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使用TensorFlow训练图像分类模型的指南

转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01  数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。...07  小结综上所述，我们讨论了为图像分类任务，训练深度神经网络的一些入门级的知识。您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。

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浏览器中的机器学习：使用预训练模型

在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。...这个问题其实和TensorFlow Lite类似，我们可以在服务器端训练，在手机上使用训练出的模型进行推导，通常推导并不需要那么强大的计算能力。...在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...MobileNets是一种小型、低延迟、低耗能模型，满足各种资源受限的使用场景，可用于分类、检测、嵌入和分割，功能上类似于其他流行的大型模型（如Inception）。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时

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    边缘计算笔记（一）: Jetson TX2上从TensorFlow 到TensorRT

    如何在Jetson TX2上执行TensorRT图像分类模型 由于这是一个大约1个小时的视频，篇幅有限，所以我们将利用三天的时间重现整个笔记内容。 注意今天是第一部分。 ? ?...然后，我将提出一个使用tensorRT预训练的tensorflow模型进行图像分类的项目，这个项目可以在github上查看。...在典型的工作流程中，开发人员通过在Python中进行tensorflow API调用来定义计算图形，Python调用创建一个图形数据结构，完全定义神经网络，然后开发人员可以使用明确定义的图形结构来编写训练或推理过程...例如，在一个称为监督学习的过程中，开发人员通过输入数千甚至数百万个要学习的数据样本来训练网络，在该图中，网络被训练以对猫和狗进行分类，图像通过网络向前馈送 ，使用可用于Tensorflow的训练算法，缩小到只有两个节点...通过使用tensorRT优化Tensorflow模型并在Jetson tx2上进行部署，在相同配置下测试的每个模型在使用张量RT进行优化时执行的速度超过两倍，从而实现了性能改进. ?

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    TensorFlow 智能移动项目：11~12

    在 iOS 中为 TensorFlow Lite 使用经过重新训练的 TensorFlow 模型 在第 2 章，”通过迁移学习对图像进行分类“中，我们重新训练了 MobileNet TensorFlow...音频识别和机器人运动 要使用 TensorFlow 教程中的预训练音频识别模型或我们之前描述的重新训练模型，我们将重用来自这个页面的 Python 脚本listen.py，并在识别四个基本音频命令后添加...在之前的章节中，我们主要使用 Python 训练和测试 TensorFlow 模型，然后再使用本机 TensorFlow C++ 库的 Java 接口代码在使用 C++ 或 Android 的 iOS...在本书中，我们从三个经过预训练的 TensorFlow 模型开始，这些模型分别是图像分类，对象检测和神经样式迁移，并详细讨论了如何重新训练模型并在 iOS 和 Android 应用中使用它们。...然后，我们介绍了使用 Python 构建的 TensorFlow 教程中的三个有趣的模型（音频识别，图像字幕和快速绘制），并展示了如何在移动设备上重新训练和运行这些模型。

    5.6K10

    资源 | Picasso：开源的CNN可视化工具

    我们在 Merantix 中使用了多种神经网络架构，也开发了 Picasso，以便在各种垂直领域的模型中更易于查看标准可视化，包括在汽车中的应用（如了解道路分割或物体识别时的失败）、在广告中的应用（如了解某些广告能够获得更高点击率的原因...若你想进行验证却苦于没有经过训练的模型，我们为你提供了 Tensorflow 和 Keras 的 MNIST 检查点以及 Keras 的 VGG16 检查点。 使用默认设置对应用程序流程进行概述。...用户已经加载了在 MNIST 数据集中经过训练的 Keras 模型，并在几张手写数字的图像上生成了局部遮挡可视化。有关遮挡图的深入解释参见下文。...已知该模型很擅长进行坦克分类，所以能否使用这些可视化来查看模型是不是真正根据是否存在坦克，而非天空进行分类？ ? 通过依次遮挡图像的各个部分，我们可以判断哪些区域在分类中更为重要。...系统给出的相对分类概率与你可做出的最简单的可视化有关。 使用你自己的模型 当然，你将会使用已包含的可视化与经过训练的神经网络。我们已将其尽量简化，但你至少应定义三种方法： 1.

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    Android上的TensorFlow Lite，了解一下？

    另外，在支持它的Android设备上，解释器也可以使用Android神经网络API进行硬件加速，否则默认在CPU上执行。 在本文中，我将重点介绍如何在Android应用中使用它。...TensorFlow上还无法训练模型，您需要在更高性能的机器上训练模型，然后将该模型转换为.TFLITE格式，将其加载到移动端的解释器中。 ?...该应用将接收摄像头数据，使用训练好的MobileNet对图片中的主体图像进行分类。...TensorFlow Lite中使用MobileNet 例如，在这幅图像中，我将相机指向了我最喜爱的咖啡杯，可以看到它主要被分类为“杯子”。考虑到其形状，很容易理解！...默认使用后者，所以您需要确保模型存在，否则应用程序将失败！从相机捕获数据并将其转换为字节缓冲区并加载到模型中的代码可以在ImageClassifier.java文件中找到。

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    独家 | 在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型（附代码）

    那么，让我们看一下步骤和代码，以帮助你在Web浏览器中构建自己的图像分类模型。 1.1 使用网络摄像头在浏览器中构建图像分类模型 打开你选择的文本编辑器并创建一个文件index.html。...你现在已经创建了一个可以使用你的网络摄像头在浏览器本身实时分类图像的应用程序！...谷歌的预训练模型：TensorFlow.js配备了一套由谷歌预训练的模型，用于对象检测、图像分割、语音识别、文本毒性分类等任务。...中，我们将讨论如何在Python中转移学习和部署我们的模型。...提供了大量来自谷歌的预训练模型，用于许多有用的任务，如目标检测、语音识别、图像分割等。

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    在浏览器中使用TensorFlow.js和Python构建机器学习模型（附代码）

    那么，让我们看一下步骤和代码，以帮助你在Web浏览器中构建自己的图像分类模型。 使用网络摄像头在浏览器中构建图像分类模型 打开你选择的文本编辑器并创建一个文件index.html。...你现在已经创建了一个可以使用你的网络摄像头在浏览器本身实时分类图像的应用程序！...中，我们将讨论如何在Python中转移学习和部署我们的模型。...提供了大量来自谷歌的预训练模型，用于许多有用的任务，如目标检测、语音识别、图像分割等。...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。

    2.6K00

    利用深度学习实现验证码识别-2-使用Python导出ONNX模型并在Java中调用实现验证码识别

    Python部分：导出ONNX模型 首先，我们需要在Python中定义并导出一个已经训练好的验证码识别模型。...Java部分：调用ONNX模型进行验证码识别 接下来，我们使用Java调用导出的ONNX模型进行验证码识别。...代码首先生成一个随机的验证码图像，然后将其转换为模型输入格式，并通过ONNX Runtime调用导出的模型进行推理，最后解码模型的输出以获取识别的验证码文本。...总结 通过上述步骤，我们成功地在Python中导出了一个验证码识别模型，并在Java中调用该模型进行验证码识别。...这种方法充分利用了Python在深度学习模型训练和导出方面的优势，以及Java在实际应用部署和性能方面的优势，实现了高效的验证码识别系统。

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    来份TensorRT的教程，要实战的哟！

    它是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时，它提供低延迟和高吞吐量。TensorRT可以从每个深度学习框架导入经过训练的模型，从而轻松地创建可以集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。...这消除了再次执行优化步骤的需要。 5. 虽然这个示例是用c++构建的，但是您可以使用TensorRT Python API在Python中实现相同的功能。...您可以将经过训练的模型从每个深度学习框架导入TensorRT中，并轻松创建可集成到大型应用程序和服务中的高效推理引擎。...在TensorRT中包含的Universal Framework Format (UFF)工具包的帮助下，将经过训练的TensorFlow模型导入TensorRT非常简单。 2....TensorRT 4包括新的操作，如Concat、Constant和TopK，以及对多层感知器的优化，以加快推荐系统的推理性能。

    5.2K20

    【学术】实践教程：使用神经网络对犬种进行分类

    我将分享使用TensorFlow构建犬种分类器的端到端流程。 repo包含了使用经过训练的模型进行训练和运行推断所需的一切。...有两种可能的方法来减缓训练示例缺乏的情况: 将犬种图像数据集与另一个更大的图像数据集(如ImageNet),并在合并的例子上训练CNN； 在更大的数据集上接受预先训练的深层神经网络，切入它，附加一个额外的...在使用最小磁盘I / O操作和内存需求的训练过程中，TensorFlow数据集API可以有效地使用这种数据格式，并加载尽可能多的示例。.../Inference.ipynb，你就可以使用自己的图像分类器了。...（如TensorFlow），也可以训练一个强大的图像分类器。

    2.4K51

    【重磅】谷歌正式发布TensorFlowLite，半监督跨平台快速训练ML模型

    今天的发布还包括一个demo应用，你可以很容易地下载并在你的移动设备上试用一键智能回复。这个架构支持基于应用程序需求配置模型大小和预测质量。在GitHub库上我们提供了一个示例消息列表。...使用这种方法，我们已经成功地训练了小型的 ProjectionNet 模型，它可以显著地减小模型大小（最大能够减小几个数量级），并且在多个视觉和语言的分类任务上的准确性方面表现出色。...我们认为，使用这些ML架构学习的现有模型（以及将来发布的模型）可以重复用于许多自然语言处理和计算机视觉的应用程序，或者插入到现有的应用程序中，以实现机器智能。...组成部分如下 TensorFlow模型：保存在磁盘上经过训练的TensorFlow模型。 TensorFlow Lite转换器：是一个将模型转换为TensorFlow Lite文件格式的程序。...TensorFlow Lite模型文件被应用在移动应用程序中： Java API：在安卓平台上围绕着C++ API的包裹器。

    1.3K90

    TensorFlow 智能移动项目：1~5

    注意--python_out参数指定了所生成代码的语言。 在本章的下一部分中，当我们讨论如何在 iOS 中使用模型时，我们将使用带有--cpp_out的协议编译器，因此生成的代码是 C++ 。...如何在 iOS 中使用我们的经过训练的对象检测模型？...然后，我们详细介绍了如何使用 TensorFlow 对象检测 API 通过预训练的模型进行现成的推理，以及如何在 Python 中重新训练预训练的 TensorFlow 对象检测模型。...在下一章中，这是我们与计算机视觉相关的第三项任务，我们将仔细研究如何在 Python 和 TensorFlow 中训练和构建有趣的深度学习模型，以及如何在 iOS 和 Android 应用中使用它来添加令人赞叹的图像艺术风格...如第 2 章，“通过迁移学习对图像分类”，但 TensorFlow Magenta 项目中的预训练多样式模型文件（我们将在本章的后续部分中使用）将不会随 TensorFlow Pod 一起加载（截至 2018

    5.6K20

    深度学习与Java 使用Deep Java Library（DJL）构建AI模型

    跨平台支持：可以在不同操作系统上运行，如Linux、Windows和macOS。通过DJL，Java开发者无需切换到Python环境，便能在Java中实现深度学习模型的构建、训练、评估及部署。...该网络的目标是将28x28的图像转换为一个具有10个类别的分类。3. 训练模型训练模型的过程包括设置损失函数、优化器和训练过程。DJL支持多种常见的优化算法和损失函数。...深度学习模型部署与集成在训练并评估完深度学习模型后，最后一步是将模型部署到生产环境中，供实际应用使用。DJL支持将模型导出为标准格式，如ONNX、TensorFlow模型格式等。...你可以将训练好的模型通过REST API或其他方式集成到Java应用中。1. 导出模型DJL允许你将训练好的模型保存到本地，并在后续的应用中进行加载和使用。...在这篇文章中，我们介绍了如何使用Deep Java Library（DJL）在Java环境中构建深度学习模型。我们通过一个简单的图像分类实例，展示了如何加载数据、创建模型、训练模型并进行预测。

    2.3K30

    更快的iOS和macOS神经网络

    该库使您可以非常轻松地将基于MobileNet的神经网络添加到您的应用程序中，以执行以下任务： 图像分类 实时物体检测 语义图像分割 作为特征提取器，它是自定义模型的一部分 现代神经网络通常具有基础网络或...MobileNet作为特征提取器，并在顶部添加分类层。...将图像从其原始大小调整为224×224的时间不包括在这些测量中。测试使用三重缓冲来获得最大吞吐量。分类器在ImageNet数据集上进行训练，并输出1000个类别的预测。...如果您使用Keras，Caffe或MXNet训练模型，将模型转换为Core ML文件并将其嵌入您的应用程序非常容易。如果您使用TensorFlow训练模型，TF Lite是一个不错的选择。...这些脚本从TensorFlow，Keras，Caffe等读取经过训练的模型，并转换权重，以便将它们加载到模型的Metal版本中。

    1.8K20

    深度学习：Pytorch 与 Tensorflow 的主要区别（2）

    利用 TensorFlow 进行程序性能分析。 生产部署 TensorFlow 在将经过训练的模型投入生产环境方面，无疑是领先者。...这些经过训练的模型可以应用于多种不同的任务，如物体识别、图像的语义分割等。 虽然理论上可以在任何一个框架上部署神经网络的概念，但最终的输出结果会因框架的不同而有所差异。...而 TensorFlow 虽然也支持 GPU 加速，但它使用的是内部的 GPU 加速机制，因此模型的训练时间并不受我们选择的框架影响。 为什么 PyTorch 比 TensorFlow 更容易使用？...由于 TensorFlow Serving 框架，TensorFlow 在将经过训练的模型部署到生产方面超越了 PyTorch。...作为后端服务器，开发人员必须使用Django或Flask，因为PyTorch不提供这样的框架。 在数据并行性方面，PyTorch 在使用 Python 固有的异步执行功能时表现最佳。

    87900

    深度学习图像识别项目（中）：Keras和卷积神经网络（CNN）

    本系列的最后一部分将于下周发布，它将演示如何使用经过训练的Keras模型，并将其部署到智能手机（特别是iPhone）中，只需几行代码。...我们使用softmax分类器对模型进行四舍五入，该分类器将返回每个类标签的预测概率。 本节顶部的架构图中 可以看到SmallerVGGNet前几层网络架构的可视化 。...由于我们正在使用有限数量的数据点（每班少于250个图像），因此我们可以在训练过程中利用数据增强功能为模型提供更多图像（基于现有图像）进行训练。 数据增强是应该在每个深度学习实践者的工具箱中应用的工具。...用Keras训练的Pokedex深度学习分类器的训练和验证损失/准确性图。 正如你在图3中看到的那样，我训练了100个时期的模型，并在有限的过拟合下实现了低损耗。...利用额外的训练数据，我们也可以获得更高的准确性。 创建我们的CNN和Keras测试脚本 现在，我们的CNN已经过训练，我们需要实施一个脚本来对不属于我们训练或验证/测试集的图像进行分类。

    9.8K62

    niftynet Demo分析 -- brain_parcellation

    结果：经过训练的网络实现了通用体积图像表示的第一步，为其他体积图像分割任务的迁移学习提供了一个初始模型 3D卷积网络的要素 卷积和扩张卷积 为了使用较小的参数，为所有的卷积选用小的3D卷积核，只拥有...前7层使用3 * 3 * 3的体素卷积，这些层用来捕获如边缘、拐角之类的低级图像特征。在随后的卷积层中，内核被放大两到四倍，这些具有扩展内核的深层编码中、高级图像特征。...最终，softmax层为96 * 96 * 96个体素都给出了基于分类标签的分类得分 实现细节 在训练阶段，预处理步骤包括输入数据的标准化以及在图像和子体素水平上的增强。...设置评估文件夹 设置驱动器 使用参数初始化应用程序 *2 驱动程序调用应用程序运行 *3 清理工作 关闭TensorFlow会话 重置图 关闭日志 参考流程 *1 获取用户参数...设置模型路径 设置硬件参数 根据action类型来设置训练或推断参数 从模型文件推断初始迭代 由参数名从应用程序工厂中得到应用程序 使用参数初始化应用程序 重置数据分割器的所有字段

    64820

    Apple的Core ML3简介——为iPhone构建深度学习模型（附代码）

    在这篇文章中，我们将探索Apple应用程序的整个人工智能生态，以及如何使用Core ML 3丰富的生态，包括前沿的预训练深度模型。...1)Turi Create 这应该是你的首选框架，如果你想添加推荐，对象检测，图像分类，图像相似性或活动分类等任务到你的应用程序。...我喜欢这个工具的地方是，你可以拖放你的训练数据，选择你想要的模型类型(语音识别，对象检测等)，它会自动开始训练模型! 下面是一个训练猫狗图像分类器的例子: ?...首先，CoreML3允许我们导入主流的Python框架中训练过的机器学习或深度学习模型: ? 我们在前面的一篇文章中已经介绍了Core ML 3的这个功能。...如果想选择其他模型的话，你可以尝试在我们这里开发的同一个应用程序上使用SqueezeNet和MobileNet，看看不同的模型是如何在相同的图像上运行的。

    2.6K20

    在物联网中应用机器学习：使用 Android Things 与 TensorFlow

    如何使用 TensorFlow 输出结果来控制机器人小车 本项目衍生自 Android Things TensorFlow 图像分类器。...如何在 Tensorflow 中创建一个图像分类器 在开始之前，我们有必要先安装并配置好 TensorFlow 环境。...我并非机器学习专家，所以我需要找一些速成的东西并准备好使用，以便我们可以构建 TensorFlow 图像分类器。因此，我们可以使用 Docker 来运行一个搭载了 TensorFlow 的映像。...可别忘了，您下载的图像越多，其训练过程（Training process）越好（即使创建模型的时间可能会有所增加）。 打开浏览器，开始查找以下四类图像： 每个类别我分别下载了 80 张图。...为此，我们可以重用 GitHub 上名为 TensorFlow 图像分类器示例的示例项目。在开始之前，先克隆 GitHub 仓库，以便您可以修改源代码。

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