为什么选择 Keras？ 在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？以下是 Keras 与现有替代品的一些比较。...Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 是为人类而非机器设计的 API。...与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。...Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 Keras 的开发主要由谷歌支持，Keras API 以 tf.keras 的形式包装在 TensorFlow 中。
业务逻辑？呵呵，许多前端新人很困惑这个话题。当他们在面试当中被问到“这个业务逻辑你是如何处理的”的时候，他们经常会不知如何回答。 什么是业务逻辑？...其实一句话就能说的清，“客户想干什么”，这就是业务逻辑。许多同学搞不清业务逻辑，其实就是没搞清你的客户想要做什么。 所以有那么句话说，业务逻辑是由客户的脑洞来决定的。哈哈哈。 逻辑。 那，为什么业务逻辑需要分析呢？ 刚才我们说了，业务逻辑是由客户的需求决定的。那么客户的需求通常是不连贯的，是跳跃性的，也就是很可能是非逻辑的，并且是经常会变化的。...所以，不管是内容还是顺序，都可能会随时改变，所以有一些需求的具体实现，你需要单独拿出来封装，这就是专门封装的业务层。 例如，刚才那个，也许客户的想法是，我要先看到热菜是什么样？...这就是开发当中的业务逻辑。 所以说，需要理解客户。不管你用什么语言写代码。
论文引起大量关注，本文附上大神的Keras实现。 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1808.00508.pdf ?...我们将这个模块称为神经算术逻辑单元（neural arithmetic logic unit, NALU），参照自传统处理器中的算术逻辑单元。...很快有大神在Keras做出了NALU网络的实现，感受一下： https://github.com/kgrm/NALU 神经累加器和神经算术逻辑单元 算术逻辑单元（Arithmetic Logic Unit..., ALU）是中央处理器的执行单元，是所有中央处理器的核心组成部分，由与门和或门构成的算数逻辑单元，主要功能是进行二进制的算术运算，如加减乘。...图2：神经累加器（NAC）是其输入的线性变换。 变换矩阵是tanh（W）和σ（M）的元素乘积。
前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍什么是逻辑回归算法以及将实数域范围映射到[0, 1]区间概率值的Sigmoid函数。...那什么是逻辑回归算法呢？ ? ▲逻辑回归解决分类问题 逻辑回归听名字好像是一个回归算法，但是实际上逻辑回归算法解决的是分类问题。刚接触的时候肯定会很奇怪，回归算法是怎样解决分类问题的？...因此逻辑回归既可以看作是一个回归算法，也可以看作是一个分类算法。如果我们不进行最后根据p值进行分类操作的话，那么逻辑回归是一个只能输出[0, 1]范围概率值的回归算法。...乍得一看会觉得这个函数表达式非常复杂，接下来尝试绘制一下这个函数，感性的看一下这个函数是什么样子的，进而理解一下为什么Sigmoid函数可以方便的将全体实数范围的值转换成[0, 1]之间的概率值。...大到一定程度会非常接近于1； 传进去的参数t小于0的时候： 当t越接近0，函数计算的结果越接近0.5； 当t越远离0，得到的结果就会越小，小到一定程度会非常接近于0； c 逻 辑 回 归 介绍了什么是逻辑回归以及将实数范围的值压缩到
本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（https://keras.io/preprocessing/image/） keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator...这个月featurewise的处理不同，featurewise是从整个数据集的分布去考虑的，而samplewise只是针对自身图片，效果如图3： 图3 看来针对自身数据分布的处理在猫狗大战数据集上没有什么意义...很抱歉的是，本人使用keras的官方演示代码(https://keras.io/preprocessing/image/)，并没有复现出zca_whitening的效果，当我的图片resize成224×...如前面提到，当对图片进行平移、放缩、错切等操作时，图片中会出现一些缺失的地方，那这些缺失的地方该用什么方式补全呢？
本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（https://keras.io/preprocessing/image/）: keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator...图3 看来针对自身数据分布的处理在猫狗大战数据集上没有什么意义，或许在mnist这类灰度图上有用？读者可以试试。...很抱歉的是，本人使用keras的官方演示代码，并没有复现出zca_whitening的效果，当我的图片resize成224×224时，代码报内存错误，应该是在计算SVD的过程中数值太大。...如前面提到，当对图片进行平移、放缩、错切等操作时，图片中会出现一些缺失的地方，那这些缺失的地方该用什么方式补全呢？
，网上教程一大堆，既然网上有相关的知识，那大模型应该能够应付得了，于是乎决定用 AI 训练一个 AI训练数据是个比较麻烦的事情，想要让 AI 能够识别猫和狗，首先你得给他足够多的图片，让他知道什么样的是猫...，什么样的是狗，这个事情就得自己动手做了，大模型总不能咔咔给你生成上万张图片出来起初考虑的是直接网上下图片，之前学习的时候是通过插件批量下载的，但考虑到训练猫狗识别模型应该很多人都做过了，那么互联网上应该有别人已经整理过的图片...如果你的图片并没有按照这种方式组织，而是所有的图片都直接放在一个train文件夹中，并且是通过文件名来区分（例如cat001.jpg, dog001.jpg），那么在使用ImageDataGenerator...# 导入必要的库# ImageDataGenerator 是 Keras 库中用于图像增强和预处理的工具，可以方便地从目录中加载数据、进行数据扩增等# 设置数据路径base_dir = 'train'train_dir...= os.path.join(base_dir)# 数据预处理，创建一个 ImageDataGenerator 实例，用于数据预处理# ImageDataGenerator 类是 TensorFlow
keras在使用GPU的时候有个特点，就是默认全部占满显存。 若单核GPU也无所谓，若是服务器GPU较多，性能较好，全部占满就太浪费了。...theano/tensorflow多显卡多人使用问题集（参见：Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/keras...· GitHub） 在使用keras时候会出现总是占满GPU显存的情况，可以通过重设backend的GPU占用情况来进行调节。...import tensorflow as tf from keras.backend.tensorflow_backend import set_session config = tf.ConfigProto...config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config)) 需要注意的是，
本文针对Keras中ImageDataGenerator的各项参数数值的效果进行了详细解释，为各位深度学习研究者们提供一个参考。...我们先来看看ImageDataGenerator的官方说明（http://t.cn/RY0zeN3）: keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center...图3 看来针对自身数据分布的处理在猫狗大战数据集上没有什么意义，或许在mnist这类灰度图上有用？读者可以试试。...很抱歉的是，本人使用keras的官方演示代码（http://t.cn/RY0zeN3），并没有复现出zca_whitening的效果，当我的图片resize成224×224时，代码报内存错误，应该是在计算...，当对图片进行平移、放缩、错切等操作时，图片中会出现一些缺失的地方，那这些缺失的地方该用什么方式补全呢？
数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒，因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...最好的部分是什么？只需一行代码！ 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。下面是一个辅助脚本，我们将使用它来可视化显示使用Image Data Generator类可以实现的所有功能。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from matplotlib.pyplot import imread...0.0的亮度对应的是绝对没有亮度，而1.0对应的是最大亮度。
机器之心报道 参与：思源、一鸣 Keras 和 PyTorch 都是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么就行。...项目作者是谁 要完成这样的工作，工作量肯定是非常大的，因为从超参搜索、模型 Debug、分布式训练、训练和验证的循环逻辑到模型日志的打印，都需要写一套通用的方案，确保各种任务都能用得上。...这是一位披着 Keras 外衣的 PyTorch Lightning 是 PyTorch 非常轻量级的包装，研究者只需要写最核心的训练和验证逻辑，其它过程都会自动完成。...通过使用 Lightning，这些部分都能保证是 Work 的，因此能抽出精力关注我们要研究的东西：数据、训练、验证逻辑。...所以 Lightning 都能帮我们干什么？ 下图展示了构建一个机器学习模型都会经历哪些过程，很多时候最困难的还不是写模型，是各种配置与预处理过程。
1.6 并行化 从逻辑回归的求解方法中我们可以看到，无论是随机梯度下降还是牛顿法，或者是没有提到的拟牛顿法，都是需要计算梯度的，因此逻辑回归的并行化最主要的就是对目标函数梯度计算的并行化。...我们需要明确 函数到底起了什么作用： 线性回归是在实数域范围内进行预测，而分类范围则需要在 ，逻辑回归减少了预测范围； 线性回归在实数域上敏感度一致，而逻辑回归在 0 附近敏感，在远离 0 点位置不敏感...，这就证明了逻辑回归是最大熵模型的一个特殊例子。...判别方法关心的是对于给定的输入 x，应该预测什么样的输出 y；而生成式模型估计的是联合概率分布，基本思想是首先建立样本的联合概率概率密度模型 ，然后再得到后验概率 ，再利用它进行分类，生成式更关心的是对于给定输入...模型细节 3.1 为什么适合离散特征 我们在使用逻辑回归的时候很少会把数据直接丢给 LR 来训练，我们一般会对特征进行离散化处理，这样做的优势大致有以下几点： 离散后稀疏向量内积乘法运算速度更快，计算结果也方便存储
Logic vs Probability Applications of Fuzzy Logic Advantages & Disadvantages Fuzzy Logic in AI: Example 什么是模糊逻辑...现在说一下这个逻辑的实现： 它可以在具有不同大小和功能的系统中实现，例如微控制器、大型网络或基于工作站的系统。 此外，它可以在硬件、软件或两者的组合中实现。 我们为什么要使用模糊逻辑？...通常，我们将模糊逻辑系统用于商业和实际用途，例如： 它控制机器和消费品 如果推理不准确，它至少提供了可接受的推理 这有助于处理工程中的不确定性 因此，既然您了解了 AI 中的模糊逻辑以及我们为什么要实际使用它...概率与事件而非事实相关联，这些事件要么发生要么不发生 模糊逻辑捕捉部分真理的含义 概率论捕获部分知识 模糊逻辑以真度为数学基础 概率是无知的数学模型 因此，这些是 AI 中的模糊逻辑与概率之间的一些差异...我希望你理解什么是模糊逻辑以及它是如何工作的。
方法是使用一些方法，来随机变换生成一些可信图像，这些通过随机变换生成的图像，要保证从逻辑上不会给模型辨认带来困扰，也就是从分类的角度应该依然属于其原本图像同一类，但是又要与原本的图像有一些区别，这样模型在训练时就不会两次看到完全相同的图像...ImageDataGenerator是keras.preprocessing.image包下的一个类，可以设置图像的这些随机扰动来生成新的图像数据，简单的代码如下所示： # -- coding: utf...现在我们来具体说一说ImageDataGenerator包含哪些变换方式，从Keras中文手册中我们能看到它包含这些参数： featurewise_center：布尔值，使输入数据集去中心化（均值为0）...该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering，“channel_last”对应原本的“tf”，“channel_first”对应原本的“th”。...该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值，若从未设置过，则为“channel_last” 比如我对这张图像使用上面的代码处理： 那么会得到四张经过处理的图： 可以看到，
二 图像增强：它是什么？它为什么如此重要？ Keras：如何将它用于基本的图像增强。 直方图均衡化：这是什么？它有什么用处？...它为什么如此重要？ 深度神经网络，尤其是卷积神经网络（CNN），尤其擅长图像分类任务。最先进的CNN甚至已经被证明超过了人类在图像识别方面的表现。 ?...从ImageDataGenerator（）创建一个图像生成器 用keras增强 图像数据 非常简单。 Jason Brownlee 对此提供了一个很好的教程。...为了确保您抓取的是之前导入的文件的相同版本，最好抓取image.py您计算机上已有的文件。 运行print(keras.__file__)将打印出机器上keras库的路径。...训练并验证Keras CNN 最后一步是训练CNN并验证模型model.fit_generator()，以便在增强图像上训练和验证我们的神经网络. from keras.models import Sequential
BTW, 如果是是多个分类，比如前面提到的0~9个分类用的softmax激活函数。...在Keras中，可以通过keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类使用rescale参数来实现归一化。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator...import ImageDataGenerator from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop train_datagen = ImageDataGenerator...的过滤器，范围是16~64，最好是32的倍数，默认是16 第二个参数是Int，设置几个CNN，13个，且每个CNN卷积神经网络的过滤器个数为1664，默认16 第三个全连接需要几个神经元，128~512
什么是图像分类与识别？ 图像分类与识别是指将图像自动分类到预定义的类别中，或者识别图像中的对象、场景或特征的任务。例如，可以将猫和狗的图像分类到不同的类别中，或者识别图像中的人脸或车辆等。...卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络是一种在图像分类与识别任务中表现优异的深度学习模型。它通过交替使用卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征并进行分类。...在Python中，我们可以使用Keras库来实现卷积神经网络模型： from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D..., MaxPooling2D, Flatten, Dense from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 创建卷积神经网络模型...在Python中，我们可以使用Keras库加载并使用这些预训练模型： from keras.applications import VGG16 from keras.preprocessing import
主要内容包含： 数据处理 神经网络模型搭建 数据增强实现 本文中使用的深度学习框架是Keras； 图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats...数据预处理 读取文件 将文件JPEG文件转成RGB像素网络 像素网格转成浮点数张量 In [18]: from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 进行缩放 test_datagen = ImageDataGenerator(rescale...训练精度在不断增加，接近100%，而验证精度则停留在70% 验证的损失差不多在第6轮后达到最小值，后面一定轮数内保持不变，训练的损失一直下降，直接接近0 数据增强-data augmentation 什么是数据增强...数据增强也是解决过拟合的一种方法，另外两种是： dropout 权重衰减正则化 什么是数据增强：从现有的训练样本中生成更多的训练数据，利用多种能够生成可信图像的随机变化来增加数据样本。
在现代食品工业中，确保食品的质量和安全性是至关重要的。传统的食品质量检测方法往往需要大量的人力和时间。随着深度学习技术的发展，我们可以使用Python和深度学习模型来实现智能食品质量检测。...什么是深度学习深度学习是一种机器学习方法，它使用多层神经网络来模拟人脑的学习过程，从而实现对复杂数据的自动处理和分析。常见的深度学习框架有TensorFlow、Keras和PyTorch等。...import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator# 数据预处理train_datagen...= ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True...from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
我们将重点介绍Keras中可以对图片进行数据增强的ImageDataGenerator工具和对内存友好的训练方法fit_generator的使用。让我们出发吧！...2，数据增强 利用keras中的图片数据预处理工具ImageDataGenerator我们可以轻松地对训练集图片数据设置旋转，翻转，缩放等数据增强。...from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_dir = 'cifar2_datasets/train' test_dir...width_shift 和 height_shift 是图像在水平或垂直方向上平移的范围（相对于总宽 度或总高度的比例）。 shear_range是随机错切变换的角度。...zoom_range是图像随机缩放的范围。 horizontal_flip 是随机将一半图像水平翻转。如果没有水平不对称的假设（比如真 实世界的图像），这种做法是有意义的。
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