如何访问tensorflow官方网站 tensorflow官方网站变为:https://tensorflow.google.cn/ 安装深度学习框架 0. ubuntu查看CUDA和cuDNN版本 CUDA: cat /usr/local/cuda/version.txt cuDNN: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1. keras tensorflow 1.5 和 keras 2.1.4搭配 tensor…

classify.fastai Classifier based on fastai 欢迎访问:https://github.com/pprp/classify.fastai/ 字符识别分类器-基于fastai进行构造 以往的fastai教程都是很简单的几行进行一个模型的训练,对初学者来说看起来很简单.但是仅仅训练一个分类的网络是远远不够的,我们还需要各种指标对分类的效果进行评判. 这个库集中了目前比较好的几篇中文博客,并且在此基础上查阅了fastai的API教程(…

1.ImageDataBunch 对数据封装的很好,包括预处理都在这里面完成了 2.models 现有模型及权重 2-1  create_body 可以用来获取现有模型的主体结构 2-2 create_head 可以用来创建 分类器的全连接层,加了 flat, norm归一化在里面,效果比较好 3.learner, 数据,模型,loss函数与 学习方法的合体 3-1 create_cnn 用来创建 fastai内置好的 lerner, 效果比较好. 之前没完全弄得,弄个模型就想网 create_…

一.conda常用命令 1.创建一个虚拟环境env_name,后面跟的是创建这个环境时,同时安装的软件包 conda create -n env_name python=3.6 2.通过克隆创建一个环境 conda create -n env_name --clone env_name1 3.在虚拟软件中,安装软件包 conda install --name env_name  pkg_name 或者先进入到虚拟环境中,再安装 source activate env_name conda ins…

by Wenqi Sun 1 min read Categories Deep Learning Tags Fastai CNN Application 1. 使用现有数据集进行分类 图像数据为Oxford-IIIT Pet Dataset(12类猫和25类狗,共37类),这里仅使用原始图片集images.tar.gz 数据准备 import numpy as np from fastai.vision import * from fastai.metrics import error_rate…

本文为fastai官方教程编译版本.若有错误,欢迎指正. 总目录: *查看数据:本节为初级教程,介绍怎样快速的查看你的数据和模型预测结果.* 推理学习器(Inference Learner):本节为中级教程,介绍怎样为(模型)推理创建学习器. 自定义类ItemList(Custom ItemList):本节为高级教程,介绍如何创建类ItemBase与类ItemList. 使用极小的代价实现深度学习:本节介绍如何使用较少的GPU资源实现推理,和避免重启笔记内核的时间. 查看数据 本文目录: 查看输…

Fastai简介 在深度学习领域,最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个:Fast.ai.deeplearning.ai /Coursera和Udacity.Fastai作为其中之一,是一个课程平台,一个讨论社区,也是一个PyTorc的顶层框架.Fastai的理念就是:Making neural nets uncool again,让神经网络没那么望而生畏,其课程也是采用项目驱动的方式教学.经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力,我们迎来了一个为计算机视觉.文本.表格数据.时间序列.…

在学习了python中的一些机器学习的相关模块后,再一次开始了深度学习之旅.不过与上次的TensorFlow框架不同,这一次接触的是fast.ai这样一个东西.这个框架还不稳定,网上也没有相关的中文文档.唯一一个学习站点就是 fastai 这样一个论坛,另外就是里面的公开课程. 性别识别模型使用体验: http://www.ctsch.cn/?page_id=11 请确认上传的图片中有人,否则对于其他类型的图片,也就当男女论处,目前在它的世界中只有男女. 附上fastai项目的相关连接: Git…

报错信息: name 'ConvLearner' is not defined 在最新的fast ai包中,ConvLearner已经被create_cnn取代,所以替换为下列语句就好了: learn = create_cnn(data, models.resnet34, metrics=error_rate) 还可能遇到的问题是:jupyter notebook在运行这个的时候卡住了,一直无法执行完,解决的方法是:将pytorch降级安装为1.0.0的(我原本使用的是1.0.1)的,亲测有效.…

VGG:3*3Imagenet:7*7,9*9论文中证明3*3更胜一筹,但是用多少并没有定论微调:删掉模型的中间只对最后一层微调:model.pop,就删掉了最后一层 如何决定训练多少层?:·看论文上的可视化结构,清楚每一层的语义层次,哪一层的语义操作和自己的模型相关  ·试验 欠拟合:使用的模型不够复杂不够强大到能完成你的任务 或者 没有足够的参数:过拟合:参数太多,训练时间太长,训练集上的准确率远远高于测试集和验证集,意味着模型变得过分严格的识别训练集上的内容 如何把vgg的权重加到去掉dr…