深度学习实战

python保存模型与参数_Python深度学习实战08-保存模型与权重

Python深度学习实战08-保存模型与权重24Aug2017本次练习将已经训练好的神经网络模型保存至本地磁盘,如果未来仍需使用,则可以直接读取调用.因为训练深度学习不易,不要不保存,要不然以后再次需要模型
weixin_39967812·2023-01-06 15:22

【机器学习项目实战10例】（二）：利用LightGBM实现天气变化的时间序列预测

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
Bi 8 Bo·2023-01-06 10:03

TensorFlow2深度学习实战（十八）：目标检测算法YOLOv4-Tiny实战

前言：本专栏以理论与实战相结合的方式，左手看论文，右手敲代码，带你一步步吃透深度学习原理和源码，逐一攻克计算机视觉领域中的三大基本任务：图像分类、目标检测、语义分割。本专栏完整代码将在我的GiuHub仓库更新，欢迎star收藏：https://github.com/Keyird/DeepLearning-TensorFlow2文章目录一、实战介绍与说明（1）代码结构说明（2）如何使用本项目进行预测
AI 菌·2023-01-03 07:06

深度学习实战——基于pytorch写的一个猫狗分类的模型——学习总结

写在前面本学习总结主要目的1.怕以后忘记，到时候翻来看看，2.梳理一下项目过程，便于工业化生产（哈哈）3.敲一遍代码加深记忆4.帮助他人，方便入门同学能够容易入门本过程主要设计到的内容1.torch.nn，nn模块下的Module类，组件类，neturenetwork2.tensor，巩固tensor的方法3.torch.utils.data里面DataLoader的用法4.torchvision
yuejich·2023-01-01 13:54

深度学习实战1-(keras框架)企业数据分析与预测

今天给大家带来深度学习框架keras的实战项目，用于基本的企业数据分析，预测企业净利润情况，并利用灰色预测函数GM11进行预测模型。我们拿到企业数据，这里参数抽象成x1-x9，y表示净利润，数据如下：下面我们开始编写代码进行分析，首先我们引入库：importnumpyasnpimportpandasaspdfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.laye
微学AI·2022-12-31 14:39

Pytorch深度学习实战——第3章课后习题

1.从list(range(9))list(range(9))list(range(9))中创建一个张量aaa并预测检查其大小、偏移量、步长。importtorcha=torch.tensor(list(range(9)))print(a.storage_offset())#偏移量print(a.stride())#步长print(a.size())#大小a)使用b=a.view(3,3)b=a.
看星河的兔子·2022-12-30 08:50

边玩边学！交互式可视化图解！快收藏这18个机器学习和数据科学网站！⛵

作者：韩信子@ShowMeAI机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutoria
·2022-12-28 19:21

基于RNN的NLP机器翻译深度学习课程 | 附实战代码

刚好趁着这个机会写一系列NLP机器翻译深度学习实战课程。
AI科技大本营·2022-12-28 14:02

Python与深度学习实战（一）

Python与深度学习实战（一）一、写在前面本文仅用做个人在win10系统下使用Python进行深度学习实战所遇到的一些问题解决实记与经验分享二、Conda的安装与问题的产生在win10系统下安装Anaconda
叶落风沙·2022-12-28 07:13

真实世界的人工智能应用落地——OpenAI篇 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail
ShowMeAI·2022-12-27 11:14

深度学习实战（1）——训练Mnist数据集

1.导入必要的库importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyimporttorchvision#需要用到torchversion中的数据集fromIPythonimportdisplay2.下载Mnist数据集#下载数据集#数据集的格式pytorch不一定支持，所以要用transform把数据集的格式转换成pytorch支持的形式transf
schedule list·2022-12-27 09:54

深度学习实战-使用Kera预测人物年龄

问题描述我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle”“Old”表示)，我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄（全是阿三的头像。。。），测试集有6636张图片，首先我们加载数据集，然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型，预测出6636张人物头像对应的年龄引入所需要模块importosimportrandomimportpand
致Great·2022-12-26 23:45

真实世界的人工智能应用落地——OpenAI篇 ⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail
·2022-12-26 14:02

读《python计算机视觉与深度学习实战》（郭卡，戴亮编著）笔记·part1

1.Datasetpytorch中提供了两种Dataset，一种是Dataset，另一种是IterableDataset。在构建Dataset子类的时候，一般来说只需要定义__init__、__get_item__和__len__这3个方法，它们的作用分别如下：__init__:初始化类__get_item__:提取Dataset中的元素，通常是元组形式，如（input，target）__len_
SummerMiko_·2022-12-26 12:53

《PyTorch深度学习实战》学习笔记07——处理多维特征输入

1.声明本文为哔哩哔哩视频集《PyTorch深度学习实战》课程的学习笔记，仅作为记录分享。此文所用数据集可从百度网盘链接下载，放置于所写python脚本同级目录之下。
会掉头发·2022-12-26 08:41

PyTorch深度学习实战—3.4 命名张量

目录一、为什么要对张量进行命名二、具体实例（将RGB三维图像转换为灰度一维图像）一、为什么要对张量进行命名张量的维度或坐标轴通常用来表示诸如像素位置或颜色通道的信息，比如说通道数、图像的宽（列数）、图像的高（行数），那么由于我们在计算时需要相应的通道数、宽高等对应计算，并且有时数据存储并不一定都是按照[channels,rows,columns]这种顺序进行存储，也可能以[rows,columns
加油啊老李头·2022-12-25 09:05

Pytorch 深度学习实战 ‘cannot import name ‘BytesType‘ from ‘diskcache.core‘

将下述代码加入到util/disk.py文件中fromcassandra.cqltypesimportBytesTypefromdiskcacheimportFanoutCache,Disk,corefromdiskcache.coreimportiofromioimportBytesIOfromdiskcache.coreimportMODE_BINARY后面如果有缺少模型cassandra的报
加油啊老李头·2022-12-25 09:04

Tensorflow深度学习实战之(五)--保存与恢复模型

文章目录一、保存模型二、恢复模型三、使用模型预测一、保存模型在训练完Tensorflow模型为了方便对新的数据进行预测需要保存该模型，Tensorflow提供tf.train.Saver()函数建立一个saver对象，然后在会话中调saver的save()函数即可将模型保存起来，形式为：saver.save(sess,save_path,global_step=None)，主要用来保存模型其参数意
TORE007·2022-12-24 19:24

Pytorch实战100例-第8天：C3模块实现

天深度学习训练营内部限免文章参考本文所写记录性文章，请在文章开头注明以下内容，复制粘贴即可本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：Pytorch实战|P8周：C3模块实现原作者：K同学啊|接辅导、项目定制⏲往期文章：深度学习实战训练
Jessica2017lj·2022-12-24 18:51

PyTorch深度学习实战 第十一讲

第十一讲卷积神经网络高级篇GoogLeNet和ResNetGoogLeNet1、据说GoogLeNet中的L之所以大写，是为了纪念最早的LeNet。Googlenet中存在很多重复的模块，称之为Inceptionmodule。其中用到了11,33，55的卷积块。11的卷积可以改变通道数量，同时大大减少计算量。2、通过类编写inceptionmodule时，注意分清哪些定义在init内，哪些在for
张十八员外·2022-12-22 18:13

中国风？古典系？AI中文绘图创作尝鲜！⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail
ShowMeAI·2022-12-21 14:20

【深度学习实战】用yolov5测试球员与足球检测

系列文章目录第一章深度学习实战之yolov5实现球员与足球检测文章目录系列文章目录前言一、环境搭建与调试二、检测与输出总结前言目标检测是计算机视觉中常见且不可或缺的任务之一。
PellyKoo·2022-12-21 10:43

中国风？古典系？AI中文绘图创作尝鲜！⛵

作者：韩信子@ShowMeAI深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail
·2022-12-20 14:29

深度学习实战第三周--天气识别

本周使用卷积神经网络进行天气识别该数据集中包含四种天气，含有1125张图片，数据集较少，如果直接训练后用来应用肯定不行1.显卡设置设置使用GPU训练，我本机带有GPU，如果你不想设置，那就直接忽略本步，默认使用CPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpus0=gpus[0]tf.config
南京比高IT·2022-12-19 14:33

008_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第九讲——多分类问题

一、目的使用softmax函数对Minist数据集进行分类二、编程2.1softmax函数我们先来了解一下什么是softmax激活函数：softmax函数，又称归一化指数函数，它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。下图展示了softmax的计算方法：概率有两个性质：1）预测的概率为非负数；2）各种预测结果概率之和等于1。softmax就是将在负无穷
王泽的随笔·2022-12-19 09:55

Python深度学习实战：多类花朵分类

Python深度学习实战：多类花朵分类鸢尾花分类数据集导入库和函数指定随机数种子导入数据输出变量编码设计神经网络用K折交叉检验测试模型总结本章我们使用Keras为多类分类开发并验证一个神经网络。
王子王子聪·2022-12-18 09:07

Keras深度学习实战（41）——语音识别

Keras深度学习实战（41）——语音识别0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.语音识别模型2.1数据加载与预处理2.2模型构建与训练小结系列链接0.前言语音识别(AutomaticSpeechRecognition
盼小辉丶·2022-12-18 09:35

python猫狗大战pytorch_深度学习实战---猫狗大战(pytorch实现)

数据准备猫狗大战数据集下载链接微软的数据集已经分好类，直接使用就行，数据划分我们将猫和狗的图片分别移动到训练集和验证集中，其中90%的数据作为训练集，10%的图片作为验证集，使用shutil.move()来移动图片。新建文件夹train,test,将数据集放入train中，利用代码将10%的数据移动到test中文件移动代码importosimportshutilsource_path=r"E:\猫
weixin_39782782·2022-12-17 16:43

PyTorch深度学习实战

PyTorch实战项目结构和流程使用PyTorch进行深度学习实战main文件model文件engine文件utils文件使用PyTorch进行深度学习实战使用PyTorch进行深度学习实战，对我来说一般编写四个文件来完成深度学习项目
小高高不要bug·2022-12-17 10:15

pytorch深度学习实战一书，tensorboard可视化踩坑

书评&踩坑@[TOC](书评&踩坑)`提示：纯个人观点，仅供参考`前言一、源码学习，又是版本问题（省略内心独白...）二、步骤1.安装tensorflow2.思考，看代码，看书求证总结提示：纯个人观点，仅供参考前言说实话，转到pytorch后，还是第一次在pytorch学习使用tensorboard。torch.utils.tensorboard，不得不说容人之量是很好的。优点学习不回避，点个赞。
老王小可·2022-12-17 10:10

唐宇迪Pytorch笔记（附课程资料）

目录pytorch_tutorial介绍软件架构安装教程所需python包使用说明配套资料{title={pytorch深度学习实战},author={唐宇迪},url={https://github.com
学习小呆呱·2022-12-16 19:53

边玩边学！交互式可视化图解！快收藏这18个机器学习和数据科学网站！

作者：韩信子@ShowMeAI机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials
ShowMeAI·2022-12-16 15:17

pytorch深度学习实战lesson36

第三十六课锚框因为我们在目标检测里面需要预测边缘框，所以给我们的预测带来了很大的问题。我们在卷积神经网络里面做图片分类的时候，整个代码写起来看上去非常简单，就是一个softMax出去就完事了。但是因为有边框的加入，使得我们在预测的时候麻烦特别多。今天这里讲的一个技术是锚框。锚框就是计算机视觉算法里生成的一些用于预测的边缘框。叫anchorbox。目录第三十六课锚框理论部分实践部分理论部分锚框就是说
光·宇·2022-12-16 04:58

pytorch深度学习实战lesson34

第三十四课微调微调是计算机视觉，特别是对深度学习来讲最重要的一个技术，就是你可以发现整个深度学习为什么能够work，这是因为有微调在。所谓的微调也叫transferlearning，就是迁移学习，这是改变了整个计算机视觉的方法。所以这个是最重要的一个技术，大家一定是要搞清楚。目录理论部分实践部分理论部分首先可以看一下imagenet，它里面有120万张图片，类别数是1000，这是比较大的数据集；m
光·宇·2022-12-14 10:07

pytorch深度学习实战lesson35

第三十五课物体检测、边缘框实现、数据集目标检测，或者叫物体检测，或者叫objectdetection，是计算机视觉里面也算是用得最为广泛的一个应用了。虽然开始一直在讲图片分类，但实际在计算机视觉的应用里面，图片分类相对来说用的没那么多。因为你说我给你一张图片，我说这里面有只猫，有只狗。其实在对用户来讲，这个东西好像也不显得那么重要，因为图片里面其实有很多东西。目标检测或者物体检测其实想尝试去看一下
光·宇·2022-12-14 10:23

机器学习/深度学习实战——十行代码预测kaggle房价（automl）

文章目录1.下载和安装autogluon2.训练模型3.预测并保存结果4.既然automl已经这么强大了，为什么还需要做数据分析和深度建模呢？沐神提供在动手学深度学习课程中提供的代码，我在本地进行了复现，这里整理一下。关于数据分析、预处理、用传统机器学习方法进行网络训练可以参考我之前的几篇博客。数据分析数据预处理应用机器学习回归分析算法进行建模和预测这里说明一下：使用autogluon等自动建模的
留小星·2022-12-13 23:14

深度学习实战——利用卷积神经网络对手写数字二值图像分类（附代码）

系列文章目录深度学习实战——利用卷积神经网络对手写数字二值图像分类（附代码）目录系列文章目录前言一、案例需求二、MATLAB算法实现三、MATLAB源代码参考文献前言本案例利用MATLAB中的DLToolbox
沉醉花海123·2022-12-13 12:49

我的深度学习过程，你可以借鉴我的方法，该方法对初学者友好

2.Pytorch入门课程Pytorch入门到精通全教程-卷积神经网络-循环神经网络我的GitHub仓库3.李宏毅的课程最实用-宝可梦王子李宏毅2021春季课程4.Pytorch实战课程Pytorch深度学习实战教学我的
Anefuer_kpl·2022-12-13 08:20

Keras深度学习实战（40）——音频生成

Keras深度学习实战（40）——音频生成0.前言1.模型与数据集分析1.1数据集分析1.2模型分析2.音频生成模型2.1数据集加载与预处理2.2模型构建与训练小结系列链接0.前言我们已经在《文本生成模型
盼小辉丶·2022-12-12 10:38

深度学习实战（一）基于Keras的手写数字识别

MNIST数据集是经典的手写数字识别数据集MNIST数据集可在http://yann.lecun.com/exdb/mnist/获取,它包含了四个部分:Trainingsetimages:train-images-idx3-ubyte.gz(9.9MB,解压后47MB,包含60,000个样本)Trainingsetlabels:train-labels-idx1-ubyte.gz(29KB,解压后
一个肌肉猛男·2022-12-11 14:32

《深度学习实战》第1天-ResNet

活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习日记1，学习知识点学习地址：跟李沐学AI的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili论文文章：He,K.,Zhang,X.,Ren,S.,&Sun,J.(2016).Deepresiduallearningforimagerecognition.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecog
Richard_happy@day·2022-12-10 17:09

深度学习实战第二周--彩色图片的识别

本周识别彩色图片，采取卷积神经网络搭建网络，数据集数量适中，但评价指标的数值值得提高1.设置设备，本文采用自己电脑自带的GPU1080Ti#设置GPUimporttensorflowastfgpus=tf.config.list_physical_devices("GPU")ifgpus:gpus0=gpus[0]#如果有多个GPU，则仅仅使用第0个GPUtf.config.experimenta
南京比高IT·2022-12-10 14:13

深度学习实战（一）：利用RNN与LSTM网络实战——Tensorflow打造唐诗生成网络

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。一、目录结构介绍checkpoints：是生成唐诗时自动创建的dataset：存放数据集和读取诗歌文件（poem.py：预处理古诗词）models：存放模型构建（model.py）这是歌词与唐诗的共用代码inference：存放模型训练，包括训练和生成主函数，主要是命令行的参数的构建（main.py）二、整体思路输入首字母，补全整首诗先统计古诗词
普通网友·2022-12-10 06:19

学习率设小一点，迭代次数多一点，误差变动设小一点

在学习李明军的《TensorFlow深度学习实战大全》，第一章的代码就看不懂。我按照书上前面的说明，自己写程序，实现将100个点拟合成一条直线。
ewwerpm·2022-12-09 16:31

PyTorch深度学习实战 第三讲

梯度下降和随机梯度下降梯度下降#梯度下降importmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w=1.0defforward(x):returnx*wdefcost(x,y):cost=0forx_train,y_traininzip(x,y):y_pred=forward(x_train)cost_per=(y_p
张十八员外·2022-12-08 18:06

异常检测第三篇：MNIST数据集分类（pytorch实现）

之前两篇我们用传统的机器学习方法实现了无监督和半监督的异常检测，今天我们开始进行异常检测的深度学习实战（监督学习）。
juanjuanyou·2022-12-08 11:22

【Pytorch学习笔记】6.关于Tensor、Module内参数的dtype类型转换

float转换疑问解答1buffer是另一种模型参数2浮点型参数指代float64，float32，float16小总结：Tensor的dtype类型转换3为什么要统一成float32总结问题引入我们在学习深度学习实战项目
takedachia·2022-12-07 19:10

深度学习实战15(进阶版)-让机器进行阅读理解+你可以变成出题者提问

大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个机器阅读理解的项目，利用ERNIE的预训练模型进行微调训练，添加自己的数据集进行训练，训练好就可以利用功能进行阅读式信息抽取啦，也可以问机器一些简单的问题进行抽取。今天采用的paddle深度学习框架，它和pytorch很像，可以快速迁移。1、数据集基于语义的阅读理解是检索问答系统中的重要部分，最常见的数据集是单篇章、抽取式阅读理解数据集。关于阅读理解的数据集
微学AI·2022-12-07 19:31

《Web安全之深度学习实战》笔记：第十三章 DGA域名识别

本小节是讲解DGA域名的识别，在《web安全之机器学习入门》中，曾经通过多节来讲解DGA域名，相关笔记如下：《Web安全之机器学习入门》笔记：第七章7.6朴素贝叶斯检测DGA域名_mooyuan的博客-CSDN博客《Web安全之机器学习入门》笔记：第九章9.4支持向量机算法SVM检测DGA域名_mooyuan的博客-CSDN博客《Web安全之机器学习入门》笔记：第十章10.3K-Means算法检测
mooyuan天天·2022-12-07 14:40

Python深度学习实战：声呐返回值分类

Python深度学习实战：声呐返回值分类声呐物体分类数据简单的神经网络预处理数据以增加性能调整模型的拓扑和神经元缩小网络扩大网络总结本章我们使用Keras开发一个二分类网络。
王子王子聪·2022-12-07 07:42
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他