循环目标文件夹中的图像,从而会不停地生成批量 # 将图像乘...从如上结果可以看出，我们的网络过拟合了，可以使用数据增强的方式来防止过拟合 数据增强是从现有的训练样本中生成更多的训练数据，其方法是利用多种能够生成可信图像的随机变换来增加(augment)样本。...其目标是,模型在训练时不会两次查看完全相同的图像。...这让模型能够观察到数据的更多内容，从而具有更好的泛化能力 在 Keras 中，这可以通过对 ImageDataGenerator 实例读取的图像执行多次随机变换来实现 Demo from keras.preprocessing.image
高效、常用的软件库，擅长处理计算机图形和机器学习问题 实验数据集：训练集，验证集，测试集 使用Keras的ImageDataGenerator类对原始图片数据进行增强 MobileNet Google在...2017年提出的神经网络，用于进行图片特征提取，可以用于完成图片分类等不同的任务 被设计可以用于移动终端上 模型较小，预测速度较快，相对更容易用在数据较小的模型训练中 keras.application.mobilenet...API，它能够以TensorFlow作为后端运行 模型训练会处理的三类数据 输入数据 节点权重 管理训练过程的变量：超参数/在训练过程中通常不变 loss，损失函数，用于量化评估模型预测结果与真实标注值之间的差距...训练日志：API调用与资源调用检查，模型结构，训练过程（epoch，loss，accuracy，val_loss，val_accuracy，model） 二分类模型准确率 = （正类预测为正类的数量...+ 负类预测为负类的数量） 除以 总数量 Python软件包：Keras，TensorFlow，opencv-python，numpy 模型训练流程：解析脚本输入参数 -> 创建模型 -> 模型编译 -
食品安全是关乎公共健康的重要议题。随着科技的发展，深度学习技术在食品安全监测中的应用越来越广泛，通过自动化和智能化手段，可以有效提高食品质量检测的效率和准确性。...本文将介绍如何使用Python实现一个智能食品安全监测的深度学习模型，并通过代码示例展示实现过程。...数据预处理使用TensorFlow和Keras对图像数据进行预处理和增强，以提高模型的泛化能力。...模型训练使用训练数据集训练模型，并在验证数据集上评估模型性能。...该系统通过图像识别技术，自动检测食品中的异物或不良状况，提高了食品质量检测的效率和准确性。希望本文能为读者提供有价值的参考，并激发在智能食品安全监测领域的进一步探索和创新。
在实际应用中，你可能需要进行更复杂的数据增强、模型调整和优化等操作来提高模型的表现。...如果你的图片并没有按照这种方式组织，而是所有的图片都直接放在一个train文件夹中，并且是通过文件名来区分（例如cat001.jpg, dog001.jpg），那么在使用ImageDataGenerator...执行完这段脚本后，你就可以使用我之前提供的代码来加载数据、训练模型和进行预测了。这里要确保在之前代码中的base_dir变量设置为你的目标文件夹路径target_dir。...模块的一部分，用于实时地生成批量图像数据# 这个类通过在训练过程中对图像进行实时的数据增强来提高模型的泛化能力。...20% 作为验证集# flow_from_directory 是 ImageDataGenerator 类的一个方法，它用于从文件夹路径中直接加载图像，并将它们作为深度学习模型的输入# 这个方法非常适合处理文件夹中按类别组织的图像数据
当我们没有大量不同的训练数据时，我们该怎么办？这是在TensorFlow中使用数据增强在模型训练期间执行内存中图像转换以帮助克服此数据障碍的快速介绍。 ?...中的图像增强 在TensorFlow中，使用ImageDataGenerator类完成数据扩充。...它非常易于理解和使用。整个数据集在每个时期循环，并且数据集中的图像根据选择的选项和值进行转换。...“常数”，“最近”，“反射”或“环绕”填充输入边界之外的点；在以上示例中最接近 然后，您可以使用该ImageDataGenerator flow_from_directory选项指定训练数据的位置（以及选择是否进行验证...，如果要创建验证生成器），例如，使用选项，然后使用fit_generator在训练过程中流向您网络的这些增强图像来训练模型。
深度学习神经网络的目标是找到节点的权重，这将帮助我们理解图像、文本或语音中的数据模式。 要做到这一点，可以使用为模型提供最佳准度和精度的值来设计神经网络参数。 那么，这些被称为超参数的参数是什么呢?...神经网络中的一些超参数是： 隐藏层的数量 隐含层中单位或节点的集合的数量 学习速率 DropOut比例 迭代次数 优化器的选择如SGD, Adam, AdaGrad, Rmsprop等 激活函数选择如ReLU...为了在TensorBoard中可视化模型的超参数并进行调优，我们将使用网格搜索技术，其中我们将使用一些超参数，如不同的节点数量，不同的优化器，或学习率等看看模型的准确性和损失。...validation_image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 为训练和验证生成成批的规范化数据 train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory...在Tensorboard中使用Parallel Coordinates视图，显示每个超参数的单独运行情况并显示精度，查找最优化的超参数，以获得最佳的模型精度 ?
在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。 数据集 由于数据集的性质，我们无法从一些数据集的网站(如Kaggle等)获得所有图像。...但是我们找到了一个专门抓取这种类型图片的github库，所以我们可以直接使用。clone项目后可以运行下面的代码来创建文件夹，并将每个图像下载到其特定的文件夹中。...变量表示类的名称，urls变量用于获取URL文本文件(可以根据文本文件名更改它)，name变量用于为每个图像创建唯一的名称。...比如分割创建一个训练、验证和测试文件夹，并手动添加文件夹中的图像，我们将80%用于训练，10%用于验证，10%用于测试。...ImageDataGenerator根据给定的参数创建新图像，并将其用于训练(注意:当使用ImageDataGenerator时，原始数据将不用于训练)。
在这个项目中，我将使用keras、迁移学习和微调过的VGG16网络来对kaggle竞赛中的名人面部图像进行分类。 你将学到什么! 用keras进行分类 数据增强 迁移学习 ?...在这里，我创建了一些参数供以后使用，并创建了训练和验证目录。 #4 ? 我使用keras的 “ ImageDataGenerator() ” 来应用数据增强。...我为训练和验证创建增强，然后创建训练生成器和验证生成器。 #5 ? 对于我的数据格式，我需要“channels_first”或“channels_last”格式。 #6 ?...现在我通过调用fit_generator()来训练我的模型。 #9 ? 这里我可视化了我们模型的训练历史。 #10 ? 现在我将我训练过的模型保存在“JSON”和“h5”中。...我以这两种格式保存的原因是以便将来我想将其部署到生产环境中。“JSON”格式保留了模型的架构，“h5”格式保存了模型的所有权重。
这样做的好处： 增大网络容量 减少特征图的尺寸 需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层） 在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...到128），但是特征图的尺寸在逐渐减小（从150-150到7-7） 深度增加：原始图像更复杂，需要更多的过滤器 尺寸减小：更多的卷积和池化层对图像在不断地压缩和抽象 网络搭建 In [15]: import...它包含ImageDataGenerator类，可以快速创建Python生成器，将图形文件处理成张量批量 插播知识点：如何理解python中的生成器？...模型在训练时候不会查看两个完全相同的图像 设置数据增强 In [26]: datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, # 0-180的角度值...（报错解决） 关于报错解决：我们训练图像有2000张，验证图像1000张，和1000张测试图像。
[1]和[2]数据集在这里用于训练。最后将提供980张训练图像和239张验证图像。还将使用数据增强。...训练了50个纪元后，获得了96.83的训练准确度和94.98的验证准确度。训练损失和验证损失分别为0.09和0.13。 模型的训练过程 测试模型中的任何图像，看看它是否可以正确猜出。...这是因为已对其进行训练的数据集。数据集中几乎没有图像可以教授室内火灾的模型。因此该模型仅知道室外着火情况，因此在获得室内类似火灾的阴影图像时会出错。...数据集包含3个类，但对于本文，将仅使用2个类。它包含用于训练的1800张图像和用于验证的200张图像。另外添加了8张客厅图像，以在数据集中添加一些噪点。...，获得了98.04的训练准确度和96.43的验证准确度。
来看下此次任务中，待增强的图像和标签，主要是为了做图像分割做图像准备。这个图像懂的应该能看出来，这是一个婴儿头围的医学图像，现实场景意义很强。上图（以3张图为例）： ? train_img ?...()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，同时也可以在batch中对数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。...对代码中的详细内容，我们且看第二部分 二.详解单幅图像增强 这里先说下对图像和标签一起增强的步骤，有人该问为什么还要标签了。...前面只涉及步骤1和2，故先对这两块做详述，如下： 着重讲下Augmentation类中augmentation函数部分和对单幅图像增强部分。...aug_train_label 这里特意说下，图像的数量是自己设置的，在这里，imgnum数量，决定了对单幅图像增强的数量。
例如，尼日利亚的一位医生可以使用这个工具从他根本不了解的血液样本中识别出一种疾病，这有助于他更好地理解疾病，从而可以更快地开发出治疗方法，这是人工智能民主化的一个优势，因为AI模型和工具可以在全世界范围内使用...让我们看看我们如何使用colab来训练我们的神经网络。 使用Kaggle进行身份验证： Kaggle CLI允许您下载数据集并将代码提交给竞赛。...ls dataset2-master/images 你应该看到3个目录：TEST，TEST_SIMPLE和TRAIN 目录TRAIN包含训练图像，我们将使用此目录图像进行训练。...dataset2-master/images/TRAIN目录中，我们提供ImageDataGenerator的这条路径，以便我们所有的配置都应用于训练图像。...使用切片非常有用，因为每个部分可以存储在不同的地方，并且可以在需要时下载，因此我们可以为我们的机器学习模型构建一个分布式存储。model.json是包含每片信息的文件。
在预处理过程中，数据预处理的最终结果是要用一种新的图像来表示 3D 网格物体。我们将使用圆柱投影来创建图像。 ? 3D网格物体 ? 此物体的转换结果 首先，我们需要读入3D 网格物体并进行存储。...现在将S集合中的每段与网格体，即该立方体相交。你将从每条射线获得一个交点。将该点分配给相应的网格节点。 其实这是一个特例。一般情况下，S中的一个投影线可以有多个交点，或者根本没有交点。...这里是所描述过程的 python 代码和全景图计算的一个例子。 ? ? ? 混凝土床、椅子和马桶的全景图。 我们总结一下到目前为止已经完成的步骤。 现在我们已经将 3D 网格物体表示为灰度图像。...请注意，数据预先按照 70:15:15 的比例进行了训练、验证和测试。由于图像是合成的，并且代表了3D 物体，因此数据无法进行扩增，因为： 由于图像是灰度的，所以不能进行颜色增强。...训练绝对准确度和验证绝对准确度 正如你所看到的，该模型验证的准确度达到了 92％，训练的准确度达到了 95％，所以没有过度拟合。该模型数据集测试的整体准确度度为 0.895。 分类报告： ? ?
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