先划分数据集程序训练集中猫狗各12500张现在提取1000张做为训练集,500张作为测试集,500张作为验证集: # -*- coding: utf-8 -*-import os, shutil original_dataset_dir = '/home/duchao/projects(my)/keras/kagge/train' # 原始文解压目录base_dir = '/home/duchao/projects(my)/keras/kagge/small_data'# 创建新的文件夹os.m…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72859145 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Seq…

文章信息 本文地址:http://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html 本文作者:Francois Chollet 概述 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效.实用的图像分类器的方法. 本文将探讨如下几种方法: 从图片中直接训练一个小网络(作为基准方法) 利用预训练网络的bottleneck(瓶颈)特征 fine-tune预训练网…

本文旨在总结一次从头开始训练CNN进行图像分类的完整过程(猫狗大战为例,使用Keras框架),免得经常遗忘.流程包括: 从Kaggle下载猫狗数据集: 利用python的os.shutil库,制作训练集和测试集: 快速开发一个小模型作为基准:(只要效果比随机猜略好即可,通常需要有一点过拟合) 根据基准表现进行改进,比如针对过拟合的图像增强.正则化等. 1 从Kaggle下载猫狗数据集 具体可参考 2 制作数据集 从Kaggle下载的猫狗数据集大概八百多兆,其中训练集包含25000张猫狗图,两类数…

实战 迁移学习 VGG19.ResNet50.InceptionV3 实践 猫狗大战 问题   参考博客:::https://blog.csdn.net/pengdali/article/details/79050662     2018年01月13日 12:52:14 pengdali 阅读数 10417   一.实践流程 1.数据预处理 主要是对训练数据进行随机偏移.转动等变换图像处理,这样可以尽可能让训练数据多样化 另外处理数据方式采用分批无序读取的形式,避免了数据按目录排序训练   #数…

Keras基本的使用都已经清楚了,那么这篇主要学习如何使用Keras进行训练模型,训练训练,主要就是“练”,所以多做几个案例就知道怎么做了. 在本文中,我们将提供一些面向小数据集(几百张到几千张图片)构造高效,实用的图像分类器的方法. 1,热身练习——CIFAR10 小图片分类示例(Sequential式) 示例中CIFAR10采用的是Sequential式来编译网络结构.代码如下: # 要训练模型,首先得知道数据长啥样 from __future__ import print_function…

简单地训练一个四层全连接网络. Ref: http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/ 1. Load Data 数据简介:Pima Indians Diabetes Data Set 下载 :Data download --> 保存为:pima-indians-diabetes.csv from keras.models import Sequential from keras.lay…

http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ http://www.voidcn.com/blog/zjm750617105/article/p-5954719.html…

找对工具真的很重要,周末和学霸折腾了一天才装了几个包,问了同事找了一个方便的包,装起来不要太快啊.二十分钟全部搞定. 一.Anaconda 真是大杀器,牛到飞起来,一键部署,所有常用的机器学习包全部包括了,安装也很方便.下载地址:https://www.continuum.io/downloads 二.theano 下载地址:https://github.com/Theano/Theano,直接安装. 三.keras 下载地址:https://github.com/fchollet/keras,…

说明:系统是unbuntu14.04LTS,32位的操作系统,以前安装了python3.4,现在想要安装theano和keras.步骤如下: 1,安装pip sudo apt-get install python3-setuptools sudo easy_install3 pip 2,安装g++ sudo apt-get install g++ 采用上述命令安装g++,安装完成后可用g++ -version查看是否安装完成.注意,如果没有安装g++,在import theano时会出现以下错误…