一．前言 由于前一段时间以及实现了基于keras深度学习框架下yolov3的算法,本来想趁着余热将自己的心得体会进行总结,但由于前几天有点事就没有完成计划,现在趁午休时间整理一下. 二．Keras框架的介绍 1.Keras是一个用Python编写的高级API,它提供了一个简单和模块化的API来创建和训练神经网络,同时也隐藏了大部分复杂的细节.其能够在TensorFlow.Theano或CNTK上运行. 2.keras的模型结构 常用模型有:序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model…

1.下载安装Keras 如果你是安装的Anaconda组合套件,可以直接在Prompt上执行安装命令:pip install keras 注意:最下面为Successfully...表示安装成功! 2.简介 Keras为图片数据输入提供了一个很好的接口,即Keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类,该类生成一个数据生成器Generator对象,依照循环批量生成对应于图像信息的多维矩阵.根据后台运行环境的不同(例如:TensorFlow,Theano…

近期在学习深度学习,需要在本机上安装keras框架,好上手.上网查了一些资料,弄了几天今天终于完全搞好了.本次是使用GPU进行加速,使用cpu处理的请查看之前的随笔keras在win7下环境搭建 本机配置:win7 64位的,4G内存,gtx970显卡 安装条件: vs2010(不一定非要是vs2010,恰好我有vs2010,应该是配置GPU编程时需要用到vs的编译器) cuda如果系统是64位的就下载64位,至于cuda的版本,有的说要和对应的显卡版本匹配,我就安装了8.0,实验来看,cuda…

一.损失函数的使用 损失函数[也称目标函数或优化评分函数]是编译模型时所需的两个参数之一. model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 可以传递一个现有的损失函数名或者一个TensorFlow/Theano符号函数.该符号函数为每个数据点返回一个标…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_201 前段时间,业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本,一时间街谈巷议,风头无两.提起二次元,目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端,其内置的一款动画转换滤镜"变身漫画",能够让用户在直播中,把自己的实际外貌转换为二次元"画风".对于二次元粉丝来说,"打破次元壁,变身纸片人"这种自娱自乐方式可谓屡试不爽: 但是看多了就难免有些审美疲劳,千人一面的&…

https://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51334397 1.介绍 Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU.keras官方文档地址 地址 2.流程 先使用CNN进行训练,利用Theano函数将CNN全连接层的值取出来,给SVM进行训练 3.结果示例 因为这里只是一个演示keras&SVM的demo,未对参数进行过多的尝试,结果一般…

TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在.Theano基于Python语言开发的,是一个擅长处理多维数组的库,这一点和numpy很像.当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索.它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计.其实,它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于GPU或CPU.它与后来出现的TensorFlow功能十分相似,因而两者常常被放在一起比较.它们本身都偏底层,同样的,Theano 像…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Keras并没有受到很多重视直到今年上半年,而且最令我惊讶的是今年第二季度Keras的受欢迎程度超过了Torch!现在比较流行的深度学习框架中,caffe的…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>…

对于许多科学家.工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们的第一个深度学习框架.TensorFlow 1.0于2017年2月发布,可以说,它对用户不太友好. 在过去的几年里,两个主要的深度学习库Keras和Pytorch获得了大量关注,主要是因为它们的使用比较简单. 本文将介绍Keras与Pytorch的4个不同点以及为什么选择其中一个库的原因. Keras Keras本身并不是一个框架,而是一个位于其他深度学习框架之上的高级API.目前它支持TensorFlow.Theano和CNTK.…

一个可扩展的深度学习框架的Python实现(仿keras接口) 动机 keras是一种非常优秀的深度学习框架,其具有较好的易用性,可扩展性.keras的接口设计非常优雅,使用起来非常方便.在这里,我将仿照keras的接口,设计出可扩展的多层感知机模型,并在多维奇偶校验数据上进行测试. 本文实现的mlp的可扩展性在于:可以灵活指定神经网络的层数,每层神经元的个数,每层神经元的激活函数,以及指定神经网络的损失函数 本文将尽量使用numpy的矩阵运算用于训练网络,公式的推导过程可以参考此篇博客,细节上…

20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/267 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L…

人工智能深度学习框架MXNet实战:深度神经网络的交通标志识别训练 MXNet 是一个轻量级.可移植.灵活的分布式深度学习框架,2017 年 1 月 23 日,该项目进入 Apache 基金会,成为 Apache 的孵化器项目.尽管现在已经有很多深度学习框架,包括 TensorFlow, Keras, Torch,以及 Caffe,但 Apache MXNet 因其对多 GPU 的分布式支持而越来越受欢迎. 环境准备1.安装 Anaconda.Anaconda 是一个用于科学计算的 Python…

机器之心报道 本文首先介绍GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,然后再对其进行系统地对比 下图总结了在GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在GitHub里的收藏数,这个数据由MitchDeFelice在2017年5月初完成. TensorFlow 地址:https://www.tensorflow.org/ TensorFlow最开始是由谷歌一个称之为DistBeliefV2的库发展而来,它是一个公司内部的深度神经网络库,隶属于谷歌大脑项目.有一些人认为Te…

本文作者 Nikolai Yakovenko 毕业于哥伦比亚大学,目前是 Google 的工程师,致力于构建人工智能系统,专注于语言处理.文本分类.解析与生成. 生成式对抗网络-简称GANs-将成为深度学习的下一个热点,它将改变我们认知世界的方式. 准确来讲,对抗式训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路,某种意义上他们(人工智能)将学习如何成为一个专家. 举个对抗式训练的例子,当你试图通过模仿别人完成某项工作时,如果专家都无法分辨这项工作是你完成的还是你的模仿对象完成的,说明你已经完…

Theano https://github.com/Theano/Theano 描述: Theano 是一个python库, 允许你定义, 优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式. 它与GPUs一起工作, 并且在符号微分方面表现优秀. 文档: http://deeplearning.net/software/theano/ 概述: Theano是数值计算的主力, 它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架. Theano由 frederic bastien 创建, 这是蒙特利尔大学机器学…

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片.音频.文本)进行大数据处理的业务场景越来越多.本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理. Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操作,希望把大数据处理和机器学习管道整合. Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流.Spark使用内存缓存来提升性能,因…

深度学习框架集成平台C++ Guide指南 这个指南详细地介绍了神经网络C++的API,并介绍了许多不同的方法来处理模型. 提示 所有框架运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow.PyTorch.Keras和TorchScript)中的模型. 导入神经网络 最简单的导入方法如下: #include "neuropod/neuropod.hh" Neuropod neuropod(PATH_TO_MY_MODEL); 其中PATH_TO_MY_MOD…

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_189 笔者投入M1的怀抱已经有一段时间了,俗话说得好,但闻新人笑,不见旧人哭,Intel mac早已被束之高阁,而M1 mac已经不能用真香来形容了,简直就是"香透满堂金玉彩,扇遮半面桃花开!",轻抚M1 mac那滑若柔荑的秒控键盘,别说996了,就是007,我们也能安之若素,也可以笑慰平生.好了,日常吹M1的环节结束,正所谓剑虽利,不厉不断,材虽美,不学不高.本次我们尝试在M1 Mac os 中搭建Python3的…

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th…

推荐GitHub上10 个开源深度学习框架   日前,Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个. 对于希望在应用中整合深度学…

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在…

深度学习框架-caffe安装 [Mac OSX 10.12] [参考资源] 1.英文原文:(使用GPU) [http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/] 2.基于1的两篇中文博客: [http://ylzhao.blogspot.kr/2015/04/mac-os-x-1010caffe.html][http://www.jianshu.com/p/8795b88…

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "He…

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi…

[导读]Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二.随后是Caffe.PyTorch和Theano,再次是MXNet.Chainer和CNTK. Keras作者François Chollet刚刚在Twitter贴出一张图片,是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行: TensorFlow排名第一,这个或许并不出意外,Keras排名第二,随后是Caffe.PyT…