python深度学习

Keras CIFAR-10 分类汇总篇

keras介绍keras是python深度学习中常用的一个学习框架，它有着极其强大的功能，基本能用于常用的各个模型。keras具有的特性1、相同的代码可以在
风信子的猫Redamancy·2022-11-23 04:41

Python深度学习（循环神经网络）--学习笔记（十三）

6.2理解循环神经网络目前见过的所有神经网络（比如密集连接网络和卷积神经网络）都有一个特点，那就是它们都没有记忆。它们单独处理每个输入，在输入与输入之间没有保存任何状态。对于这样的网络，要想处理数据点的序列或时间序列，你需要向网络同时展示整个序列，即将序列转换成单个数据点。例如，在IMDB示例中就是这么做的：将全部电影评论转换为一个大向量，然后一次性处理。这种网络叫作前馈网络（feedforwar
呆萌的小透明·2022-11-22 22:49

常见的7种深度学习框架对比

作为第一个Python深度学习框架，Theano很好的完成了自己的使命，为之后深度学习框架的开发奠定了基本设计方向：以计算图为框架的核心，采用GPU加速计算(1)Python+NumPy的组合；(2)使用计算图
lingpy·2022-11-22 11:19

Python深度学习入门笔记之1

Python深度学习入门笔记文章目录Python深度学习入门笔记1.感知机感知机是什么感知机能干什么用导入权重和偏置感知机的局限性用图表示感知机实现与门用图表示感知机无法实现与门线性和非线性多层感知机2
如魔·2022-11-22 01:21

python深度学习入门-神经网络

深度学习入门-神经网络博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要1、从感知机到神经网络1.1神经网络的例子1.2复习感知机1.3激活函数登场2、激活函数2.1sigmoid函数（sigmoidfunction）2.2阶跃函数的实现2.3阶跃函数的图形2.4sigmoid函数的实现2.5sigmoid函数的图形2.6si
诗雨时·2022-11-21 22:15

Python深度学习02——Keras多层感知机(MLP)实现

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·2022-11-21 20:08

云平台运行python_如何免费云端运行Python深度学习框架？

想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。痛点《如何用Python和深度神经网络识别图像？》一文发布后，收到了很多读者的留言。大家对从前印象中高不可攀的深度神经网络图片识别来了兴趣，都打算亲自动手，试用一下简单易用的TuriCreate框架。有的读者尝试之后，很开
weixin_39860260·2022-11-21 10:15

Python深度学习基础（六）——ubuntu操作系统下从零开始配置pytorch深度学习环境

CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：https://marketing.csdn.net/p/bb5081d88a77db8d6ef45bb7b6ef3d7f参赛话题：哪项人工智能技术使你感受到了神奇？话题描述：在你漫长炼丹之旅，哪一项人工智能技术最让你印象深刻？创作模板：文章目录更新安装C/C++的编译环境安装python3.8下载miniconda下载zip安装miniconda安装jupy
艾醒(AiXing-w)·2022-11-21 07:45

【学习笔记】《Python深度学习》第四章：机器学习基础

文章目录1机器学习的四个分支1.1监督学习1.2无监督学习1.3自监督学习1.4强化学习2评估机器学习模型2.1训练集、验证集和测试集2.2注意事项3数据预处理、特征工程和特征学习3.1神经网络的数据预处理3.2特征工程4过拟合与欠拟合4.1减小网络大小4.2添加权重正则化4.3添加dropout正则化5机器学习的通用工作流程5.1定义问题，收集数据集5.2选择衡量成功的指标5.3确定评估方法5.
Schanappi·2022-11-20 11:19

1.卷积神经网络入门-训练手写体识别

文章目录前言一、代码和运行结果二、图例解读代码过程总结前言笔者权当做笔记，借鉴的是《Python深度学习》这本书，里面的代码也都是书上的代码，用的是jupyternotebook编写代码。
太笨鸟·2022-11-20 11:23

Python深度学习-Data Augmentation：使用Augly库进行图片数据增强

AuglyAugLy是一个数据增强库，可以帮助评估和提高模型的稳健性。该库支持四种模式（音频、视频、图像和文本），并且包含100多种执行数据增强的方法。如果正在从事使用音频、视频、图像或文本数据集的机器学习或深度学习项目，可以使用此库来增加数据并提高模型性能。该库由FacebookAI的软件工程师JoannaBitton、FAIR的研究工程师ZoePapakipos以及Facebook的其他研究人
南浔Pyer·2022-11-20 05:32

使用Docker部署Python深度学习项目

1、新建一个文件夹里面包含三个文件，分别是Python项目文件、requirements.txt、Dockerfile2、编写Dockerfile这个按照自己的环境以及需求进行修改#基于的基础镜像FROMpython:3.6.8#代码添加到code文件夹ADD./code#设置code文件夹是工作目录WORKDIR/code#安装支持RUNpipinstall-rrequirements.txtC
咕 嘟·2022-11-20 05:16

深度学习中的精度、准确率、精确率、召回率的疑惑

本文不解释其具体是什么，只是为了解释书中的差别在《python深度学习》一书中有这么一段话，让我很困惑，有点颠覆我的认知，在我的认知是精度=准确率=accuracy。
little student·2022-11-20 05:37

python深度学习中registry机制，mmcv中的registry的注册机制示例(其他工具箱的也是类似的)

目录前言一.什么是registry机制二.registry示例1.创建注册表2.注册表添加类3.测试三.总结前言现在好多项目都会用到registry机制，学习一下一.什么是registry机制简单来说registry可以提供字符串到python中类的映射，registry能让开发者输入相应的类名和参数，就能获得一个初始化好的类。也就是说像是这样，下面这是一个类：classaclass(object
追天一方·2022-11-20 00:46

python深度学习培训班

作者|泳鱼来源|算法进阶本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有：keras、scikit-learn、pandas、tensorflow（建议可以安装下anaconda包，自带有常用的python库）一、基础介绍机器学习机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经
毛毛648python教学·2022-11-19 23:06

mnsit中图片的还原与下载

本人在学习《Python深度学习》中，原书代码输入报错，故溯本追源，将其重新修改补齐。（本人并非专业，纯属爱好，欢迎指正。）这是在anaconda下python语言中，jupyter作为编译器。
nkuphyHenry·2022-11-19 20:19

Python深度学习入门之Tensorflow2.0张量操作

Tensorflow深度学习框架最重要的加速计算功能，就是通过在cuda上定义Tensor类型数据，利用GPU对神经网络进行计算加速。本文主要介绍Tensorflow2.0的一些Tensor张量数据类型的操作。注：Tensorflow1.X语法繁琐复杂，各版本之间兼容性极差，相差一个小版本写的代码就极有可能无法运行，在tf2.0以后版本API偏向Keras风格，更易使用，且兼容性问题有所改善。1t
CV干饭王·2022-11-19 12:05

【深度学习】基于LSTM时间序列的股票价格预测

【参考：python深度学习之基于LSTM时间序列的股票价格预测_柳小葱的博客-CSDN博客】importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt
myaijarvis·2022-11-19 12:48

Python深度学习（处理文本数据）--学习笔记（十二）

第6章深度学习用于文本和序列用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络（recurrentneuralnetwork）和一维卷积神经网络（1Dconvnet），这些算法的应用包括：（1）文档分类和时间序列分类，比如识别文字的主题或书的作者；（2）时间序列对比，比如估测两个文档或两支股票行情的相关程度；（3）序列到序列的学习，比如将英语翻译成法语；（4）情感分析，比如将推文或电影评论的情
呆萌的小透明·2022-11-19 09:29

Python深度学习-ch4机器学习基础(学习笔记）

4.1机器学习的四个分支4.1.1监督学习样本类别或者目标是已知的4.1.2无监督学习样本只有特征，无已知的类别或者目标，降维和聚类都是众所周知的无监督学习方法。4.1.3自监督学习自监督学习是监督学习的一个特例，它与众不同，值得单独归为一类。自监督学习是没有人工标注的标签的监督学习，你可以将它看作没有人类参与的监督学习。标签仍然存在（因为总要有什么东西来监督学习过程），但它们是从输入数据中生成的
不吃·2022-11-19 08:24

python深度学习笔记2--机器学习基础

一、机器学习分支监督学习：给定一组样本，机器学习可以学会将输入数据映射到已知目标[标注]主要包括分类和回归还有更多奇异的变体如序列生成目标检测图像分割无监督学习：没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变换常见无监督学习方法降维和聚类自监督学习没有人工标注的标签强化学习二、评估机器学习模型机器学习的目的：得到可以泛化（generalize）的模型，即在前所未见的数据上表现很好的模型难题：过拟合——随着训
小杜今天学AI了吗·2022-11-19 08:16

pyTorch入门：numpy与Tensor

python深度学习，基于pytorch的学习笔记，，numpy复习使用np.random生成随机数组np.random.choice()importnumpyasnpfromnumpyimportrandomasnra
AI路漫漫·2022-11-19 08:56

python如何使用gpu加速_如何用云端 GPU 为你的 Python 深度学习加速？

负荷下午，我用Python深度学习框架Keras训练了一个包含3层神经网络的回归模型，预测波士顿地区房价。这是来自于“DeepLearningwithPython”书上的一个例子。
weixin_39865061·2022-11-19 04:12

python深度学习入门-感知机

深度学习入门—感知机博主微信公众号（左）、Python+智能大数据+AI学习交流群（右）：欢迎关注和加群，大家一起学习交流，共同进步！目录摘要1、感知机是什么2、简单逻辑电路3、感知机的实现4、感知机的局限性5、多层感知机摘要感知机是具有输入和输出的算法。给定一个输入后，将输出一个既定的值。感知机将权重和偏置设定为参数。使用感知机可以表示与门和或门等逻辑电路。异或门无法通过单层感知机来表示。使用2
诗雨时·2022-11-19 02:57

Python深度学习13——Keras模型的可视化(神经网络结构图)

报错问题Failedtoimportpydot.Youmust`pipinstallpydot`andinstallgraphviz我们在调用keras里面的高级API——plot_model()，去画神经网络的结构图的时候可能会遇到两个报错问题。第一个是说keras.utils里面不存在plot_model()这个用法。cannotimportname'plot_model'from'keras
阡之尘埃·2022-11-18 14:04

Python深度学习14——Keras实现Transformer中文文本十分类

背景介绍Transformer有多火就不用说啦，在NLP领域大放异彩。现在的Transformer早就迁移到别的领域去了，比如图像处理，音频文件，时间序列等。本次案例还是演示最经典的文本分类问题。比上次的外卖数据集高级一点，这次的数据集是一个主题分类，十个主题，而且数据量很大，有6w多条。Transformer在序列文本数据，尤其是超大量数据上的表现会很好。所以用这个数据集来验证Transform
阡之尘埃·2022-11-18 14:04

深度学习零基础学习之路——第四章 UNet-Family中Unet、Unet++和Unet3+的简介

Python深度学习入门第一章Python深度学习入门之环境软件配置第二章Python深度学习入门之数据处理Dataset的使用第三章数据可视化TensorBoard和TochVision的使用第四章UNet-Family
Monkey_King_GL·2022-11-14 07:48

python深度学习：卷积神经网络图像分类（训练、测试和模型的加载保存）

简介本文内容是pytorch官网上中文教程中的一个例子：实现一个卷积神经网络实现图像识别，所用到的数据集是cifar10，是一个十分类的图像分类数据集，每个对象的所属类别为1类，总共类别为10类，输入图像数据的维度是[1，1，32，32].下面是具体的代码实现部分。参考地址：https://pytorch.apachecn.org/#/docs/1.7/06代码实现1.了解数据下载cifar10数
谁最温柔最有派·2022-11-12 11:40

PyTorch - 01 - 解释-Python深度学习神经网络API

PyTorch-01-解释-Python深度学习神经网络APIPyTorch-PythonDeepLearningNeuralNetworkAPIPyTorch:ABriefHistoryFacebookCreatedPyTorchDeepLearningWithPyTorchWhyUsePyTorchForDeepLearning
许喜远·2022-11-11 23:49

python深度学习进阶（自然语言处理）—word2vec

python深度学习进阶（自然语言处理）—word2vec摘要基于推理的方法以预测为目标，同时获得了作为副产物的单词的分布式表示。word2vec是基于推理的方法，由简单的2层神经网络构成。
诗雨时·2022-11-10 10:37

【学习笔记】《Python深度学习》第二章：神经网络的数学基础

文章目录1神经网络的数据表示1.1标量（0D张量）1.2向量（1D张量）1.3矩阵（2D张量）1.43D张量与更高维张量1.5关键属性1.6在Numpy中操作张量1.7数据批量的概念1.8现世界中的数据张量1.9向量数据1.10时间序列数据或序列数据1.11图像数据1.12视频数据2张量运算2.1逐元素运算2.2广播2.3张量点积np.dot2.4张量变形3基于梯度的优化3.1导数3.2梯度3.3
Schanappi·2022-11-09 07:48

Python深度学习-基于pytorch-1

Python深度学习参考《Python深度学习》目录如下：第1章什么是深度学习第2章神经网络的数学基础第3章神经网络入门第4章机器学习基础第5章深度学习用于计算机视觉第6章深度学习用于文本和序列第7章高级的深度学习最佳实践第
冲冲冲(ಡωಡ)·2022-11-09 07:37

python yield迭代器详解

目录一、yield迭代器二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、yield迭代器在python深度学习模型读取数据时，经常遇到yield，互联网搜索后，将比较容易理解的说明记录一下。
·2022-11-07 15:53

Python深度学习之机器学习基础

Python深度学习之机器学习基础一、前言本文记录弗朗索瓦·肖莱的《Python深度学习》第四章机器学习基础有关笔记。
Rong_Gong·2022-11-07 08:40

Python深度学习基于PyTorch：第4章 Pytorch数据处理工具箱

Python深度学习基于PyTorch第4章Pytorch数据处理工具箱4.1数据处理工具箱概述4.2utils.data简介4.3torchvision简介4.3.1transforms4.3.2ImageFolder4.4
xiao52x·2022-11-06 07:44

神经网络的图像识别技术,人工神经网络图像识别

Python深度学习之图像识别作者|周伟能来源|小叮当讲SAS和PythonPython在机器学习（人工智能，AI）方面有着很大的优势。谈到人工智能，一般也会谈到其实现的语言Python。
快乐的小荣荣·2022-11-03 08:59

深度学习python实现_Python深度学习-实现

深度学习python实现Python深度学习-实现(PythonDeepLearning-Implementations)InthisimplementationofDeeplearning,ourobjectiveistopredictthecustomerattritionorchurningdataforacertainbank-whichcustomersarelikelytoleavet
cunzai1985·2022-10-26 17:05

Python深度学习03——Keras卷积神经网络(CNN)实现

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·2022-10-23 16:42

深度学习自学入门笔记（劝学篇）

一开始是跟着几本深度学习的教材（《python深度学习》和花书，导师推荐了就买了），还停留在用jupyternotebook做的阶段。《python深度学习》做了大半之后才对我在干什么大致有了数。
FitzFitzFitz·2022-10-13 17:20

毕业设计 opencv python 深度学习垃圾图像分类系统

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是opencvpython深度学习垃圾分类系统学长这里给一个题
DanCheng-studio·2022-10-12 07:09

被翻译成 12 种语言的深度学习名著重磅升级，75%新内容，让你豁然开朗！

《Python深度学习》由Keras之父主笔，写给想从头开始探索深度学习的人，以及想拓展对深度学习的理解的人。所以无论你是在职的机器学习工程师、软件开发人员还是大学生，都会在其中找
·2022-10-10 21:44

Python深度学习07——Keras实现纯文字转化为数组和张量

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·2022-10-05 10:21

Python深度学习常用平台

文章目录深度学习常用平台PyTorchPyCharmTensorFlow百度飞桨keras深度学习常用平台PyTorchPyTorch是用Python重写的Torch框架。PyTorch简洁高效，是目前最流行的深度学习框架。PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了P
码农爱德华·2022-09-30 09:58

动手实现深度神经网络7 实现CNN

关于CNN的理论知识我之前的文章有详细的讲述：Python深度学习入门笔记4CNN。这里我们依据不再赘述，直接展示代码中可能会遇到的问题。卷积层的实现CNN中处理的是4
如魔·2022-09-28 12:40

深度学习零基础学习之路——第三章 数据可视化TensorBoard和TorchVision的介绍

Python深度学习入门第一章Python深度学习入门之环境软件配置第二章Python深度学习入门之数据处理Dataset的使用第三章数据可视化TensorBoard和TochVision的使用数据可视化学习
Monkey_King_GL·2022-09-28 07:50

python深度学习pdf_Python深度学习

Python深度学习由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?
weixin_39599046·2022-09-26 07:53

【Python深度学习】深度学习框架搭建模版

深度学习框架搭建模版文章目录深度学习框架搭建模版一、框架搭建四部曲1.导入包2.定义类和函数3.定义网络层4.实例化网络二、完整代码三、运行结果一、框架搭建四部曲1.导入包首先是导入包因为使用的是pytorch框架所以倒入torch相关包，summary是可以获得自己搭建模型的参数、各层特征图大小、以及各层的参数所占内存的包作用效果如p2；安装方法：pipinstalltorchsummary''
热爱科技的刘同学·2022-09-26 07:38

Python深度学习之FastText实现文本分类详解

FastText是一个三层的神经网络，输入层、隐含层和输出层。FastText的优点：使用浅层的神经网络实现了word2vec以及文本分类功能，效果与深层网络差不多，节约资源，且有百倍的速度提升深度学习和机器学习的区别：与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。机器学习需要再根据提取到的特征再进行分类。安装FastText使用pip安装pipinstallfasttex
·2022-09-22 03:08

Python深度学习之Keras模型转换成ONNX模型流程详解

目录从Keras转换成PB模型从PB模型转换成ONNX模型改变现有的ONNX模型精度部署ONNX模型总结从Keras转换成PB模型请注意，如果直接使用Keras2ONNX进行模型转换大概率会出现报错，这里笔者曾经进行过不同的尝试，最后都失败了。所以笔者的推荐的情况是：首先将Keras模型转换为TensorFlowPB模型。那么通过tf.keras.models.load_model()这个函数将模
·2022-09-22 03:34

python深度学习——手写字符识别

PS：第一次写博客，出现问题请见谅。一、深度学习的介绍深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。二、手写字符识别的
m0_64077441·2022-09-14 07:34
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