这次的实践是基于很小的数据集，搭建的系统也比较粗糙,只是个toy implementation。主要用来练手和熟悉流程的。 1....利用dlib截取自己的图片和别人的图片 参考写个神经网络，让她认得我(๑•ᴗ•๑)，参考里面的代码截取了200张自己的图片和200张别人的图片，截取的图片宽高为64*64....数据预处理 转换图片形状 将输入的图片的形状转换为符合(None, width, height, channels)的形状，None是为batch_size预留的参数。...不这么做的话，后面应用Keras写代码就会报错，因为Keras的CNN需要一个4D阵列（或者说张量）作为输入。 以下代码参考udacity深度学习项目二，不妥删。...# 给出输入属于各个类别的概率，这里是二元分类，则该函数会给出输入图像属于0和1的概率各为多少 # result = model.predict(image) # print
，步长，特征数) 图像类-4D 形状 = (样本数，宽，高，通道数) 视屏类-5D 形状 = (样本数，帧数，宽，高，通道数) 机器学习，尤其深度学习，需要大量的数据，因此样本数肯定占一个维度，惯例我们把它称为维度...每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...，对应 Keras 里面的 RNN, GRU 或 LSTM 形状为 (样本数，宽，高，通道数) 的 4D 图像数据用二维卷积层，对应 Keras 里面的 Conv2D 等等。。。...第一个 Dense 层被命名为 dense_5 输出形状是 (None, 100)，好理解。 参数个数为 78500，为什么不是 784×100 = 78400 呢？...当模型还没训练时，W 是随机初始化，而 b 是零初始化。最后检查一下它们的形状。
神经网络的权值映射到特定的输入单元。当输入改变时，输出也会改变。为了学习这种对称性，权值应该是这样的即使改变了输入，最终的输出也是不变的。而前馈网络是不容易学习的。 拼图游戏也是置换不变性。...怎么得到这些数据的? 没有任何公共数据集可用于拼图游戏，所以我必须自己创建它。我创建的数据如下。 采集了大约26K动物图像的原始数据集。 裁剪所有图像到固定大小200x200。...输入形状是(4,100,100,3)。...我将形状(100,100,3)的4个图像(拼图)输入到网络中。 我使用的是时间分布(TD)层。TD层在输入上多次应用给定的层。...经过训练，我在2K个未见过的批图上运行了模型，模型能够正确解决80%的谜题。 下面是由网络解决的几个样本。
神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器 层，多个层链接在一起组合成网络/模型，将输入数据映射为预测值。 输入数据和相应的目标。...#层：深度学习的基础组件 # 神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。 # 有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。...# 图像数据保存在4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的Conv2D）来处理。 #模型：层构成的网络 # 深度学习模型是层构成的有向无环图。...最常见的例子就是层的线性堆叠，将单一输入映射为单一输出。 # 选择正确的网络架构更像是一门艺术而不是科学。...#学习过程就是通过fit() 方法将输入数据的Numpy 数组（和对应的目标数据）传入模型。
一个典型的神经网络训练过程如下： 定义一个拥有可学习参数（或权重）的神经网络 在输入数据集上进行迭代 在网络中处理输入数据 计算损失（输出离分类正确有多大距离） 梯度反向传播给网络的参数 更新网络的权重...模型中可学习的参数是通过net.parameters()返回的： params = list(net.parameters()) print(len(params)) print(params[0].size...注意：这个网络（LeNet）的预期输入大小是32x32。要在MNIST数据集上使用此网络，请将数据集中的图像调整为32x32。...整个的torch.nn包仅支持小批量的数据，而不是一个单独的样本。...-> relu -> linear -> MSELoss -> loss 因此，当我们调用loss.backward()时，损失对应的整个图都被求导，并且图中所有的Tensor都会带有累积了梯度的.grad
在将图片扔进模型之前，我们首先要对数据进行预处理，包括重塑和归一化两步，首先将 32 x 32 x 3 转化为一个 3072 维的向量，再对数据进行归一化，归一化的目的在于计算距离时保证各个维度的量纲一致...到此为止，我们已经对数据进行了预处理，下面就可以调用 KNN 来进行训练，我分别采用了 K=1,3,5 来看模型的效果。 ? 从 KNN 的分类准确率来看，是要比我们随机猜测类别提高了不少。...当我们将数据加载完毕后，首先要做以下三件事： 对输入数据归一化 对标签进行 one-hot 编码 构造训练集，验证集和测试集 对输入数据归一化 在这里我们使用 sklearn 中的 minmax 归一化...img_shape 是整个训练集的形状，为 [40000, 32, 32, 3]，同时我们的输入形状是 [batch_size, 32, 32, 3]，由于前面我们已经对标签进行了 one-hot 编码...conv2d 中我自己定义了初始化权重为 truncated_normal，事实证明权重初始化对于卷积结果有一定的影响。
、训练、评估等代码省略当我们运行这段代码时，可能会出现"UserWarning: Update your Conv2D"的警告信息，提示我们需要更新第三个卷积层的使用方法。...在实际应用中，我们需要根据警告信息及官方文档的指导，对具体的代码进行相应的更新和调整。Conv2D是深度学习中常用的卷积神经网络层，用于处理二维输入数据，如图像。...Conv2D的作用是对输入数据进行二维卷积操作。它通过学习一组可训练的滤波器（也称为卷积核或权重）来提取图像中的特征。...=None # 输入数据的形状，仅在模型的第一层指定)参数说明：filters表示输出通道的数量，也即滤波器的数量。...input_shape是输入数据的形状，仅在模型的第一层指定。它通常是三维张量的形式，表示图像的高、宽和通道数。
image.png VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二...:param input_tensor: 可选的Keras张量,input_tensor是layers.Input()的输出， 其作为模型的图像输入 :param input_shape...输入的形状必须是带有channels_last数据格式如(224,224,3), 或带有channels_first数据格式如(3,224,224)....pooling为None表示模型的输出僵尸最后一个卷积层以4D张量输出； pooling为avg表示全局均值池化将应用于最后一个卷积的输出，即模型的输出将是2D张量； pooling...imagenet with `include_top`' ' as true, `classes` should be 1000') # 确定正确的输入形状
这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。问题描述这个错误的具体描述是：期望的输入数据应该具有4个维度，但实际传入的数组形状只有(50, 50, 3)。...这意味着模型期望输入一个4维的张量，而当前的输入数据是一个3维的张量。原因分析在深度学习中，常见的图像处理任务，如图像分类、目标检测等，通常要求输入的数据是一个4维张量。...在这个具体的错误中，我们可以看到输入数据的形状是(50, 50, 3)，意味着这是一个50x50像素的彩色图像。...然而，模型期望输入一个4维张量，其中第一个维度是批量大小（batch size），第二维度是图像的宽度，第三维度是图像的高度，第四维度是颜色通道数。...当我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像分类任务时，经常会遇到输入数据维度不匹配的问题。
您可以使用其他选择的标注工具，但是我发现此工具（免费）非常有用。 它绘制边界框以及不规则形状和绘制点。...请注意，当我们以数组形式显示图像关键点时，它们将被表示为 0–15 而不是 1–16。 为了获得更高的准确率，您只能捕获面部图像，而不是任何周围环境。...对于每个过滤应用，所学内容的深度都会增加。 首先从边缘检测开始，然后识别形状，然后识别称为特征的形状集合，依此类推。 当我们理解信息时，这类似于人脑。...下图说明了当我们有两个不同的边缘检测核选择时的 Conv2D： 上图显示了以下要点： 如何通过在输入图像上滑动3 x 3窗口来执行卷积操作。 逐元素矩阵乘法和总和结果，用于生成特征映射。...批量归一化的学习速度可以归因于归一化输入的平滑性，这归因于归一化输入而不是常规输入数据的使用，规则数据可能由于扭结，尖锐的边缘和局部最小值或最大值而具有较大的差异。
请注意，shape 参数必须是每个样本的形状，而不是一个批次的形状。...如果您可以使用 Functional API——也就是说，如果您的模型可以表示为层的有向无环图——我建议您使用它而不是模型子类化。...直到 2016 年，它才最终占据主导地位。我记得在 2014 年 2 月，我曾劝告我的一位前教授转向深度学习。“这是下一个大事！”我会说。“嗯，也许只是一时的热潮，”他回答。...为什么这样做？因为您在职业生涯中遇到的许多图像数据集只包含几千个样本，而不是数万个。有更多的数据可用会使问题变得更容易，因此最好的做法是使用一个小数据集进行学习。...关于随机图像增强层，还有一件事你应该知道：就像Dropout一样，在推断时（当我们调用predict()或evaluate()时），它们是不活动的。
32x32x1，因为当使用TensorFlow作为后端时，Keras CNN需要一个4D数组作为输入，并带有形状（nb_samples、行、列、通道） 其中 nb_samples对应于图像（或样本）的总数...4D张量形状（nb_samples，32，32，1），因为我们图像是32x32像素的灰度图像。...这是输入层，需要具有上述结构的图像。 第二层是批量标准化层，它解决了特征分布在训练和测试数据中的变化，BN层添加在激活函数前，对输入激活函数的输入进行归一化。这样解决了输入数据发生偏移和增大的影响。...第三层是MaxPooling层。最大池层用于对输入进行下采样，使模型能够对特征进行假设，从而减少过拟合。它还减少了参数的学习次数，减少了训练时间。 下一层是使用dropout的正则化层。...最后一层是具有（输出类数）的输出层，它使用softmax激活函数，因为我们有多个类。每个神经元将给出该类的概率。 使用分类交叉熵作为损失函数，因为它是一个多类分类问题。
这些超参数并不是唯一的超参数，当我们开始训练过程时，我们将看到更多的超参数。我们现在关心的是网络的可学习参数。 可学习的参数 可学习参数 是指在训练过程中学习的参数值。...当我们扩展一个类时，我们获得了它的所有功能，作为补充，我们可以添加其他功能。但是，我们也可以通过将现有功能更改为不同的行为来覆盖现有功能。...考虑这一点的方式就像我们将所有滤波器打包到一个张量中一样。 现在，第二个conv层具有12个滤波器，不是单个输入通道，而是有6个来自上一层的输入通道。...当我们更改矩阵内的权重值时，实际上是在更改此函数，而这恰恰是我们在搜索网络最终逼近的函数时要执行的操作。 让我们看看如何使用PyTorch执行相同的计算。...一个迫在眉睫的问题是，我们如何才能一次访问所有参数？有一个简单的方法。让我告诉你。 访问网络参数 第一个示例是最常见的方法，我们将在训练过程中更新权重时使用它来遍历权重。
记住，梯度下降是一个相当愚蠢的搜索过程，所以它需要尽可能多的帮助。 模型架构更像是一门艺术而不是一门科学。有经验的机器学习工程师能够直观地拼凑出高性能模型，而初学者常常难以创建一个能够训练的模型。...有时你会觉得手中的书告诉你如何做某事，但并没有完全令人满意地解释为什么它有效：这是因为我们知道如何做但不知道为什么。每当有可靠的解释时，我会确保提到。批量归一化不是这种情况之一。...其中一个主要的怪癖与微调有关：在微调包含BatchNormalization层的模型时，我建议将这些层保持冻结（将它们的trainable属性设置为False）。...因为这个假设通常对深度神经网络学习到的图像表示是正确的，它作为一个有用的先验，帮助模型更有效地利用其训练数据。一个对其将要处理的信息结构有更强先验的模型是一个更好的模型——只要这些先验是准确的。...深度可分离卷积相比常规卷积需要更少的参数，并涉及更少的计算，同时具有可比较的表征能力。它导致更小的模型收敛更快，更不容易过拟合。当你在有限数据上从头开始训练小模型时，这些优势变得尤为重要。
图一 层、数据输入、损失函数和优化器之间的关系 从上图可以看出，训练神经网络是一个迭代的过程，输入X经过层的变化后，预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值，再通过优化器重新学习更新权重，经过N...每一层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量。...输入数据和相应的目标 数据数据涉及到数据集的划分、归一化、缺失值处理、特征工程等等。我们需要将数据整理为预定的格式feed给模型，不同的张量格式与不同的数据处理类型需要用到不同的层。...图像数据保存在4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的Conv2D）来处理。相应的目标可分为分类任务(比如云的分类)和回归任务（比如AQI预测）。...另外不得不感叹印度三哥整体的AI实力，书籍可在文章末尾下载哦，百度云链接保留7天有效） 建模顺序 在编写模型时，通常围绕这四个方面依次进行，如下图三： 第一步 选择序贯模型还是函数式模型。
它的核心是一个数据容器，多数情况下，它包含数字，有时候它也包含字符串，但这种情况比较少。因此把它想象成一个数字的水桶。...： 0维张量/标量 ,装在张量/容器水桶中的每个数字称为“标量”。标量是一个数字。你会问为什么不干脆叫它们一个数字呢？我不知道，也许数学家只是喜欢听起来酷？标量听起来确实比数字酷。...张量具有“形状”，它的形状是一个水桶，即装着我们的数据也定义了张量的最大尺寸。我们可以把所有人的数据放进二维张量中，它是（10000,7）。 你也许想说它有10000列，7行。不。...x 1080像素），每秒15帧（总共4500帧），颜色深度为3的视频，我们可以用4D张量来存储它： (4500,1920,1080,3) 当我们有多段视频的时候，张量中的第五个维度将被使用。...事实上，我举出这最后一个疯狂的例子是有特殊目的的。我们刚学过数据预处理和数据压缩。你不能什么工作也不做就把大堆数据扔向你的AI模型。你必须清洗和缩减那些数据让后续工作更简洁更高效。
，使用单独的验证数据集对结果参数进行验证是很有意义的。...，我们将每个图像转换为224 X 224 像素和RGB三个通道，以便将数据转换为Keras的卷积神经网络需要的格式：6033个训练样本、1509个验证样本、1886个测试样本，三个数据集的形状均为：(样本数...CNN是通常用于图像分析的一种特殊设计的神经网络，让我们先看一个简单的神经网络： ? 简单地说，神经网络是一个包含输入层、隐层和输出层的图，节点彼此相连。...在这里我们的输入是数据的特征，例如图像中每个像素的RGB值。输出节点对应数据集中的可能的LOGO分类。不同节点之间的连接有不同的权重，这对应不同的重要性。...当分析图像的时候，经典的神经网络中的参数数量巨大：如果图像大小为224X224像素，并且我们使用3个RGB值来记录每个像素时，那么我们将需要224X224X3=150528个输入节点，由于整个网络是全连接的
总计4个输入通道 图1：一个4通道的输入数组，覆盖了6个时间间隔 尽管输入数据看起来像二维，但只有一个维度是空间的。我们期待从本地相邻阈值中找到模型，而不是跨越本地相邻值的通道变量。...在自然语言处理的模型中第一个阶段通常需要将有序的原始文本转化成有序的向量，要么是字符，单词或者语句向量。...由于我们随着时间的推移得到时间通道，1D 卷积对于本地时间模型的选择非常有效。 Conv2D 多通道输入 彩色图像也是多通道空间数据的一个非常好的例子。...通常，这很容易添加到 MXNet Gluon的卷积中。我们需要做的，就是改变参数 channels ，把它设为4而不是1。...in_channels 用于指定输入数据期望的通道数，而不是用卷积核形状来推断（通过传入的第一批数据）。channels 被用来指定需要的输出通道数，比如卷积核/滤波器的数量。
解决Keras中的InvalidArgumentError: Incompatible shapes 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...常见原因和解决方案 2.1 输入数据形状不匹配 原因：模型期望的输入数据形状与实际提供的数据形状不一致。...例如，模型期望输入形状为(64, 64, 3)的图像数据，但实际提供的数据形状为(32, 32, 3)。 解决方案：确保输入数据的形状与模型期望的形状一致。...例如，某一层输出的数据形状为(32, 32, 64)，但下一层期望的数据形状为(32, 32, 128)。 解决方案：在模型定义时确保每一层的输出形状与下一层的输入形状匹配。...shapes错误的成因，并提供了多种解决方案，包括确保输入数据形状一致、模型层之间的数据形状一致、数据预处理中的形状一致等。
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