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.…

参考:林大贵.TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用[M].北京:清华大学出版社,2018. 首先在命令行中写入 activate tensorflow和jupyter notebook,运行如下代码.当然,事先准备好MNIST数据集. # coding: utf-8 # In[4]: from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils import numpy as np np.random.se…

用keras实现人脸关键点检测 改良版:http://www.cnblogs.com/ansang/p/8583122.html 第一步:准备好需要的库 tensorflow  1.4.0 h5py 2.7.0 hdf5 1.8.15.1 Keras     2.0.8 opencv-python     3.3.0 numpy    1.13.3+mkl 第二步:准备数据集: data.7z 如图:里面包含着标签和数据 第三步:将图片和标签转成numpy array格式: def __data…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Mnist分类程序 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential #序列模型 from k…

在训练了 50 个 epoch 之后,本文作者惊讶地发现模型什么都没学到,于是开始深挖背后的问题,并最终从恺明大神论文中得到的知识解决了问题. 上个星期我做了一些实验,用了在 CIFAR10 数据集上训练的 VGG16.我需要从零开始训练模型,所以没有使用在 ImageNet 上预训练的版本. 我开始了 50 个 epoch 的训练,然后去喝了个咖啡,回来就看到了这些学习曲线: 模型什么都没学到! 我见过网络收敛得极其缓慢.振荡.过拟合.发散,但这是我第一次发现这种行为--模型根本就没有起任何作…

中文版:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27440393 原文版:https://www.oreilly.com/learning/generative-adversarial-networks-for-beginners “熟练tensorflow后,需研读实践的文章” 自从两年前蒙特利尔大学的Ian Goodfellow等人提出生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的概念以来,GAN呈现出井喷式发展. // 竟然是G…

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…

项目简介   在之前的文章keras入门(三)搭建CNN模型破解网站验证码中,笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码,其中验证码含有字母和数字.   让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路: 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割,大概400多张图片: 对切割好的单个字符进行人工手动标记: 搭建合适的CNN模型,对标记好的数据集进行训练: 对于新的验证码,先切割单个字符,再对单个字符进行预测,组成总的预测结果.   这一次,笔者将会换种思路,使用CNN模型来破解网站的验…

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D import scipy.io as sio import matplotlib.pyplot as plt from keras.utils import np_utils import keras import numpy as np from ker…

CNN卷积神经网络处理Mnist数据集 CNN模型结构: 输入层:Mnist数据集(28*28) 第一层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:32个 第一层池化:池化视野2*2,步长为2 第二层卷积:感受视野5*5,步长为1,卷积核:64个 第二层池化:池化视野2*2,步长为2 全连接层:设置1024个神经元 输出层:0~9十个数字类别   代码实现: import tensorflow as tf #Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据 from tensorflow.exa…

今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的.上周有空,认真看了一周Keras的中文文档,稍有心得,整理于此.这里附上Keras官网地址: Keras英文文档:https://keras.io/#installationKeras Keras中文文档:https://keras.io/zh/ 下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客: Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测 Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测 首先是上…

Cam(Class Activation Mapping)是一个很有意思的算法,他能够将神经网络到底在关注什么可视化的表现出来.但同时它的实现却又如此简介,相比NIN,googLenet这些使用GAP(Global Average Pooling)用来代替全连接层,他却将其输出的权重和featuremap相乘,累加,将其用图像表示出来. 其网络架构如下 Class Activation Mapping具体论文 当然Cam的目的并不仅仅是将其表示出来,神经网络所关注的地方,通常就是物体所在的地方,…

TensorFlow——CNN实现MNIST手写体识别 2019年04月08日 21:46:19 星空Ice_ 阅读数 83   文章目录 TensorFlowCNN实现MNIST 1,数据集 2,回归模型——Softmax 3,卷积神经网络 Convolutional Neural Network - CNN 卷积 Convolution 池化 Pooling 卷积神经网络结构 函数定义 权重初始化 偏置量初始化 卷积函数 池化函数 3.1,Input layer 输入层 3.2,Convol…

准备工作 数据集介绍 数据文件 train.csv 和 test.csv 包含从零到九的手绘数字的灰度图像. 每张图像高 28 像素,宽 28 像素,总共 784 像素.每个像素都有一个与之关联的像素值,表示该像素的亮度或暗度,数字越大表示越暗.该像素值是介于 0 和 255 之间的整数,包括 0 和 255. 训练数据集 (train.csv) 有 785 列.第一列称为"标签",是用户绘制的数字.其余列包含相关图像的像素值. 训练集中的每个像素列都有一个类似 pixelx 的名称,…

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大…

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文…

七月第一周,网易云社区联合清华大学出版社为大家送出13本数据分析以及移动开发的书籍(Python.SpingBoot.Entity Framework.Ionic.MySQL.深度学习.小程序开发等).以下为书籍简介,送书福利请见文末哦~ 1． 书名:玩转Python网络爬虫出版单位:清华大学出版社 内容提要: 本书站在初学者的角度,从原理到实践,循序渐进地讲述了使用Python开发网络爬虫的核心技术.全书从逻辑上可分为基础篇.实战篇和爬虫框架篇三部分.基础篇主要介绍了编写网络爬虫所需的基础知识…

在我之前的文章中,我讨论了如何对卷积神经网络(CNN)学习的权重进行拓扑数据分析,以便深入了解正在学习的内容以及如何学习它. 这项工作的重要性可归纳如下: 它使我们能够了解神经网络如何执行分类任务. 它允许我们观察网络的学习方式 它允许我们看到深层网络中的各个层如何在它们检测到的内容上有所不同 在这篇文章中,我们展示了如何将这种理解用于实际目的.那些是: 如何使用持久同源性的条形码长度来推断CNN的准确性. 我们的研究结果如何从一个数据集推广到下一个数据集. 使用持久同源条形码方法如何定量测量数…

参考https://www.cnblogs.com/xbit/p/9768238.html 直接安装,运行keras mnist数字识别报错: Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 运行如下代码OK: import tensorflow as tf a = tf.add(tf.constant(1),tf.constant(2)) print(sess.run(a))…

协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零.前言 一.TensorFlow 简介 二.回归 三.神经网络:感知器 四.卷积神经网络 五.高级卷积神经网络 六.循环神经网络 七.无监督学习 八.自编码器 九.强化学习 十.移动计算 十一.生成模型和 CapsNet…

用CNN分类Mnist http://www.bubuko.com/infodetail-777299.html /DeepLearning Tutorials/keras_usage 提取出来的特征训练SVMhttp://www.bubuko.com/infodetail-792731.html ./dive_into _keras 自己动手写demo实现…

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…

一.步骤: 导入模块以及读取数据 数据预处理 构建模型 编译模型 训练模型 测试 二.代码: 导入模块以及读取数据 #导包 import numpy as np np.random.seed(1337) # from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils # 主要采用这个模块下的to_categorical函数,将该函数转成one_hot向量 from keras.models import Sequential…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一 大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u…

1.代码实战 #!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ import numpy as np np.random.seed(1337) # for reproducibility from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, A…

loss是训练集损失值.  acc是训练集准确率.val_loss是测试集上的损失值,val_acc是测试集上的准确率. 用深度学习框架跑过实际问题的朋友一定有这样的感觉: 太神奇了, 它竟然能自己学习重要的特征 ! 下一步我们改教会计算机什么?莫非是教会他们寻找新的未知特征? 对于卷积神经网络cnn, 其中每个卷积核就是一个cnn习得的特征, 详见David 9之前的关于cnn博客. 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Tenso…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

一. Tensorflow环境的安装 这里我们只讲CPU版本,使用 Anaconda 进行安装 a.首先我们要安装 Anaconda 链接:https://pan.baidu.com/s/1AxdGi93oN9kXCLdyxOMnRA 密码:79ig 过程如下: 第一步:点击next 第二步:I Agree 第三步:Just ME 第四步:自己选择一个恰当位置放它就好 第五步:建议只选择第二个 第六步:就直接install啦啦啦啦,然后你就可以上手万能库了 b.找到Anaconda prompt…