本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
说到计算机生成的图像肯定就会想到deep fake:将马变成的斑马或者生成一个不存在的猫。在图像生成方面GAN似乎成为了主流,但是尽管这些模型在生成逼真的图像方面取得了巨大成功,但他们的缺陷也是十分明显的,而且并不是生成图像的全部。自编码器(autoencoder)作为生成的图像的传统模型还没有过时并且还在发展,所以不要忘掉自编码器!
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
tensorflow在1.4版本引入了keras,封装成库。现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中,看到TensorFlow中有Keras库,大喜,故将神经网络定义部分使用Keras的Function API方式进行定义,训练部分则使用TensorFlow来进行编写。一顿操作之后,运行,没有报错,不由得一喜。但是输出结果,发现,和预期的不一样。难道是欠拟合?故采用正弦波预测余弦来验证算法模型。
CNN 就是convolutional neural network, 也就是卷积神经网络,是一种类似于人类或动物视觉系统结构的人工神经网络,包含一个或多个卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer)和全连接层(fully-connected layer),总之,这些年他很火。
如何无中生有是AI领域研究的重点。原有神经网络大多是对已有问题的识别和研究,例如让神经网络学会识别图片中的动物是猫还是狗,随着研究的进一步深入,目前能够做到让网络不但能识别图片中的物体,还能让它学会如何创造图片中的物体,具备”创造性“让AI技术的应用价值大大提升。
抓住它的核心思路,即通过卷积操作缩小了图像的内容,将模型注意力集中在图像特定的、明显的特征上。
在使用Python进行编程开发过程中,我们可能会遇到一些错误,其中之一是TypeError。在本篇文章中,我们将解释TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'错误的背景和产生原因,并提供解决方案。
安装环境:Anaconda(python3.6) 首先安装:tensorflow.(通过navigator,可参见直通车) 检验:import tensorflow as tf Keras在anaconda下没有原装的安装包,只有使用pip安装方式,安装Keras,pip install Keras
3、上述代码实现的是,将矩阵的每一列提取出来,然后单独进行操作,最后在拼在一起。可视化的图如下所示。
前几节用代码介绍了生成型对抗性网络的实现,但后来我觉得代码的实现七拐八弯,很多不必要的烦琐会增加读者的理解负担,于是花时间把代码进行强力精简,希望由此能帮助有需要的读者更顺利的入门生成型对抗性网络。
tf.test.is_gpu_available() # 判断gpu可用与否 ``` 2. 从镜像配置 ```shell # 云端的系统镜像直接有开发环境 # 升级tensorflow 版本 pip install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==2.0.0 ```
剪枝是一种模型优化技术,这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型,并且模型精度非常接近标准模型。
在毕设系列推文的第二章中我们详细介绍了TensorFlow的一些基础知识(TensorFlow 2.0 概述);在第三章(毕业设计之「神经网络与深度学习概述」 (一)、毕业设计之「神经网络与深度学习概述」(二))中对神经网络与深度学习做了简单的概述(主要介绍本章节中完成两个项目所用的一些基础概念)包括激活函数、梯度下降、损失函数、softmax算法等;并且通过简单描述全连接神经网络的不足,详细介绍了卷积神经网络的相关概念。
Gradio需要Python 3。一旦你有Python,你可以下载gradio使用pip 的最新版本,如下所示:
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)。
load_model代码包含load_weights的代码,区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中。
数据可以从git仓库上下载,https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist fasion-mnist 作为tensorflow分类教程数据,通过访问链接可以获得更多内容https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification
我很高兴与大家分享我的机器学习和深度学习经验,同时我们将在一个Kaggle竞赛得到解决方案。学习过程的分析也是非常直观,具有娱乐性和挑战性。希望这个博客最终能给读者一些有用的学习帮助。
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时,遇到了一个警告信息:read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试,我找到了解决这个问题的方法,下面我将分享给大家。
图像重构是计算机视觉领域里一种经典的图像处理技术,而自编码器算法便是实现该技术的核心算法之一。在了解了自编码器的基本原理之后,本节就通过实例讲解如何利用Tensorflow2.X来一步步地搭建出一个自编码器并将其应用于MNIST手写图像数据的重构当中。
模型训练好之后,我们就要想办法将其持久化保存下来,不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法:
本文将简要介绍经典卷积神经网络的基本原理,并以minst图片分类为例展示用Keras实现经典卷积神经网络的方法。
首先,我们要在电脑里装一个tf2.0的虚拟环境(我的电脑是mac,windows和linux类似)。这里使用anaconda的命令:
协同过滤(collaborative filtering)算法一经发明便在推荐系统中取得了非凡的成果。许多知名的系统早期都采用了协同过滤算法,例如Google News,亚马逊、Hulu、Netfix等。协同过滤算法一般采用评分矩阵来表示用户和物品的交互,评分矩阵 R 中的每一个元素 rij 表示用户 i 对物品 j 的喜好评分。由于用户不能对大部分物品都有交互,所以在很多场景下评分矩阵都很稀疏,稀疏率在 90% 以上,稀疏度很高决定算法在优化和选取上有很多考量。
在上一篇文章“神经网络剪枝2019”(点击文末阅读原文可以打开知乎原文)中,我们回顾了一些关于修剪神经网络的优秀文献。我们了解到,剪枝是一种模型优化技术,包括去掉权重张量中不必要的值。这使模型更小且精度和基线模型非常接近。 在本文中,我们将通过一个示例来应用剪枝,并查看对最终模型大小和预测误差的影响。
人脸检测系统在当今世界中具有巨大的用途,这个系统要求安全性,可访问性和趣味性!今天,我们将建立一个可以在脸上绘制15个关键点的模型。
如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
这里我们可以看到,这些图像数据集都是28*28的单通道图片。我们将这些数据集分成了55000个训练数据集,5000个验证数据集以及10000个测试数据集。现在我们再来看一下这些数据集的分类类型
对于自然场景的文字识别我们会遇到了许多不规则裁剪的图像,其中包含文本表示。虽然已经引入了许多复杂的想法来从图像中提取确切的文本。例如光学字符识别 (OCR)、基于 RNN 的 seq2seq 注意方法都是被认为是从结构图像中提取序列信息的传统方法,但许多研究人员发现,很难处理不规则图像和训练时间使他们更加昂贵。基于 RNN 的 seq2seq 注意力方法需要输入的序列表示,这些输入因输入而异,因此很难训练数百万张图像。大多数时间模型无法预测文本或字符,因为我们正在处理自然场景图像。
图注意力网络来自 Graph Attention Networks,ICLR 2018. https://arxiv.org/abs/1710.10903
下面这个过程是一个最基础的模型建立到评估到预测的流程, 几乎都是遵循这样的一个过程,
在这篇文章中,我们将演示如何构建Transformer聊天机器人。 本文聚焦于:使用TensorFlow Dataset并使用tf.data创建输入管道来使用Cornell Movie-Dialogs Corpus,使用Model子类化实现MultiHeadAttention,使用Functional API实现Transformer。
“变分自动编码器”(Variational Autoencoders,缩写:VAE)的概念来自Diederik P Kingma和Max Welling的论文《Auto-Encoding Variational Bayes》。现在有了很广泛的应用,应用范围已经远远超出了当时论文的设想。不过看起来似乎,国内还没有见到什么相关产品出现。
本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。
随着深度学习的发展,自动编码器(Autoencoders)成为了一种重要的无监督学习算法。其中,变分自动编码器(Variational Autoencoders,VAEs)作为一种特殊类型的自动编码器,在生成模型、数据压缩和特征学习等领域取得了很大的成功。本文将介绍变分自动编码器的原理和应用,并探讨其在深度学习中的重要性。
Keras提供了两套后端,Theano和Tensorflow,不同的后端使用时维度顺序dim_ordering会有冲突。
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和卷积层相对应,每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型,这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理的类推。
0 T-shirt/top(体恤) 1 Trouser(裤子) 2 Pullover(套头衫) 3 Dress(连衣裙) 4 Coat(外套) 5 Sandal(凉鞋) 6 Shirt(衬衫) 7 Sneaker(运动鞋) 8 Bag(袋子) 9 Ankle boot(短靴)
笔者在运行 import tensorflow as tf时出现下面的错误,但在运行import tensorflow时没有出错。
https://keras.io/api/metrics/classification_metrics/#precision-class
场景 在业务上现在有一个在线课堂的场景,老师通过在线画板绘制各种图案,学生看到画出来的图案,当然也可以理解为一个你画我猜的这样一个小游戏。 📷 简单实现 // 捕捉选择事件利用canvas画图 const canvas = document.getElementById('canvas'); const ctx = canvas.getContext('2d'); ctx.fillStyle = 'green'; ctx.fillRect(10, 10, 150, 100); // 收集画图数据 cons
例如,Mnist的一张图片大小为784维,将图片放到Encoder中进行压缩,编码code使得维度小于784维度,之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。
但现在我们不用现行Policy的日志,而是用现行Policy与旧Policy的比率.
利用数据集:MNIST http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 完成手写体数字识别 紫色yyds
图像模糊是由相机或拍摄对象移动、对焦不准确或使用光圈配置不当导致的图像不清晰。为了获得更清晰的照片,我们可以使用相机镜头的首选焦点重新拍摄同一张照片,或者使用深度学习知识重现模糊的图像。由于我的专长不是摄影,只能选择使用深度学习技术对图像进行去模糊处理!
深度学习是近年来人工智能领域的热门话题,它在图像识别、自然语言处理和推荐系统等任务中取得了显著的成就。深度信念网络(Deep Belief Networks,DBN)作为深度学习算法的一种,被广泛应用于无监督学习和特征学习任务中。本文将介绍深度信念网络的原理、结构和应用,并探讨其在深度学习领域的潜力。
在使用 TensorFlow 进行深度学习任务时,经常会遇到一些警告信息,其中之一就是 "WARNING:tensorflow:From"。这个警告信息通常出现在使用 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块中的 read_data_sets 函数时。本篇博客将介绍如何解决这个警告信息。
深度学习模型在图像识别领域的应用越来越广泛。通过对图像数据进行学习和训练,这些模型可以自动识别和分类图像,帮助我们解决各种实际问题。其中,CIFAR-10数据集是一个广泛使用的基准数据集,包含了10个不同类别的彩色图像。本文将介绍如何使用深度学习模型构建一个图像识别系统,并以CIFAR-10数据集为例进行实践和分析。文章中会详细解释代码的每一步,并展示模型在测试集上的准确率。此外,还将通过一张图片的识别示例展示模型的实际效果。通过阅读本文,您将了解深度学习模型在图像识别中的应用原理和实践方法,为您在相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
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