随笔分类 - 语言——TensorFlow&&Keras
摘要：内容已失效，使用教程可见TensorflowHub官网 任何深度学习框架，为了获得成功，必须提供一系列最先进的模型，以及在流行和广泛接受的数据集上训练的权重，即与训练模型。 TensorFlow现在已经提出了一个更好的框架，称为TensorFlow Hub，它非常易于使用且组织良好。使用Tensor
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摘要：开始之前，需要思考一些基本问题 1、为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时，您真正在做的是调整其参数，以便它可以将特定输入（例如，图像）映射到某个输出（标签）。我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置，这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时。 现在的神经网络通常具有数百万的参数，因此，你
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摘要：一、前言 训练集、验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见，但很多人并不是特别清楚，尤其是后两个经常被人混用。 在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set)，验证集(validation set)，测试集(test set)。 二、训练集
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摘要：大多数情况（非源文件错误）下载源文件到本地不能加载模型，那么你可能需要搭建一个本地WEB服务器。 1、安装apache或ngnix，可以参照这个博客 2、强烈推荐一个Chrome插件Web Server for Chrome， 不知道为什么现在在谷歌商店已无法直接搜到，可直接在Chrome搜关键字，
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摘要：当我在Google Colab运行如下代码 竟然会使会话奔溃，然后内核重启，系统日志如下： 警告信息是“cannot connect to X server”,那什么是X server呢？ 这下就明白了，由于OpenCV采用highgui，而命令行下无法产生图形界面。 这个问题对于命令行下的Linu
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摘要：转载自：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/legacy/blog/cnn_see_world/ 文章信息 本文地址：http://blog.keras.io/how-convolutional-neural-networks-see-the-worl
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摘要：1、执行命令行前面加！ 当我们使用python解释器时，我们需要不停地在命令行和IDE 之间切换，当我们需要使用命令行工具时。不过，Jupyter Notebook给了我们在notebook中运行shell命令的能力，在指令前多放一个!就行了。任何命令行的指令都可以在IPython 中运行，只要前面
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摘要：转载自：http://deanhan.com/2018/07/26/vgg16/ 摘要 本文对图片分类任务中经典的深度学习模型VGG16进行了简要介绍，分析了其结构，并讨论了其优缺点。调用Keras中已有的VGG16模型测试其分类性能，结果表明VGG16对三幅测试图片均能正确分类。 前言 VGG是由
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摘要：转载自：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79652487 前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算） 卷积层尺寸的计算原理 输入
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摘要：转载自：https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。 首先，之前的文章也提到过了，卷积网络中主要有两个操作，一个是卷积(Convolution)，一个是池化(Poo
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摘要：转载自：https://www.jianshu.com/p/09ea4df7a788 前言 在定制和实现卷积网络的时候发现自己对里面的一些计算细节还不够了解，所以整理了该文章，内容如下： 卷积计算过程（单 / RGB 多通道） 特征图大小计算公式 转置卷积（反卷积）的计算过程 空洞卷积的计算过程 该
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摘要：在keras中，数据是以张量的形式表示的，张量的形状称之为shape，表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。“维”的也叫“阶”，形状指的是维度数和每维的大小。比如，一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,); 一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3
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摘要：转载自：http://nooverfit.com/wp/pycon-2016-tensorflow-研讨会总结-tensorflow-手把手入门-用人话解释cnn 首先什么是CNN? 其实, 用”人话”简洁地说, 卷积神经网络关键就在于”卷积”二字, 卷积是指神经网络对输入的特征提取的方法不同. 学
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摘要：这是一个来自官网的示例：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/antirectifier.py 与之前的MINST手写数字识别全连接网络相比，只是本实例使用antirectifier替换ReLU激活函数. 执行结果： 评估模
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摘要：今天我们的主角是keras，其简洁性和易用性简直出乎David 9我的预期。大家都知道keras是在TensorFlow上又包装了一层，向简洁易用的深度学习又迈出了坚实的一步。 所以，今天就来带大家写keras中的Hello World ， 做一个手写数字识别的cnn。回顾cnn架构： 我们要处理的
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摘要：这是一个简单快速入门教程——用Keras搭建神经网络实现手写数字识别，它大部分基于Keras的源代码示例 minst_mlp.py. 1、安装依赖库 首先，你需要安装最近版本的Python，再加上一些包Keras,numpy,matplotlib和jupyter.你可以安装这些报在全局，但是我建议安
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摘要：Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/)
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摘要：一、前言 现在你可以开发Deep Learning Applications在Google Colaboratory，它自带免费的Tesla K80 GPU。重点是免费、免费！（国内可能需要tz） 这个GPU好像不便宜，amazon上1769刀. 二、什么是Google Colab? Colabor
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摘要：问题 使用sudo pip3 install tensorflow安装完CPU版tensorflow后，运行简单的测试程序，出现如下警告： I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructi
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摘要：简介 tf.train.Saver 类提供了保存和恢复模型的方法。通过 tf.saved_model.simple_save 函数可以轻松地保存适合投入使用的模型。Estimator会自动保存和恢复 model_dir 中的变量。 保存和恢复变量 TensorFlow变量是表示由程序操作的共享持久状
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