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Python

Python 》? 本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦 · 肖莱(Francois Chollet)执笔,详尽介绍了用 Python 和 Keras 进行的探索实践,包括计算机视觉 由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器相关背景知识即可展开阅读。在完本书后,读者将具备搭建自己的环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。 30多个代码示例,带你全面掌握如何用解决实际问题Keras 框架速成的明智之选夯实基础,在实践中培养对神经网络的良好直觉无须机器经验和高等数背景

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Python》 Part 1

全部内容来源于《Python》,以练为主,理论知识较少,掺杂有一些个人的理解,虽然不算很准确,但是胜在简单易懂,这本书是目前看到最适合没有经验的同们入门的书籍了,不妨试试,该书作者: layers.Dense(1))# 损失函数选择mse、性能指标选择mae,都是回归问题常用的指标model.compile(optimizer=rmsprop,loss=mse,metrics=)卷积神经网络在图像识别领域是远远领先于其他机器算法的 ,主要原因在于对于机器算法,图像数据难以人工构建有效特征,而特征工程的好坏直接影响了最终模型的性能,而模型更擅长此类问题,比如用于处理图像识别的卷积神经网络,我们知道视觉空间有两大特点:平移不变性 :假如模型在某个局部范围内到了”耳朵“这个模式,那么它在其他位置依然可以识别该模式;空间层次结构:随着网络层的加,不同的卷积层会到不同维的模式,一般最上层是一些纯色、边缘等基础的、通用的模式 、可视化等等,将会更加有趣,一起期待一下把;最后附上notebook链接,大家最好copy过去修改、运行、看效果哈,动手效果最佳;

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    Python“四大名著”

    竟然还有“四大名著”这种称谓(由新到旧排序)。。。 作者一共有7名,其中4个是法国人或法国裔。 ?Dec 22, 2017作者Francois Chollet 是Keras的作者。

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    Python之安装theano(windows)

    前方预警:windows的坑太多了,抛弃用linux吧安装theano,提前清空自己的python环境吧,坑太多了,anaconda会自动安装path一,首先安装python包管理anaconda下载地址 :https:repo.continuum.ioarchive下载对应不同的python版本地址:https:docs.anaconda.comanacondafaq#how-do-i-get-the-latest-anaconda-with-python -3-5选择自己需要的版本(python2,Python3),注意不同版本,内置的python版本,pip版本都不一样(我的成功环境是,python3.4.5,numpy1.11.3,mingw4.7, matplotlib  2.0.0 ,libpython2.0)conda install python=3.4#这里根据自己需要修改,之后还得conda install matplotlib二,安装mingw

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    译文:Python框架评价

    库”这个主题的一个旧的数据科堆栈交换的答案,它让我python生态系统在过去的两年半内的快速发展。 我会根据别人的经验,提供一个关于2017年python生态系统的清晰、全面的路径。 虽然它是Python库集合的最新成员,但它可能已经获得了最大的活跃社区,因为它由Google Brain团队支持。 · TensorFlowMNIST教程· TensorFlow数据输入----Keras描述:Python库。 文档:http:pytorch.orgdocs概要:PyTorch在一个多星期前发布,是Python框架列表中的新的孩子。

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    python》可视化热力图

    heatmap_model(img) prob = Predictions)] # 最大可能性类别的预测概率 grads = gtape.gradient(prob, conv_output) # 类别与卷积层的梯 (1,14,14,512) print(grads,grads) pooled_grads = K.mean(grads, axis=(0,1,2)) # 特征层梯的全局平均代表每个特征层权重heatmap

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    python》可视化热力图

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    python》可视化滤波器

    (1)grads = K.gradients(loss, model.input)[0]报错显示RuntimeError: tf.gradients is no...

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    python库系列教程——pyt

    全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) python教程全解 OpenCV安装pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-pythonOpenCV的结构和Python一样,当前的OpenCV也有两个大版本,OpenCV2和OpenCV3。 不过考虑到和框架的兼容性,以及上手安装的难,这部分先以2为主进行介绍。 object:目标检测模块,包含级联分类和Latent SVMml:机器算法模块,包含一些视觉中最常用的传统机器算法。 饱和、明暗的条件。

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    打造专属BGM,​Python 教你

    但是对于一般人来说,想要精通各种乐器难较高。故今天我们来实践一个普通人可以制作的音乐项目,用的方法让计算机自动生成自己需要的音乐。完整代码见文末。其中生成的效果如下可见:? ,在这里用来快速获取训练数据集;Pickle用在机器中,可以把训练好的模型存储起来,这样在进行决策时直接将模型读出,而不需要重新训练模型,这样就大大节约了时间。 在这里我们用它来建立BLSTM模型1.2 数据集处理本项目使用了音乐文件是midi文件,因为它们易于解析和使用midi文件给我们带来了很多好处,因为我们可以轻松地检测到音符的音高和持续时间。 在本次项目中,时间步长和序列长是网络的两个重要因素。时间步长决定了我们分析和产生每个音符的时间,而序列长决定了我们如何歌曲中的模式。设定0.25秒的时间步长和每个时间步长8个音符。 通过这些序列并重复它们,我们可以生成听起来像实际音乐的模式,并以此为基础进行构建。音乐的重要组成部分是可变长音符和休止符的动态和创造性使用。

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    Python、机器、TensorFlow 好书推荐

    在上次的送书活动中,营长做了个调查问卷,结果显示大家更喜欢Python以及TensorFlow方面的书,所以这期送书活动一并满足大家。 本期图书选自人民邮电出版社图书,包括:近期AI圈儿比较流行的一本书《人工智能简史》,《TensorFlow机器项目实战》,高实战性的《Python机器经典实例》,领域的圣经“花书”,经典的 ,几乎覆盖人工智能科的所有领域,包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、、强化、超级智能、哲问题和未来趋势等,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和点评 (仅限3本)本书由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写,是领域奠基性的经典教材。 《》适合各类读者阅读,包括相关专业的大生或研究生,以及不具有机器或统计背景、但是想要快速补充知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

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    Python】用NumPy创建多维数组

    Python之所以能成为领域最受宠的编程语言,其中Python三剑客的NumPy、Pandas和Matplotlib功不可没。这3个库分别用于科计算、数据分析和数据可视化。 本系列文章作为的前传,将开始介绍这3个函数库的核心使用方法,首先介绍一下NumPy。可能有很多读者会说,NumPy有什么特别的呢?现在用于科计算的库很多。为什么会提到NumPy呢? 因为NumPy 是一个运行速非常快的科计算库,这里的关键字不仅是“科计算”,还有一个“快”。 因为NumPy只是用Python作了个外壳,底层逻辑是使用C语言实现的,所以NumPy在运行速上要远比纯Python代码实现的科计算库快得多。 NumPy 是 Python 语言在科计算领域取得成功的关键之一,如果你想通过 Python语言数据科、人工智能(包括、语言处理等分支),就必须 NumPy。1.

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    Python的十大入门视频教程

    1.概述:比较框架(96K次) - 5分钟在Python,先理解5个最流行的框架-SciKit Learn,TensorFlow,Theano,Keras和Caffe之间的区别是很重要的 5.教程:使用Python和Theano库进行(201 K视图) - 52分钟在不到一个小时的时间了解Theano。 它还包括一个使用的案例例 - 识别水下障碍物是岩石还是矿山。 8.播放列表:Python(1.8K的意见) - 83分钟YouTube频道“机器电视”使用Theano和Keras发布了一系列总共83分钟的15个视频,用于DL自动图像字幕。 如果你想作为一个在线课程,吴恩达可以说是最有名的ML讲师。

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    从PyTorch到Mxnet ,对比7大Python框架

    选自kdnuggets作者:Madison May机器之心编译参与:王宇欣、李亚洲 选择什么框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且框架之间的「战争」也越来越激烈。 过去一段时间,机器之心发过多篇机器框架的对比文章,但随着 Python 逐渐成为机器社区最受欢迎的语言,支持 Python框架的性能也值得关注。 Python 生态系统在过去两年半中的演变打击到了我。 即使它是 Python 库集合的最新成员,在 Google Brain 团队支持下,它可能已经是最大的活跃社区了。 是一个旨在提高效率和灵活性的框架。

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    如何免费云端运行Python框架?

    用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转。?(由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。 这样的云端系统,往往需要你具备相当程的IT专业知识,才能轻松驾驭。更要命的是,这种租用来的云主机,要么功能很弱,要么很贵。那种几十块钱一个月的主机,往往只有一个CPU核心。跑项目? 有了它,运行任务游刃有余。?但是它很贵。有人计算过,如果你需要长期使用功能,还是本地组装一台高性能电脑比较划算。另外,虽然亚马逊已经帮你做了很多准备工作。 提供高性能GPU用来运行代码……最好还免费。你是不是觉得我在做梦?犹豫着要不要赶紧喊我醒过来?这不是做梦,真的有这样的好事儿。 不是说不需要安装框架吗?那得看是谁家的框架了。Colab默认安装Tensorflow,因为它是Google自家开发的框架。

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    python》卷积神经网络的可视化

    (1) plt.figure(figsize=(int(scale * (display_grid.shape[1])),int(scale * display...

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    使用Keras的Python模型的率方案

    训练神经网络或大型模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯下降。你可以通过在训练中改变率来提高性能和提高训练速。 在这篇文章中,你将了解如何使用Keras库在Python中使用不同的率方案。你会知道:如何配置和评估time-based率方案。如何配置和评估drop-based率方案。 训练模型的率计划调节随机梯下降优化程序的率可以提高性能并减少训练时间。这可能被称为率退火或率自适应。 - val_acc:0.9828Epoch50500s - loss:0.0592 - acc:0.9872 - val_loss:0.0639 - val_acc:0.9828Drop-Based率方案使用模式的另一个流行的率方案是在训练周期特定次数下有计划的降低率 LearningRateScheduler回调允许我们定义要调用的函数,将周期数作为参数,并将率返回到随机梯下降中使用。使用时,随机梯下降指定的率被忽略不计。

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    如何用云端 GPU 为你的 Python 加速?

    负荷下午,我用 Python 框架 Keras 训练了一个包含3层神经网络的回归模型,预测波士顿地区房价。这是来自于 “Deep Learning with Python” 书上的一个例子。 那是在一门网课上。授课老师跟 AWS 合作,为全体生免费提供若干小时的 AWS 计算能力,以便大家顺利完成练和作业。我记得那么清楚,是因为光如何配置 AWS ,他就专门录了数十分钟的视频。 其次它内置了几乎全部主流框架,自带电池,开箱即用;另外,它提供了丰富而简明的文档,用户可以快速上手。正如它的主页宣称的:Focus on what matters. 证明机器代码在云端运行过程一切顺利。我们还可以查看剩余的可用免费时长。嗯,还剩下1个多小时 GPU 运算时间呢,回头接着玩儿。小结做任务,不一定非得自己购置设备。主要看具体需求。 假如你不需要全天候运行代码,只是偶尔才遇到计算开销大的任务,这种云端 GPU ,是更为合适的。你花钱买了硬件设备,就只有贬值的可能。而且如果利用率低,也是资源浪费。

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    库】用Python

    《用Python》是Keras库的创建者Francois Chollet写的关于如何用Python和Keras库做的教程,如果想使用Python和Keras库设计和构建算法解决现实问题 ,如果对Keras库感兴趣,如果想快速地利用算法来验证想法,建议您可以阅读本书,且把书中介绍的知识做个认识,把数据所涉及的代码可以做个实践,同时,结合自己所处业务和场景,思考如何转化服务自己所面临的问题 用Python本书每一章都有看点。若是你对只有比较浅的认识,想知道是什么?的来龙去脉?为什么会出现这个说法和技术?作者在第一章做了回答。 掌握,需要知道和具备哪些相关的数知识?作者在第二章进行了总结。比方说标量和张量的关系 ?全面地认识神经网络结构及相关知识,作者在第三章做了讲解。机器的基本知识点,作者在第四章做了回顾。 最后一章,就是做了总结,谈及的关键点,的局限性和的未来等内容。若是想了解更多详细的内容,请直接阅读本书。

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    【下载】面向Python实战书籍《Deep Learning with Python

    Ketkar博士撰写的Python实战《Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction》入检出地讲解了各个框架的实际应用,面向尝试作为解决特定问题的软件开发人员 因此,这本书是想要的软件开发人员的一个很好的起点。 请关注专知公众号(扫一扫最下面专知二维码,或者点击上方蓝色专知),后台回复“PDL” 就可以获取Python实战 pdf下载~? ▌图书介绍---- 关于该书 本书通过向您介绍Keras,Theano和Caffe等框架,使用丰富的Python生态系统实现相关解决方案,在某种程上填补了术界最先进的理论知识和业界的实践经验之间的鸿沟 Deep Learning with Python简要介绍了的数基础和其他前期准备,使本书成为想要的软件开发人员的一个很好的起点。这本书还包括一些对架构的简要总结。 书中介绍了什么如何利用Python中的框架即Keras,Theano和Caffe相关数知识进行大规模实验的一些策略利用进行实际产品应用关于读者本书是:希望尝试作为解决特定问题实际解决方案的软件开发人员

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