keras的Model支持两种模式的训练: 直接传入数组,最终会调用train_array.py中的fit_loop()函数 直接传入生成器,最终会调用train_generator.py中的fit_generator()函数 train_array.py文件只有三个函数,就是fit_loop().predict_loop().evaluate_loop() train_generator.py文件只有三个函数,就是fit_generator()函数.predict_generator().ev…

Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不…

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并…

训练:model.fit()函数 fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=, verbose=, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, val…

VGG16等keras预训练权重文件的下载: https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/ .h5文件本地存放目录: Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 在anaconda on win中默认是:..\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\contrib\keras\api\kera…

导读:DeepRec从2016年起深耕至今,支持了淘宝搜索.推荐.广告等核心业务,沉淀了大量优化的算子.图优化.Runtime优化.编译优化以及高性能分布式训练框架,在稀疏模型的训练方面有着优异性能的表现.并且沉淀了稀疏场景下的动态弹性特征.动态维度弹性特征.多Hash弹性特征等功能,能够不同程度的提高稀疏模型的效果.作为阿里巴巴集团内稀疏场景的统一训练引擎,是AOP团队.XDL团队.PAI团队.AIS团队合作共建的项目.除此之外,DeepRec得到了Intel.NV相关团队的支持,针对稀疏场景…

libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用,这些工具可以帮助我们选择更好的参数,减少自己参数选优带来的烦扰. 所需工具:libsvm.gnuplot 本机环境:Windows7(64 bit) ,Python3.5 1.相关程序的下载和安装: 1.1.下载libsvm,我用的是libsvm-3.18.zip,下载后直接解压到任意位置,我解压到C:\libsvm-3.18下. 1.2.下载python,我下的是python-3.5.msi,双击该文件安装到默认位置,我…

1.脚本 This directory includes some useful codes: 1. subset selection tools. (子集抽取工具) subset.py 2. parameter selection tools. (参数选优工具) grid.py 3. LIBSVM format checking tools(格式检查工具)checkdata.py Part I: Subset selection tools子集抽取 Introduction =========…

引言: 最近大半年都在学习python编程,在双十一的时候购买了<Python编程核心>,看到makeTextFile.py和readTextFile.py两个例子有点错误,所以在这里给修正一下! makeTextFile.py脚本: #!/usr/bin/env python #_*_coding:utf8_*_ 'makeTextFile.py -- create text file' import os ls = os.linesep #get filename while True:…

[简介] django-admin.py是Django的一个用于管理任务的命令行工具.本文将描述它的大概用法. 另外,在每一个Django project中都会有一个manage.py.manage.py是对django-admin.py的简单包装,它额外帮助我们做了两件事情: 它将你的project的包放到sys.path中 它将DJANGO_SETTINGS_MODULE环境变量设置为了你的project的setting.py文件的位置. 如果你是通过setup.py工具来安装Django的…

1.URL函数简单解析 1.1.url() 函数可以接收四个参数,分别是两个必选参数:regex.view,和两个可选参数:kwargs.name. def url(regex, view, kwargs=None, name=None): return re_path(regex, view, kwargs, name) regex: 正则表达式,与之匹配的URL会执行对应的第二个参数view. view: 用于执行与正则表达式匹配的URL请求. kwargs: 视图使用的字典类型的参数. n…

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

转自:https://anifacc.github.io/deeplearning/machinelearning/python/2017/08/30/dlwp-ch14-keep-best-model-checkpoint/,感谢分享 深度学习模型花费时间大多很长, 如果一次训练过程意外中断, 那么后续时间再跑就浪费很多时间. 这一次练习中, 我们利用 Keras checkpoint 深度学习模型在训练过程模型, 我的理解是检查训练过程, 将好的模型保存下来. 如果训练过程意外中断, 那么我…

转自: https://blog.csdn.net/Yan_Joy/article/details/62235704…

在安装完Anaconda,选择了配置环境变量后,打开cmd命令行 1. 打开命令行, 键入 ipython profile create 2. 键入 , 根据这个地址, 打开profile所在的文件夹 ipython locate 例如我的是: C:\Users\lxf\.ipython\profile_default 3. 打开这个文件: ipython_notebook_config.py 添加 c.NotebookManager.save_script = True c.NotebookM…

有趣的事,Python永远不会缺席! 如需转发,请注明出处:小婷儿的python  https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?postid=10750405 一.jupyter notebook里ipynb文件转为py文件 法一: 在xxx.ipynb所在目录下,打开终端,并输入命令:   jupyter nbconvert --to script xxx.ipynb  其中xxx.ipynb是要转换文件的名字,转换后在该目录下出现xxx.py文件. 法二: 启动…

django-admin.py是Django的一个用于管理任务的命令行工具,manage.py是对django-admin.py的简单包装,每个Django Project里面都会包含一个manage.py 语法: django-admin.py <subcommand> [options] manage.py <subcommand> [options] subcommand 是子命令:options是可选的 常用子命令: startproject:创建一个项目 startapp…

本来要用uwsgi,但是...介于以前说过...这台服务器略老...redhat 3的系统...确实很老,没法用yum,没法安装很多东西,打算自己编译uwsgi,但是编译各种错误...花了快一天,最后放弃了,改用fastcgi吧,虽然网上各种说uwsgi的效率多么高,性能多么好,但是没办法忍痛割爱吧.    web.py官网有相应的教程,但是我copy过来进行了修改,红色就是修改,因为各种细节没有说. 参考网址:http://webpy.org/cookbook/fastcgi-nginx.zh…

from django.db import models from django.contrib import admin # from personal import models class UserInfo(models.Model): name = models.CharField(max_length=30) email = models.EmailField() memo = models.ImageField()# .CharField(max_length=300) # uplo…

ORM.py ''' ORM: 对象关系映射 ---> 映射到数据库MySQL中的数据表 类名 ---> 表名 对象 ---> 一条记录 对象.属性 ---> 字段 模拟Django的ORM,为了,将数据库的 增.删.改.查,全部封装成 一个个的方式,比如: save, delete, update, select. 优点: 使用者无需 关心具体的SQL命令 如何编写. 直接通过调用方法 来执行相对应的SQL命令. 缺点: 1.更高级的封装导致"执行效率变低".…

---恢复内容开始--- MAP是衡量object dectection算法的重要criteria,然而一直没有仔细阅读相关代码,今天就好好看一下: 1. 测试test过程是由FRCN/tools/test_net.py中调用的test_net()完成 #from model.test import test_net test_net()定义在FRCN/lib/model/test.py (193-194行):调用了imdb.evaluate_detections print('Evaluati…

一.下载和测试模型 1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令,windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载.解压.得到一个 keras-yolo3-master 文件夹 2. 下载权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 去 https://pjredd…

  在北京做某个项目的时候,客户要求能够对数据进行训练.预测,同时能导出模型,还有在页面上显示训练的进度.前面的几个要求都不难实现,但在页面上显示训练进度当时笔者并没有实现.   本文将会分享如何在Keras中将模型训练的过程实时可视化.   幸运的是,已经有人帮我们做好了这件事,这个项目名叫hualos,Github的访问网址为:https://github.com/fchollet/hualos, 作者为François Chollet和Eder Santana,前面的作者就是Keras的创…

1.TensorFlow版本的问题 报错:RuntimeError: `get_session` is not available when using TensorFlow 2.0. 解决办法:这个问题是TensorFlow版本问题,在2.0以上get_session是被移除了.需要做一些修改,或者把tf降级.可以安装1.15版本:pip install tensorflow==1.15 --upgrade 参考链接:http://30daydo.com/article/561 2.pytho…

直接conda install libsvm安装的不完整,缺几个.py文件. 第一种安装方法: 下载:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/cgi-bin/libsvm.cgi?+http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm+tar.gz 在/home/common/anaconda3/lib/python3.6/site-packages下创建一个libsvm文件夹,并将libsvm.so.2复制到到libsvm文件夹中(lib…

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…

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…

1.环境配置 tensorflow1.12.0 Opencv3.4.2 keras pycharm 2.配置yolov3 下载yolov3代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 下载权重:https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights,并将权重文件放在keras-yolo3-master文件下 执行如下命令将darknet下的yolov3配置文件转换成keras适用的h5文件. python conver…

使用tensorboard将keras的训练过程显示出来(动态的.直观的)是一个绝好的主意,特别是在有架设好的VPS的基础上,这篇文章就是一起来实现这个过程. 一.主要原理 keras的在训练(fit)的过程中,显式地生成log日志:使用tf的tensorboard来解析这个log日志,并且通过网站的形式显示出来. fit的时候加上callbacks=[TensorBoard(log_dir='./tmp/log')] 将运行的结果保存在'./tmp/log'下.执行tensorboard 命令…

在深度学习中,数据短缺是我们经常面临的一个问题,虽然现在有不少公开数据集,但跟大公司掌握的海量数据集相比,数量上仍然偏少,而某些特定领域的数据采集更是非常困难.根据之前的学习可知,数据量少带来的最直接影响就是过拟合.那有没有办法在现有少量数据基础上,降低或解决过拟合问题呢? 答案是有的,就是数据增强技术.我们可以对现有的数据,如图片数据进行平移.翻转.旋转.缩放.亮度增强等操作,以生成新的图片来参与训练或测试.这种操作可以将图片数量提升数倍,由此大大降低了过拟合的可能.本文将详解图像增强技术在K…