Python深度学习

基于Python深度学习的垃圾分类代码，用深度残差网络构建

垃圾分类完整代码下载地址：基于Python深度学习的垃圾分类代码介绍这是一个基于深度学习的垃圾分类小工程，用深度残差网络构建软件架构使用深度残差网络resnet50作为基石，在后续添加需要的层以适应不同的分类任务模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存
Python代码大全·2023-01-06 17:21

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

Python深度学习项目—MINST书写数字识别（含全部源代码）

Python深度学习项目—MINST书写数字识别目录Python深度学习项目—MINST书写数字识别一、项目简介二、项目结构及环境三、网络结构介绍四、程序文件介绍五、使用介绍六、源代码获取一、项目简介1
贪婪的小白·2023-01-05 13:01

《Python深度学习》读书笔记：第2章 神经网络的数学基础

目录第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络2.2神经网络的数据表示2.2.1标量（0D张量）2.2.2向量（1D张量）2.2.3矩阵（2D张量）2.2.43D张量与更高维张量2.2.5关键属性2.2.6在Numpy中操作张量2.2.7数据批量的概念2.2.8现实世界中的数据张量2.2.9向量数据2.2.10时间序列数据或序列数据2.2.11图像数据2.2.12视频数据2.3神经网络的“齿轮”：
非文的NLP修炼笔记·2023-01-04 11:08

python深度学习之残差网络ResNets

文章目录1、什么是ResNets2、构建一个ResNet（50层）2.1identityblock2.2convolutionalblock2.3利用两种模块构建ResNet（50层）2.4再次查看ResNet结构2.5编译运行模型3、ResNet的应用实例——识别和分类手势reference1、什么是ResNets我们知道，如果神经网络层数越多，网络越深，源于梯度消失和梯度爆炸的影响，整个模型难
英雄各有见·2023-01-03 10:35

尝试将BERT应用于IMDB情感分类任务

前言之前在学习《Python深度学习》这本书的时候记得在书中有一个使用GloVe词嵌入的方式进行IMDB数据集的情感分类任务，而最近在网上学习了一个使用BERT进行关系抽取的项目，于是乎考虑尝试用BERT
tedist·2023-01-03 09:22

python深度学习图像处理CSV文件分类标签图片到各个文件夹

python深度学习图像处理CSV文件分类标签图片到各个文件夹python深度学习图像处理CSV文件分类标签图片到各个文件夹导入库读取csv文件读取并分类图片文件分为测试集、训练集、验证集、和train_validpython
Aries_Ro·2023-01-02 14:36

python深度学习环境搭建（关键词Windows10 anaconda tensorflow keras GPU）

前言：我刚开始看《python深度学习》这本书，书上教的环境搭建过程是在Ubuntu上进行安装的，我不会Ubuntu于是只能用Windows，于是我开始找安装教程，但是没有和这本书配套的，而且感觉比较靠谱的都是在
E－blue·2023-01-01 08:16

基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术④基于python
小艳加油·2022-12-31 17:26

Python深度学习09——Keras实现深度学习模型调整技巧

参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法
阡之尘埃·2022-12-31 15:02

在C++中部署python深度学习-学习笔记

文章目录一、简介二、思路三、深度学习部署平台和模型部署框架3.1部署平台3.2部署框架四、基于TorchScript的PyTorch模型部署4.1TorchScript1.Tracing应用2.Script应用4.2Libtorch4.3基于C++的PyTorch模型部署完整流程4.4本人的实际使用过程第一步：将模型导出成torchscript第二步：下载libtorch并在VS中配置libtor
jindayue·2022-12-31 15:19

采用预训练模型来训练新的模型

想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络----python深度学习二、什么是预训练模型？顾名思义，预训练模型就是之前训练好的模型。
胜寒君·2022-12-29 16:44

【Python深度学习】Python全栈体系（三十五）

深度学习第十七章图像分类概述一、图像分类概述1.什么是图像分类？图像分类就是将不同的图像划分到不同类别，实现最小分类误差、最高精度。手写体识别就是一个经典的图像分类问题，它将输入图像分为0~9某个数字中，实际就是将输入图像分为10类。2.图像分类粒度2.1跨物种级图像分类：在不同物种层次上识别不同对象，如猫狗分类2.2子类细粒度图像分类：同一大类下，不同子类的分类。如不同的鸟分类，不同的狗分类2.
柠檬小帽·2022-12-29 07:50

深入理解自编码器（用变分自编码器生成图像）

文章目录自编码器欠完备自编码器正则自编码器稀疏自编码器去噪自编码器收缩自编码器变分自编码器References内容总结自花书《DeepLearning》以及《Python深度学习》。
如松茂矣·2022-12-28 20:35

python深度学习入门笔记全面总结！！（持续更新）

前言之前有过断断续续地学习深度学习的经历对深度学习有一定的了解包括激活函数，损失函数，卷积，池化这种基本概念对CNN，RNN，ResNet都有一定的了解去年参加的项目里还和队友一起做了个基于CNN的智能搜索引擎（没记错的话还花里胡哨地用了点jieba分词）不过当时才刚刚大二，知识体系漏洞很大，项目全靠带现在再翻翻当时的源码都得费好大劲才能回想起来在写什么。。。而想想自己到底学了点什么深度学习，又很
JOKECHEN66·2022-12-28 14:09

【Python深度学习】循环神经网络RNN中文分词实战（附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~长期依赖问题以基本单元为基础构建的循环神经网络具备记忆性，虽然能够处理有关联的序列数据问题，但是因为梯度消散和爆炸问题的存在，不能有效利用间距过长的信息，效果有限，称之为长期依赖（Long-TermDependencies）问题。长短时记忆网络是在普通循环神经网络基本单元的基础上，在隐层各单元间传递时通过几个可控门（遗忘门、输入门、候选门、输出门），
showswoller·2022-12-28 14:59

Python深度学习之模型优化

DeepLearningwithPython这篇文章是我学习《DeepLearningwithPython》(第二版，FrançoisChollet著)时写的系列笔记之一。文章的内容是从Jupyternotebooks转成Markdown的，你可以去GitHub或Gitee找到原始的.ipynb笔记本。你可以去这个网站在线阅读这本书的正版原文(英文)。这本书的作者也给出了配套的Jupyternot
CDFMLR·2022-12-28 07:41

matlab编写识别手写数字_[Python人工智能] 十一.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例...

[Python人工智能]十一.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例从本专栏开始，正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
weixin_39851279·2022-12-28 01:01

lstm原理_[Python人工智能] 十一.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例...

[Python人工智能]十一.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例从本专栏开始，正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
weixin_39952074·2022-12-28 01:01

anaconda学习python_python深度学习笔记1-Anaconda软件安装

————工欲善其事必先利其器一、Anaconda介绍Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包，Anaconda的下载文件比较大(约531MB)，如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和Python)。Python是非常适合进行深度学
康尔馨CARESEEN·2022-12-24 14:47

Python深度学习--简易版数字识别系统

准备条件：1.安装sys，os，numpy，matplotlib，opencv库组2.下载训练数据mnist下载地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1SMeGhW0SVYc7audg2Q1kJA?pwd=1aru提取码:1aru下载好后，把里面的dataset文件放到本项目文件同一路径下。就OK啦准备就绪！开搞！！！实现代码#项目实操---数字识别系统#####fromlo
叁苏言·2022-12-24 06:10

Python深度学习第四章——机器学习基础

4.1-4.3整理1、机器学习的四个分支：监督学习：目前最多，通常需要人工标注，主要包括回归和分类、序列生成、语法树预测、目标检测、图像分割无监督学习：没有目标情况下寻找输入数据的有趣变换，目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。降维和聚类是常见的无监督学习方法。自监督学习：没有人工标注标签的监督学习，标签仍然存在，但是他们由输入数据生成，通常使用启发式算法生成。自编码器
想好好学习天天向上·2022-12-23 09:44

【Python深度学习】Python全栈体系（三十三）

深度学习第十四章PaddlePaddle概览一、PaddlePaddle简介1.什么是PaddlePaddle？PaddlePaddle（ParallelDistributedDeepLearning，中文名飞桨）是百度公司推出的开源，易学习，易使用的分布式深度学习平台源于产业实践，在实际中有着优异表现支持多种机器学习经典模型2.为什么学习PaddlePaddle？开源，国产提供算力支持，能完成复
柠檬小帽·2022-12-23 07:55

keras之父《python深度学习》笔记 第八章

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档生成式深度学习前言一、使用LSTM生成文本1.生成式网络的历史2.如何生成序列数据3.采样策略的重要性4.字符级LSTM文本生成实现二、DeepDream1.DeepDream介绍2.用Keras实现DeepDream三、神经风格迁移1.内容损失2.风格损失3.用Keras实现神经风格迁移四、用变分自编码器生成图像1.从图像的潜在空间
都督美州诸军事·2022-12-22 14:27

【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战（图文解释 附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用于对序列的非线性特征进行学习的深度神经网络。循环神经网络的输入是有前后关联关系的序列。循环神经网络可以用来解决与序列有关的问题，如序列回归、序列分类和序列标注等任务。序列的回归问题，如气温、股票价格的预测问题，它的输入是前几个气温、股票价格的值，输出的是连续的预测值。
showswoller·2022-12-22 06:26

python深度学习指定使用某块gpu，CUDA_VISIBLE_DEVICES

如果代码中很多地方需要指定使用gpu，原本写法并未指定具体某一块，这样在改代码的时候会十分麻烦，我们可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定某块gpu，这样，在程序看来，是只有指定的这块gpu的，而其他gpu都不可见了，也就不会使用其他gpu。运行python脚本时，使用如下这种方法，指定gpu#run_python.shgpu=2CUDA_VISIBLE_DEVICES=$gpup
兰缕启林·2022-12-21 13:36

import pearonr计算相关性时TypeError: No loop matching the specified signature and casting was found

学习《python深度学习(NDLewis)》第六章，代码出了一个bug，原代码为：#使用相关性函数，检查预测值和实际值之间的相关性fromscipy.stats.statsimportpearsonrcorrel
拔不出刀斋·2022-12-21 07:14

《Python深度学习》----keras--菜鸡的学习日记

说明：本人是初学者，在摸索深度学习的学习方法，没有高人指路摸索着前进，发布本学习笔记主要是为了记录自己学习深度学习的点滴，起到一个督促和积累的作用。同时也希望和我一样的“菜鸡”，可以少走弯路，大家共同进步！共同学习！也希望各位大佬多提宝贵意见，生活不易，想逆袭靠学习！补充：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！看书其实没啥大用最重要的还是实操，看书最主要的作用其实是一个知识的梳理和指引，书本可以给我们的
惨不忍睹帅·2022-12-20 12:44

人员抽烟行为识别检测系统 opencv+python

人员抽烟行为识别检测系统基于opencv+python深度学习架构模型，对现场人员抽烟行为实施分析监测。YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。
燧机科技·2022-12-19 20:27

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

Python深度学习基础（三）——全连接层以及反向传递的理解与手动实现

全连接层以及反向传递的理解与手动实现全连接层简介实现原理正向传递反向传递代码实现全连接层简介全连接层又被称为密连接层，通常可以用Affine或Dense表示实现原理正向传递全连接层在正向传递时和感知机完全一致，都是直接将输入值乘以权值在加上偏置即可，这里尤为注意的是我们使用的是矩阵。公式非常简单y=x⋅w+by=x\cdotw+by=x⋅w+b反向传递对于正向传递的表达式，我们可以将整个正向传递过
艾醒(AiXing-w)·2022-12-18 09:25

python深度学习之深层神经网络基础与图像分类

前言本文参考吴恩达老师的机器学习课程作业，结合自己的理解所作笔记文章目录前言1、热身：创建并初始化二层神经网络2、进阶：L层神经网络第一部分——正向传播(1)初始化参数initialize_parameters_deep(2)线性传播linear_forward(3)正向线性激活linear_activation_forward(4)正向传播L_model_forward(X,parameters
英雄各有见·2022-12-18 08:53

Keras入门笔记(一)-从二分类问题到多分类问题、图像识别问题

Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。
身披白袍·2022-12-18 02:49

使用cmd进行环境安装全流程

win环境安装及库配置win+r打开运行对话框输入：1、condacreate-ntfpython=3.6//tf是环境名2、activatetf//进入环境库配置（python深度学习为例）3、pipinstalltensorflow
凛冬顾北·2022-12-17 23:41

[Python深度学习]kaggle猫狗大战

1、kaggle链接2、在此处新建一个notebook（和JupyterNotebook类似）在右上角可以看到猫狗大战所需要用到的数据集3、首先将数据集进行解压（为避免切换到错误的目录下执行下列代码，这里采用的是绝对路径）train_path='/kaggle/input/dogs-vs-cats/train.zip'test_path='/kaggle/input/dogs-vs-cats/te
如风的少年-·2022-12-17 16:12

4.Keras实现预测房价问题

文章目录前言一、波士顿房价数据集二、步骤1.导入Keras2、加载波士顿房价数据集3、准备数据4、构建网络利用K折验证来验证方法绘制图像5、训练最终模型总结前言笔者权当做笔记，借鉴的是《Python深度学习
太笨鸟·2022-12-17 13:11

Python深度学习入门之mnist-VGG（Tensorflow2.0实现）

mnist手写数字数据集深度学习最常用的数据集，本文以mnist数据集为例，利用Tensorflow2.0框架搭建VGG网络，实现mnist数据集识别任务，并画出各个曲线。Demo完整代码如下：importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersimportnumpyasnp#加载mnist数据集(x_train,y_train),(x_test
CV干饭王·2022-12-17 11:21

如何在Python深度学习中设置GPU卡号

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文介绍在Python深度学习代码运行的过程中，如何设置GPU卡号（包括PyTorch和TensorFlow适用的写法），主要适用于单卡场景，以后可能会增加多卡场景。
诸神缄默不语·2022-12-17 09:55

【学习笔记】《Python深度学习》第七章：高级的深度学习最佳实践

文章目录1Keras函数式API1.1函数式API简介1.2多输入模型1.3多输出模型1.4层组成的有向无环图1.5共享层权重1.6将模型作为层2使用Keras回调函数和TensorBoard检查并监控深度学习模型2.1训练过程中将回调函数作用于模型2.2TensorBoard简介：TensorFlow的可视化框架3让模型性能发挥到极致3.1高级架构模式3.2超参数优化3.3模型集成1Keras函
Schanappi·2022-12-15 08:07

Python深度学习基础（四）——损失函数

损失函数前言损失函数均方误差（MSE）L2范式与闵可夫斯基距离交叉熵误差（cross_entropy_error）极大似然损失函数（LR）应用场景总结前言在进行深度学习的过程中我们需要有一个评判标准来评价模型，损失函数就是通过比较预测值与真实值的来对模型当前的权值进行评价的损失函数均方误差（MSE）均方误差也被称作最小二乘法，常用于解决回归问题公式这里原本的公式应该为E=1n∑k(yk−tk)2E
艾醒(AiXing-w)·2022-12-13 09:03

Python深度学习

Python深度学习创建数组标准安装的Python中用列表(list)保存一组值，可以用来当作数组使用，不过由于列表的元素可以是任何对象，因此列表中所保存的是对象的指针。
硬.汉·2022-12-11 21:25

Python深度学习介绍及相关例题

Python深度学习生态的演变非常迅猛，一些强大的框架随着深度学习领域的发展逐渐被大量的人使用而流行起来。本文对一些常见的深度学习框架进行介绍，对它们的特点进行对比。
自信的阿星·2022-12-11 20:17

转发某童鞋tensorflow实战入门深度学习的笔记

过年无聊，边学边用Python深度学习与传统编程的区别
kevinweijun·2022-12-11 09:16

Python 常用官方文档整理

Python常用官方文档整理python深度学习–在学习实践中经常会用到的官方中文文档名称链接Python3中文Numpy中文Pandas中文Pytorch中文Matplotlib中文
Moshen Li·2022-12-09 13:34

tensorflow_gpu-2.10.0之Windows10版从零安装，依据官网保证CUDA和CUDNN兼容性

[Windows10安装python深度学习最新环境]此文更新说明：如果安装的经历让你身心俱疲，请信任我，只要再耐心操作一次，保你成功！！！
蓝牙传输味觉·2022-12-08 01:24

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

python深度学习 微调模型与冻结部分层

特征微调有助于提高深度学习的精度,而将卷积基(就是预先训练好的卷积模型)的前面大部分层冻结,只微调(此时的学习率也应该相应的调低)顶部更抽象的层---可以理解为更细节的特征这样可以在一定程度上提高模型的识别精度,我的实验结果比原有的精度提高了4个点左右,从90%提高到94%下面是全部的代码,很简单.不过有个疑问:训练出来的验证精度达不到书上说的97%,有解决的同学请留言告知一下,不慎感激!!!#即
AItitanic·2022-12-07 07:38

基于PyTorch深度学习（1）：Numpy与PyTorch基础

基于《Python深度学习：基于Pytorch》整理的学习笔记。B站配套课程相关源代码上传至个人GitHub1.1生成NumPy数组importnumpyasnp导入NumPy后，可通过np.
realmadridchenwentao·2022-12-06 18:01

主要矛盾:毕业和就业,为人处世

毕业：毕业需要的知识（写论文需要的知识）一、论文，二、python深度学习代码。就业：java学习路线的东西。以及自己犯的错误。为人处世:经典书籍。
编程是个体力活·2022-12-06 13:01

python astype()_Python深度学习教程：LSTM时间序列预测小练习—国航乘客数量预测...

Python深度学习教程：LSTM时间序列预测小练习—国航乘客数量预测参考数据：数据一共两列，左边是日期，右边是乘客数量对数据做可视化：importmathimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportread_csvfromkeras.modelsimportSequentialfromker
weixin_39650756·2022-12-06 13:19
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