原文:https://blog.csdn.net/zzulp/article/details/76358694 import keras from keras.datasets import cifar10 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D num…

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-world.html 本文作者:Francois Chollet 使用Keras探索卷积网络的滤波器 本文中我们将利用Keras观察CNN到底在学些什么,它是如何理解我们送入的训练图片的.我们将使用Keras…

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox…

深度学习之 cnn 进行 CIFAR10 分类 import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms from torchvision.transforms import ToPILImage show = ToPILImage() import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F transform = transfo…

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

有手册,然后代码不知道看一下:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 首先是下载数据集,下载太慢了就从网盘上下载: 链接:https://pan.baidu.com/s/1W-d1atE-hvPwNOtcupfivQ提取码:8rr5 找到那个,cifar-10-python.tar.gz,修改名字为:cifar-10-batches-py.tar.gz,然后解压,注意解压方式到当前文件夹. 然后查看数据:in[3-5],显示图像和标签 和进行MNIS…

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个…

关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky.Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集.Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所. 说白了,就是看你穷的没钱搞研究,就施舍给你.Hinton.Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金,建立了神经计算和自适应感知项目. 这个项目结集了不少计算机科学家.生物学家.电气工程师.神经科学家.物理学家.心理学家,加速推动了DL的进程.从这个阵容来看,DL已经…

Keras api 提前知道: BatchNormalization, 用来加快每次迭代中的训练速度 Normalize the activations of the previous layer at each batch, i.e. applies a transformation that maintains the mean activation close to 0 and the activation standard deviation close to 1. TimeDistri…

1 from keras.datasets import cifar10 from keras.utils import np_utils import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import load_model import numpy as np np.random.seed() (x_img_train,y_label_train),(x_img_test,y_label_test)=cifar10.load_data() pr…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50738311 1 CIFAR-10 数据集 CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集,官网链接为:The CIFAR-10 dataset 下载使用的版本是: 将其解压后(代码中包含自动解压代码),内容为: 2 测试代码 测试代码公布在GitHub:yhlleo 主要代码及作用: 文件 作用 cifar10…

Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的: [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器] [激活模型] [训练模型] [检验模型] [可视化结果…

人的理想志向往往和他的能力成正比. —— 约翰逊 最近一直在使用pytorch深度学习框架,很想用pytorch搞点事情出来,但是框架中一些基本的原理得懂!本次,利用pytorch实现ResNet神经网络对cifar-10数据集进行分类.CIFAR-10包含60000张32*32的彩色图像,彩色图像,即分别有RGB三个通道,一共有10类图片,每一类图片有6000张,其类别有飞机.鸟.猫.狗等. 注意,如果直接使用torch.torchvision的models中的ResNet18或者ResNet…

首先说明使用的工具和环境:python3.6.8   tensorflow1.14.0   centos7.0(最好用Ubuntu) 关于环境的搭建只做简单说明,我这边是使用pip搭建了python的虚拟环境(virtualenv),并在虚拟环境中安装tensorflow.详细步骤可以查看tensorflow的官网. 训练数据 训练(train.txt)和测试(test.txt)数据,两个文件的分类相同为100个分类,其中test.txt每个类下有200条测试数据,train.txt每个类下有1…

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inline np.random.seed(2) from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confus…

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比…

作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow后端 硬件 Geforce GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小…

本文介绍如何使用keras作图片分类(2分类与多分类,其实就一个参数的区别...呵呵) 先来看看解决的问题:从一堆图片中分出是不是书本,也就是最终给图片标签上:“书本“.“非书本”,简单吧. 先来看看网络模型,用到了卷积和全连接层,最后套上SOFTMAX算出各自概率,输出ONE-HOT码,主要部件就是这些,下面的nb_classes就是用来控制分类数的,本文是2分类: from keras.models import Sequential from keras.layers.core impor…

CIFAR10有60000个\(32*32\)大小的有颜色的图像,一共10种类别,每种类别有6000个. 训练集一共50000个图像,测试集一共10000个图像. 先载入数据集 import numpy as np import torch import torch.optim as optim from torchvision import datasets import torchvision.transforms as transforms transform = transforms.C…

这里使用的数据集仍然是CIFAR-10,由于之前写过一篇使用AlexNet对CIFAR数据集进行分类的文章,已经详细介绍了这个数据集,当时我们是直接把这些图片的数据文件下载下来,然后使用pickle进行反序列化获取数据的,具体内容可以参考这里:第十六节,卷积神经网络之AlexNet网络实现(六) 与MNIST类似,TensorFlow中也有一个下载和导入CIFAR数据集的代码文件,不同的是,自从TensorFlow1.0之后,将里面的Models模块分离了出来,分离和导入CIFAR数据集的代码在…

from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from plot_image_1 import plot_image_1 from plot_prediction_1 import plot_image_labels_prediction_1 from show_train_history import show_train_history import numpy as np import pandas as…

前言 本文与前文对手写数字识别分类基本类似的,同样图像作为输入,类别作为输出.这里不同的是,不仅仅是使用简单的卷积神经网络加上全连接层的模型.卷积神经网络大火以来,发展出来许多经典的卷积神经网络模型,包括VGG.ResNet.AlexNet等等.下面将针对CIFAR-10数据集,对图像进行分类. 1.CIFAR-10数据集.Reader创建 CIFAR-10数据集分为5个batch的训练集和1个batch的测试集,每个batch包含10,000张图片.每张图像尺寸为32*32的RGB图像,且包含…

#We import libraries for linear algebra, graphs, and evaluation of results import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics impo…

CIFAR10数据集下载 CIFAR10数据集包含10个类别,图像尺寸为 3×32×32 官方下载地址很慢,这里给一个百度云: https://pan.baidu.com/s/1oTvW8wNa-VOjhn0WE5Vmiw 提取码: me8s 下载后在项目目录新建一个data目录解压进去 导入相关包 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvisio…

摘要: 1.代码例子 内容: 1.代码例子 <TensorFlow实战>实现CNN处理CIFAR10数据,并模拟单机多个CPU同步数据并行计算 <TensorFlow实战>实现MLP处理Mnist数据,并模拟3台机器的PS架构异步更新计算…

使用Tensorflow在CIFAR-10二进制数据集上构建CNN 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 利用Tensorflow读取二进制CIFAR-10数据集 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 Tensorflow实…

主要内容: 1.基于CNN的cifar10识别(详细代码注释) 2.该实现中的函数总结 平台: 1.windows 10 64位 2.Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe (当时TF还不支持python3.6,又懒得在高版本的anaconda下配置多个Python环境,于是装了一个3-4.2.0(默认装python3.5),建议装anaconda3的最新版本,TF1.2.0版本已经支持python3.6!) 3.TensorFlow1.1.0 CNN的介绍可以看:…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名.本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN. 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型.首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念…

基于Kaggle的图像分类(CIFAR-10) Image Classification (CIFAR-10) on Kaggle 一直在使用Gluon's data package数据包直接获得张量格式的图像数据集.然而,在实际应用中,图像数据集往往以图像文件的形式存在.将从原始图像文件开始,逐步组织.读取并将文件转换为张量格式.对CIFAR-10数据集进行了一个实验.这是计算机视觉领域的一个重要数据集.现在,将应用前面几节中所学的知识来参加Kaggle竞赛,该竞赛解决CIFAR-10图像分类…