Visual Studio 2013 正常安装,这里只要C++打勾就可以. ANACONDA ANACONDA是封装了Python的科学计算工具,装这个就可以不用额外装Python了.在安装之前建议先卸载电脑里已装的Python.这里建议用对应Python 2.7的Anaconda2-2.4.0. Anaconda3对应的Python3.x,之前用这个的时候,example遇到各种语法问题. 官网下载 MinGW 装了ANACONDA之后,在CMD控制台: conda install mingw

matlab没有直接调用tensorflow模型的接口,但是有调用keras模型的接口,而keras又是tensorflow的高级封装版本,所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合,产生很多更有趣的应用. 我的电脑配置参考前一篇博客,总之就是window下,tensorflow-GPU,有显卡,python 3.5. (配置:https://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550)

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha

在tensorflow中可以调用keras,有时候让模型的建立更加简单.如下这种是官方写法: import tensorflow as tf from keras import backend as K from keras.layers import Dense from keras.objectives import categorical_crossentropy from keras.metrics import categorical_accuracy as accuracy from

首先,对需要导入的库进行导入,读入数据后,用jieba来进行中文分词 # encoding: utf-8 #载入接下来分析用的库 import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from tqdm import tqdm from sklearn.svm import SVC from keras.models import Sequential from keras.layers.recurrent import LST

典型的卷积神经网络. 数据的预处理 Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ...,

第一部分:安装 由于我的电脑之前已经已经配置好了caffe,因此有关python的一切相关包都已经安装完成.因此,即使不用Anaconda安装依然很简单. sudo pip install tensorflow sudo pip install keras 测试: python from keras.models import Sequential 第二部分:如何用keras从本地中读取图片,并做一个二分类的神经网络,直接贴出代码: # coding=utf-8 ## import os ##和

Reshape 对于的张量x,x.shape=(a, b, c, d)的情况 若调用keras.layer.Reshape(target_shape=(-1, c, d)), 处理后的张量形状为(?, ?, c, d) 若调用tf.reshape(x, shape=[-1, c, d]) 处理后的张量形状为(a*b, c, d) 为了在keras代码中实现tf.reshape的效果,用lambda层做, 调用Lambda(lambda x: tf.reshape(x, shape=[-1, c,

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf

python 使用灵活.方便在科研中被广泛的使用,Numpy和SciPy等科学计算库使其拥有强大的计算方式.很多机器学习和深度学习的库也都采用了python,然而在大数据.后台开发中仍然较多的使用Java来开发健壮的服务.如果你想要在Java中来调用Python代码的话,本文提供了一种思路,虽然不够健壮. 本文的初衷是在Java中调用Keras训练好的深度学习模型进行inference,模型的输入是Numpy数组.主要考虑几点:1).Java这边可以方便的打包成Jar包,方便部署,比如作为 sp

开局一张图,内容全靠编. 上图引用自 [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet. 目前常用的卷积神经网络 深度学习现在是百花齐放,各种网络结构层出不穷,计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构. 目前先梳理下用于图像分类的卷积神经网络 LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet 本文是关于卷积神经网络的开山之作LeNet的,之前想着论文较早,一直没有细读,仔细看了一遍收获满满啊. 本文有以下内容: LeNet 网络结构 LeNet 论文 LeNet keras实

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

Autonomous driving - Car detection Welcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are described in the two YOLO papers: Redmon et al., 2016 (

一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总,首先创建图并载入预训练权重, 然后规范了类别序列, 实际开始检测的代码块如下, 经由model.detect方法,调用model.build方法(也就是我们前面多节在讲解的方法)构建图,实施预测. 二.detect方法 首先看看detect方法的前几行(和build一样,同见model.py), d

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Simonyan 和Zisserman在文献<Very Deep Convolutional Networks for Large Scale Image Recognition>中提出卷积神经网络

导入包 import tensorflow as tf from tensorflow import keras 加载数据 tensorflow可以调用keras自带的datasets,很方便,就是有一点让人不爽的是下载需要fq,而这个代理不太方便开,所以这里我把所有数据都下载下来了,并上传到了坚果云,方便大家下载. 下载连接 (访问密码:yDmqHd) 下载好之后,把输入放入C:\Users\用户名\.keras\datasets里面,如果没有datasets文件夹,就新建一个,然后直接把数据

在tensorflow2.0版本之前,1.x版本的tensorflow的基本数据类型有计算图(Computation Graph)和张量(Tensor)两种,但tensorflow2.0之后的版本取消了Graph和Session的概念.今天简单记录一下Tensor的相关内容. 从Tensorflow的命名就不难看出,Tensor(张量)在整个tensorflow的框架体系中都是一个重要的概念,它可以称为Tensorflow的数据模型,因为Tensor是tensorflow管理数据的形式,换句话说

使用函数式API构建神经网络 函数式API相比于keras.Sequential()具有更加灵活多变的特点. 函数式API主要应用于多输入多输出的网络模型. 利用函数式API构建神经网络主要分为3步,1.构建输入层,2.构建中间层与输出层并连接神经层,3.生成神经网络模型. 1.构建输入层 输入层的构建较为简单,调用keras.Input()方法来构建输入层. 1 input = keras.Input(shape = (28, 28)) shape参数是输入数据的形状(这里输入的是一个28*2

目录 LSTM机器学习生成音乐 数据集介绍 将mid转成note数组 将note数组转成mid文件 获取数据集并将其保存 将note进行编号 构建数据集 截取数据 进行one-hot编码 构建模型 训练 生成音乐 加载数据 加载模型 构建id与note的映射 预测下一个note 源源不断产生note数据 生成音乐 总结 参考 LSTM机器学习生成音乐 ​ 在网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中对LSTM的原理进行了介绍,在简单明朗的 RNN 写诗教程中介绍了如何使用keras构建RNN模型,然

Java基础知识总结(超级经典) 转自:百度文库 黑马毕向东JAVA基础总结笔记    侵删! 写代码: 1,明确需求.我要做什么? 2,分析思路.我要怎么做?1,2,3. 3,确定步骤.每一个思路部分用到哪些语句,方法,和对象. 4,代码实现.用具体的java语言代码把思路体现出来. 学习新技术的四点: 1,该技术是什么? 2,该技术有什么特点(使用注意): 3,该技术怎么使用.demo 4,该技术什么时候用?test. ------------------------------------