预训练的模型很容易使用,但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段: 1import torchvision.models as models 2inception = mo
Tensorflow内置了许多数据集,但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集,这里TensorFlow 官网也给介绍文档,官方文档。这里对整个流程做一个总结(以手势识别的数据集为例)。
The TensorFlow Lite Model Maker library simplifies the process of adapting and converting a TensorFlow neural-network model to particular input data when deploying this model for on-device ML applications. 解读: 此处我们想要得到的是 .tflite 格式的模型,用于在移动端或者嵌入式设备上进行部署
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看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟,有一个经过大量数据和计算训练的模型,你为什么不利用呢?
转载来源:AI 研习社编译的技术博客 原标题:Tensorflow Vs Keras? — Comparison by building a model for image classificatio
为了解决 cifar100 val_acc 过低的问题,本质上是过拟合问题,所以特地去 papers with code 网站上看了下 cifar100 benchmark 目前第一名做到了多少,如下图所示,val_cc = 0.96,有点东西哈,所以目前要做的是研究 SAM (Sharpness-Aware Minimization),主要用于提升模型的泛化性。
使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
正好可以趁这段时间学习学习,于是我还是沉下心搞了一下技术研究,接下来就说说从年前宅到现在折腾的东西吧。
嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分,从智能手机到家用电器,几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。随着人工智能的快速发展,将神经网络应用于嵌入式设备上变得越来越普遍。本文将深入探讨嵌入式人工智能的现状,以及神经网络在边缘设备上的应用。
图像描述(Image Captioning)是将图像转化为自然语言描述的任务,它结合了计算机视觉和自然语言处理的技术。图像描述算法的应用广泛,包括机器人视觉、自动驾驶、无人机导航等领域。本文将介绍一种基本的图像描述算法,并使用Python和深度学习框架TensorFlow实现。
当你查看任何社交媒体平台时,你很可能会从其中看到很多建议,例如“为你推荐”。这些建议主要取决于你当前的兴趣,或者取决于以前的类似兴趣,甚至是将来可能会引起你兴趣的内容。这里总结了大多数公司将新产品推荐给客户的两种主要不同方法,它们是:
我们知道大多数的 AI 是在云端运算的,但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。
TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。
花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件,并基于Django搭建可视化操作平台。
医疗保健领域一直是深度学习技术取得巨大成功的领域之一。深度学习的强大模式识别和数据分析能力使其成为解决医学难题和改善患者护理的有力工具。本文将介绍深度学习在医疗保健领域的多个应用,包括图像识别、疾病预测和个性化治疗。
使用Tensorflow 构建卷积神经网络,训练手势识别模型,使用opencv DNN 模块加载模型实时手势识别 效果如下:
DenseNet(Densely Connected Convolutional Networks)是一种卷积神经网络(CNN)架构,2017年由Gao Huang等人提出。该网络的核心思想是密集连接,即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型,其中121表示网络的总层数。
TensorFlow服务,托管模型并提供远程访问。TensorFlow服务有一个很好的文档的架构和有用的教程。不幸的是,这个有点难用,你需要做较大改动来为自己的模型提供服务。
根据给定的文章内容,撰写摘要总结。
鸟类识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
CycleGAN,一个可以将一张图像的特征迁移到另一张图像的酷算法,此前可以完成马变斑马、冬天变夏天、苹果变桔子等一颗赛艇的效果。
不得不说,这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本,快到Keras中文版好多都是错的,快到官方文档也有旧的没更新,前路坑太多。 到发文为止,已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多,但是笔者认为接下来Keras才是正道。 笔者先学的caffe,从使用来看,keras比caffe简单超级多,非常好用,特别是重新训练一个模型,但是呢,在fine-tuning的时候,遇到了很多问题,对新手比较棘手。 中文文档:http://keras-
不得不说,这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本,快到Keras中文版好多都是错的,快到官方文档也有旧的没更新,前路坑太多。 到发文为止,已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多,但是笔者认为接下来Keras才是正道。
好多天没有更新原创文章了,国庆前的一段时间确实比较忙,整个九月在参加各种面试,另外还有公司的项目,还有自己的毕设,另外还需要准备参加一些活动和讲座,时间排的很紧,不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了,所以国庆我也没打算再干太多事情,就准备在家休养生息。
Tensorflow认证考试内容五项中的第一项是基础/简单模型,第二项是学习数据集模型。小编猜想,这两者都是比较基础的知识,涉及到的知识应该主要包含:全连接神经网络搭建简单模型,数据集的加载,以及根据数据集搭建全连接神经网络模型进行训练(也有可能会涉及到卷积)。
医学影像作为医学诊断的基石,一直是医学领域中的重要组成部分。近年来,随着机器学习技术的不断进步,机器学习在医学影像中的应用逐渐取得了显著的突破,为医生提供了更准确、高效的诊断工具。本文将深入探讨机器学习在医学影像领域的突破与部署过程,通过实例演示,详细解释相关代码,并介绍数据处理的关键步骤。
flower_photos 数据量比较小,所以 simple_cnn 可以在 trainset 上拟合到 0.99,意思就是数据复杂度 < 模型复杂度
做深度学习项目时,我们一般都不用网上公开的数据集,而是用自己制作的数据集。那么,怎么用Tensorflow2.0来制作自己的数据集并把数据喂给神经网络呢?且看这篇文章慢慢道来。
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
前面的推文中我们说过,在加载数据和预处理数据时使用tf.data.Dataset对象将极大将我们从建模前的数据清理工作中释放出来,那么,怎么将自定义的数据集加载为DataSet对象呢?这对很多新手来说都是一个难题,因为绝大多数案例教学都是以mnist数据集作为例子讲述如何将数据加载到Dataset中,而英文资料对这方面的介绍隐藏得有点深。本文就来捋一捋如何加载自定义的图片数据集实现图片分类,后续将继续介绍如何加载自定义的text、mongodb等数据。
保存方法:Windows 系统点击 ctrl+s,Mac OS 点击 command+s 保存
之前开发过一款人工智能的微信小程序,其功能是拍一张狗狗的照片,识别出狗狗的类别。程序虽小,功能虽然单一,但五脏俱全,涉及到机器学习的各个方面,以及微信小程序的开发,非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习,一边写出来的,在这个过程中,进一步掌握了机器学习的知识,具体情况请参考我之前写的文章:
TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具,想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道,在构建神经网络模型时,只要模型开始训练,很多细节对外界来说都是不可见的,参数如何变化,准确率怎么样了,loss还在减小吗,这些问题都很难弄明白。但是,TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能,它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前,通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy的变化,把握训练的趋势。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的安装及部分使用。查看上篇:文末福利|一文上手TensorFlow2.0(一)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
循环神经网络的神经网络体系结构,它针对的不是自然语言数据,而是处理连续的时间数据,如股票市场价格。在本文结束之时,你将能够对时间序列数据中的模式进行建模,以对未来的值进行预测。 1.上下文信息 回到学校,我的一个期中考试仅由真的或假的问题组成时。假设一半的答案是“真的”,而另一半则是“假的”。我想出了大部分问题的答案,剩下的是靠随机猜测。我做了一件聪明的事情,也许你也可以尝试一下这个策略。在计数了我的“真”的答案之后,我意识到它与“假”这个答案不成比例。于是我的大部分猜测是“假”的,这样就可以平衡分配。
自动驾驶技术的崛起为未来的交通系统带来了革命性的变化。强化学习作为一种以试错学习为基础的智能算法,在自动驾驶中发挥着越来越重要的作用。本文将深入研究强化学习在自动驾驶中的应用,包括理论基础、数据处理、模型训练、部署过程等方面。通过结合实例演示,我们将详细探讨如何使用强化学习实现自动驾驶,并提供相关代码的解释。
语音识别技术的演进一直受益于不断发展的机器学习算法,其中强化学习作为一种强大的学习范式,逐渐在语音识别领域崭露头角。本文将深入研究强化学习在语音识别中的演变过程,结合实例详细探讨其部署过程,包括数据处理、模型训练与部署等方面。
该示例演示了如何构建一个双编码器(也称为双塔)神经网络模型,以使用自然语言搜索图像。该模型的灵感来自于Alec Radford等人提出的CLIP方法,其思想是联合训练一个视觉编码器和一个文本编码器,将图像及其标题的表示投射到同一个嵌入空间,从而使标题嵌入位于其描述的图像的嵌入附近。
训练大概50epoch,这里仅仅展示20个,可以看到,验证准确率是在不断的上升的,后面的数据就不展示了,我也没训练完,有兴趣的可以接着跑将模型保存一下,有时间再接着训练
深度学习的魅力在于预训练好的模型能够对完全不同的数据集进行分类。这种能力内用了这些深度神经网络结构(在ImageNet数据集上进行过训练)的预训练权重并把其应用在我们自己的数据集上。
卷积神经网络 概念认识:https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
结果好长,给出关键的部分: INFO:tensorflow:Saving evaluation summary for step 12001: accuracy = 0.966667, loss = 0.461221 Accuracy: 0.966667
人工智能(Artificial Intelligence, AI)是当今科技领域中的一项巨大的创新,它正在深刻地改变着各行各业,其中医疗领域是一个备受关注的领域。医疗健康是人工智能有望实现伟大突破的领域之一。从辅助医生进行精确诊断到加速新药研发,AI在医疗领域展现了广泛的应用前景。本文将深入探讨人工智能在医疗领域的创新,重点从诊断到治疗两个方面进行分析,同时我们还将介绍一些相关的代码示例以便更好地理解这些创新。
Kaggle概述与数据集下载:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data 原外文教程:https://deeplizard.com/learn/video/bfQBPNDy5EM
今年的TensorFlow开发者大会,谷歌宣布了一个名为“TensorFlow Developer Certificate program”的项目/考试。(https://www.tensorflow.org/certificate)
bert的大名如雷贯耳,无论在比赛,还是实际上的应用早已普及开来。想到十方第一次跑bert模型用的框架还是paddlepaddle,那时候用自己的训练集跑bert还是比较痛苦的,不仅要看很多配置文件,预处理代码,甚至报错了都不知道怎么回事,当时十方用的是bert双塔做文本向量的语义召回。如今tf都已经更新到了2.4了,tensorflow-hub的出现更是降低了使用预训练模型的门槛,接下来带大家看下,如何花十分钟时间快速构建bert双塔召回模型。
Spektral 是一个基于 Keras API 和 TensorFlow 2,用于图深度学习的开源 Python 库。该项目的主要目的是提供一个简单但又不失灵活性的图神经网络(graph neural networks,GNNs) 框架。
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