原文:https://databricks.com/blog/2016/01/25/deep-learning-with-apache-spark-and-tensorflow.html by Tim Hunter 如何基于Spark做深度学习:从Mllib到keras,elephas   http://blog.csdn.net/Richard_More/article/details/53215142

前面介绍过了Tensorflow的基本概念,比如如何使用tensorboard查看计算图.本篇则着重介绍和整理下Constant相关的内容. 基于TensorFlow的深度学习系列教程 1--Hello World! 常量的概念 在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant.变量Variable.占位符Placeholder.其中: 常量:用于存储一些不变的数值,在计算图创建的时候,调用初始化方法时,直接保存在计算图中 变量:模型训练的参数,比如全连接里面的W和bias 占

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络

[基于pythpn的深度学习] 环境:    windows/linux-ubuntu    Tensorflow (基于anaconda)        *安装 (python3.5以上不支持)            在anaconda中创建环境            下载tensorflow            (pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/             https://mirrors.tuna

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

语义分割:基于openCV和深度学习(二) Semantic segmentation in images with OpenCV 开始吧-打开segment.py归档并插入以下代码: Semantic segmentation with OpenCV and deep learning # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2

语义分割:基于openCV和深度学习(一) Semantic segmentation with OpenCV and deep learning 介绍如何使用OpenCV.深度学习和ENet架构执行语义分段.阅读完今天的文章后,能够使用OpenCV对图像和视频应用语义分割.深度学习有助于提高计算机视觉的前所未有的准确性,包括图像分类.目标检测,现在甚至分割. 传统的分割方法是将图像分割为若干部分(标准化切割.图形切割.抓取切割.超像素等):然而,算法并没有真正理解这些部分所代表的内容. 另一方

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

最近看到一份不错的深度学习资源--Stanford中的CS20SI:<TensorFlow for Deep Learning Research>,正好跟着学习一下TensorFlow的基础,还是收获颇丰,随手整理成博客随时翻阅. 为什么选择TensorFlow? 自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后,深度学习开始流行起来,也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API,让深度学习以及神经网络大放光彩. 深度学习的框架其实有很多,目前来说最火的还要数Pytorch.Te

https://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51334397 1.介绍 Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU.keras官方文档地址 地址 2.流程 先使用CNN进行训练,利用Theano函数将CNN全连接层的值取出来,给SVM进行训练 3.结果示例 因为这里只是一个演示keras&SVM的demo,未对参数进行过多的尝试,结果一般

http://dy.163.com/v2/article/detail/E2TMAOTU0518KCLV.html http://www.elecfans.com/d/676451.html https://gitbook.cn/gitchat/column/5bfb6741ae0e5f436e35cd9f/topic/5bfb6886ae0e5f436e35cdb4

https://www.bilibili.com/video/av66375362 imagewatch:https://blog.csdn.net/iracer/article/details/83413877

OS Linux  Ubuntu14.04 安装 pip (python2.7.9或以上自带pip) sudo apt-get install python-pip pip是python环境下安装包的总的管理工具 相对于easy install使用更加的方便一些 尝试安装scikit-neuralnetwork  需要theano  scipy  numpy sudo  pip install scikit-neuralnetwork(出现错误  无法编译 先尝试下面一步) sudo apt-g

一.使用yum安装git 1.查看系统是否已经安装git git --version 2.yum 安装git yum install git 3.安装成功 git --version 4.进入指定目录 cd /root/CNN 5.将代码库拷贝到指定目录下 git clone https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook.git

1.解决jupyter notebook问题:socket.error: [Errno 99] Cannot assign requested address 首先要生成一个jupyter的配置文件: jupyter notebook --generate-config #生成的config file在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 最后如下配置即可: c.NotebookApp.ip = '******' 其中'******'有以下规律: 1

配置环境总体思路 1.依据python版本选择对应Anaconda版本: 2.依据显卡驱动版本选择对应的CUDA版本: 3.依据CUDA版本选择对应的cudnn和pytorch版本. 一.Anaconda安装 1.下载地址 1.官网  https://www.anaconda.com/products/individual 2.清华源  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 注:若官网下载速度慢,可用清华源下载:注意操作系统

所以我们的流程如图所示.将正负样本按 1:1 的比例转换为图像.将 ImageNet 中训练好的图像分类模型作为迁移学习的输入.在 GPU 集群中进行训练.我们同时训练了标准模型和压缩模型,对应不同的客户需求(有无 GPU 环境). 流程中比较核心的算法其实在文件到图像的转换.因为常规的网络一般能输入的尺寸也就是 300 x 300 上下,也就是 9K 左右的规模.而病毒样本的大小平均接近 1M,是远远大于这个尺寸.图像领域的常规转换方法就是缩放,或者用 pyramid pooling.这两者我