我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...链接：https://deeplearning4j.org/docs/latest/keras-import-overview 本文概述了在Python中训练Keras模型，并使用Java进行部署。...GitHub：https://github.com/bgweber/DeployKeras/tree/master 模型训练 第一步是使用Python中的Keras库训练模型。...一旦你有一个可以部署的模型，你可以将它保存为h5格式并在Python和Java应用程序中使用它。在本教程中，我们使用我过去训练的模型（“预测哪些玩家可能购买新游戏”，模型用了Flask）进行预测。...它提供了Java深度学习的功能，可以加载和利用Keras训练的模型。我们还将使用Dataflow进行批预测，使用Jetty进行实时预测。
当使用该层作为模型第一层时，需要提供 input_shape 参数 （整数元组，不包含样本表示的轴），例如， input_shape=(128, 128, 3) 表示 128x128 RGB 图像， 在...class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练...这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode='temporal'。 initial_epoch: 从该参数指定的epoch开始训练，在继续之前的训练时有用。...()函数--直接导入训练好的模型 # 加载训练好的模型 model.load_weights('....) 使用给定的值对输入的序列信号进行“屏蔽”，用以定位需要跳过的时间步 对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），如果输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的所有层
每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似？你的数据有多相似？ 对于你的新x射线数据集，你使用Keras Xception模型，你是不是期望0.945的验证精度？...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
TensorFlow Serving是一种灵活的高性能服务系统，用于在生产环境中部署预先训练好的机器学习模型。...Keras是其后端库的包装，该后端库可以是TensorFlow或Theano - 这意味着如果你们在使用以TensorFlow为后端库的Keras，你实际上是在运行TensorFlow代码。...让我们试一试一个使用Torch张量来训练两层神经网络的代码教程： ? 最初，我建立了一个多层的神经网络模型，以及一个损失函数。接下来，我定义一个回溯函数，输入权重并在权重上产生损失/梯度。...训练好模型后，我们将在一个扩展名为.caffemodel的文件中获得训练好的模型。 我不会为Caffe做代码展示，但是您可以在 Caffe 的主页上查看一个教程。...您可以轻松地训练模型而无需编写任何代码。它的Python接口非常有用，因为您可以在不使用Python代码的情况下部署模型。不利的一面是，您需要为每个新的GPU图层编写C++内核代码（在Caffe下）。
，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。 class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。...例如，该函数允许我们在CPU上进行实时的数据提升，同时在GPU上进行模型训练 函数的参数是： generator：生成器函数，生成器的输出应该为： 一个形如（inputs，targets）的tuple
以上操作利用序列模型构建了一个模型。一旦指定了一个网络架构，还需要指定优化器和损失函数。在Keras中使用compile函数来达到这个功能。...接下来，让向模型中输入数据，在Keras中是通过 fit 函数来实现的。也可以在该函数中指定 batch_size 和 epochs 来训练。...还可以将多个数据集存储在单个文件中，遍历他们或者查看 .shape 和 .dtype 属性。 如果要保存训练好的权重，那么可以直接使用 save_weights 函数。...model.save_weights("my_model.h5") 载入预训练权重，如果想要载入以前训练好的模型，那么可以使用 load_weights 函数。...当SequeezeNet的正确性和AlexNet接近时，但是ImageNet上面的预训练模型的存储量小于5 MB，这对于在现实世界中使用CNN是非常有利的。
在验证完了之后，开始着手部署到移动端，这时候就要精简模型的结构了，一般是对训好的大模型进行剪枝，或者参考现有的比如MobileNetV2和ShuffleNetV2等轻量级的网络重新设计自己的网络模块。...低精度的优点有，相比于高精度算术运算，其在单位时间内能处理更多的数据，而且权值量化之后模型的存储空间能进一步的减少等等。...超越MobileNetV3的轻量级网络(文末论文下载) 对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT的后训练量化算法，效果还不错。...但是如果能在训练过程中去模拟量化的过程，让网络学习去修正量化带来的误差，那么得到的量化参数应该是更准确的，而且在实际量化推断中模型的性能损失应该能更小。...而训练量化说白了就是在forward阶段去模拟量化这个过程，本质就是把权值和激活值量化到8bit再反量化回有误差的32bit，所以训练还是浮点，backward阶段是对模拟量化之后权值的求梯度，然后用这个梯度去更新量化前的权值
/developer/article/1822778 本篇文章带大家熟悉“迁移学习”的开发流程，介绍如何使用预先训练好的神经网络，结合实际的功能需求，来实现一些图像任务；比如：实现对猫和狗的图像进行分类...预先训练好的神经网络，通常称为“预训练模型”，它在大型数据集上进行训练，取得业界认可的效果，开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...这是官网的链接keras预训练模型，大家可以去探索一下 迁移学习方式 我们可以直接使用预训练模型，毕竟效果挺好的；提供输入信息，经过模型处理，直接输出结果。...预训练模型的优点 1）模型在足够大的数据集中训练，通常是业界的通用模型（比如：图像视觉的模型）； 2）预训练模型的权重是已知了，往往不用再花时间去训练；只需训练我们自定义的网络结构即可。...思路流程 导入数据集 探索集数据，并进行数据预处理 构建模型（搭建神经网络结构、编译模型）预训练模型 + 自定义模型 训练模型（把数据输入模型、评估准确性、作出预测、验证预测） 使用训练好的模型 一
但是，EfficientDet 的实现难度貌似与其知名度「成正比」，众炼金师纷纷表示「难训练」「至今未训练好」「谁复现谁被坑」。...「改了网络结构，pretrained 权值基本就废了，所以作者也发现了，发现训练不下去了」。...作者表示，第二个项目起码在 D0 上有论文成绩的支撑，同时 repo 也提供了 coco 的 pretrained 权值 31.4mAP。...首先，我们使用如下命令下载预训练模型： !mkdir weights os.chdir('weights') !...batchsize 8 and learning rate 1e-5 python train.py -c 1 --batch_size 8 --lr 1e-5 项目作者强烈推荐在预训练的权重上对网络进行训练
以下Github链接是各种深度学习框架的实现： 1, Torch fast-nueral-style 2, Tensorflow fast-nueral-style 3, Keras fast-nueral-style...，然后论文在两个任务上做了实验，图像的风格 化和超分辨。...文章的框架： 155341_2s9m_1164813.png 整个框架其实分为两部分，前面的图像变换网络（Image Transform Network）就是我们要训 练的，后面和Neural...Style 文章的方法差别不大，就是loss的定义不同，用训练好的VGG网络来提 取风格图片和内容图片的高级特征，然后计算梯度，更新前面图像变换网络的权值，LOSS 网络的 权值保持不变。...训练好了以后，后面的那部分就可以不用了。其实后面的部分可以更换不同的网络， 比如ResNet。
TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 在迁移学习中，通常我们已经训练好一个模型，现在需要修改模型的部分结构，用于我们的新任务。...比如： 在一个图片分类任务中，我们使用别人训练好的网络来提取特征，但是我们的分类数目和原模型不同，这样我们只能取到 fc 层，后面的分类层需要重新写。这样我们就需要添加新的变量。...那么这些新加入的变量必须得初始化才能使用。可是我们又不能使用 ‘tf.global_variables_initializer()’ 来初始化，否则原本训练好的模型就没用了。...Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune 实际上把多个模型联合起来训练这种方式用得并不多，就个人经验来说，多个模型融合训练并没有单模型训好以后再做融合效果好...但是但是，联合的模型再加到模型融合中，还是会有提升的哈。那么在进行模型联合训练的时候，有些细节就需要注意了。
前言 本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。...保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。...简约版 一、HDF5格式 HDF5标准提供了一种基本保存模型格式，也是常见的模型xxx.h5；通过HDF5格式会保存整个模型的权值值、模型的架构、模型的训练配置、优化器及状态等。...2.1）保存模型 创建并训练一个新的模型实例，然后把训练好模型保存在saved_model 目录下，保存模型的名称为：my_model # 创建并训练一个新的模型实例。...2.1）保存模型 创建并训练一个新的模型实例，然后把训练好模型保存在saved_model 目录下，保存模型的名称为：my_model SavedModel 格式是一个包含 protobuf 二进制文件和
毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。 另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...在这些情况下，你可以考虑使用 PyTorch 和 TensorFlow ，特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。...TensorFlow Extended（TFX）是用于部署生产机器学习管道的端到端平台。在你训练好一个模型后，就需要考虑这方面的工作了。...迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。 从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。 另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。...在这些情况下，你可以考虑使用PyTorch和TensorFlow，特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。 ?...在你训练好一个模型后，就需要考虑这方面的工作了。管道包括数据验证、功能工程、建模、模型评估、服务推断以及管理在线、原生移动和JavaScript目标的部署。 ?...迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。 从头开始训练深度神经网络非常耗时，并且需要大量标记数据。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...然而，深度学习库已经托管了许多这些预先训练过的模型，这使得它们更容易访问： TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练的模型...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。...然而，还有几十种其他模型可供迁移学习使用。下面是对这些模型的基准分析，这些模型都可以在Keras Applications中获得。 ?
假设我有一个预先训练好的图像分类器，我用它对一幅图像进行分类（“告诉我这是否是猪，牛或羊”） - 在代码上如何体现？...我将通过一个小型手写的C ++卷积神经网络的形式来演示一个示例，其中只包含“执行”代码，不包含训练逻辑。它将使用来自Keras中类似模型的预先训练的数据，这些数据会在稍后发布。...然后我们C++重新写了这个模型（flower.cpp ），不使用任何神经学习库。weights_ 或biases_为开头的变量是从Keras中导出的训练好的值。它们的定义在weights.cpp中。...每个函数都有一些模板，还有一些额外的代码使用libpng加载图像文件。 在Keras还有另外一中层，dropout层。我们的代码中没有这一层，因为它只在训练时使用。...第三，模型的可扩展性很差，如果你要扩展网络，模型实现要修改，单独加载权值的函数也要改。为此，使用支持自动导入和导出模型的库似乎是有意义的。 综上，我们的代码只是一个例子，能够得出结果。
如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） weights：权值，为numpy array的list。...如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） weights：权值，为numpy array的list。...使用状态RNN的注意事项 可以将RNN设置为‘stateful’，意味着训练时每个batch的状态都会被重用于初始化下一个batch的初始状态。...要启用状态RNN，请在实例化层对象时指定参数stateful=True，并指定模型使用固定大小的batch：通过在模型的第一层传入batch_input_shape=(...)来实现。...如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x） weights：权值，为numpy array的list。
我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...因此，更常见的是微调一个在大数据集上已经训练好的模型，就像 ImageNet（120 万的标注图像），然后在我们的小数据集上继续训练（即运行反向传播）。...另一个问题是，如果我们的数据集很小，那么在小数据集上微调预先训练的网络可能会导致过拟合，特别是如果网络的最后几层是全连接层，就像 VGG 网络的情况。...确保执行交叉验证，以便网络具有很好的泛化能力。 2. 使用较小的学习率去训练网络。因为我们期望预先训练的权重相比随机初始化权重要好很多，所以不希望过快和过多地扭曲这些权重。...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。
然后另一个团队发表了一篇相似的论文 他们用名画来训练模型，然后投入一个生活中的图片，通过强化一些 feature，将这个图片修正为更像名画风格的图片。...weights vgg16 这是提前训练好的，可以识别生活中的图片，以它作为模型的起点。...在神经网络学习的过程中，不同的层学到的东西是不一样的，例如识别一个小狗，一层学到的是 edge，下一层学到的是 shape，再下一层是更复杂的 shape，最后学到的是整个的 dog。...各个层的参数分别是： 定义完模型后，引入 vgg16 的权重 # load the weights of the VGG16 networks load_weights(weights_path, model...the generated image wrt the loss grads = K.gradients(loss, combination_image) 最后用 back propagation 训练模型
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