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利用深度学习手把手教你实现一个「以图搜图」

前言在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。...基于vgg16网络提取图像特征我们都知道，vgg网络在图像领域有着广泛的应用，后续许多层次更深，网络更宽的模型都是基于此扩展的，vgg网络能很好的提取到图片的有用特征，本次实现是基于Keras实现的，提取的是最后一层卷积特征...下同将特征以及对应的文件名保存为h5文件什么是 h5 文件 h5文件是层次数据格式第5代的版本（Hierarchical Data Format，HDF5），用以存储和组织大规模数据。...在 Python 中，我们通常使用 h5py 库对 .h5 文件进行操作，具体的读写方法自行百度，这里不在演示。...至此，我们就已经算是完成了模型的训练了。

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利用深度学习手把手教你实现一个「以图搜图」

文中源码可在微信公众号「01二进制」后台回复「图像检索」获取。前言在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。...基于vgg16网络提取图像特征我们都知道，vgg网络在图像领域有着广泛的应用，后续许多层次更深，网络更宽的模型都是基于此扩展的，vgg网络能很好的提取到图片的有用特征，本次实现是基于Keras实现的，提取的是最后一层卷积特征...文件就是 hdf5 文件中的 dataset，表示具体的数据下图就是数据集和组的关系：在 Python 中，我们通常使用 h5py 库对 .h5 文件进行操作，具体的读写方法自行百度，这里不在演示。...如下图：至此，我们就已经算是完成了模型的训练了。...Tips：各种相似度的 Python 表示可以参考Python Numpy计算各类距离以某一个包包为测试图片，输出结果如下所示：在PyCharm中可以很方便的查看matplotlib生成的图片，第一张为测试图片

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如何将NumPy数组保存到文件中以进行机器学习

机器学习模型中通常需要使用NumPy数组，NumPy数组是处理Python中数据有效的数据结构，机器学习模型（例如scikit-learn）和深度学习模型（例如Keras）都期望输入数据采用NumPy数组的格式...我们希望将这些数据作为单行数据保存到CSV文件中。运行示例之后，我们可以检查“ data.csv ” 的内容看到以下内容：我们可以看到数据已正确地保存为单行，并且数组中的浮点数已以全精度保存。...2.将NumPy数组保存到.NPY文件有时，我们希望以NumPy数组的形式保存大量数据，但我们需要在另一个Python程序中使用这些数据。...因此，我们可以将NumPy数组保存为一种本机二进制格式，既可以有效保存又可以加载。.npy文件格式适合这种使用情况，并且简称为“NumPy格式”。...与.npy格式一样，我们无法使用文本编辑器检查已保存文件的内容，因为文件格式为二进制。 3.2从NPZ文件加载NumPy数组的示例我们可以使用load（）函数来加载此文件。

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TensorFlow2.0（12）：模型保存与序列化

本文介绍两种持久化保存模型的方法：在介绍这两种方法之前，我们得先创建并训练好一个模型，还是以mnist手写数字识别数据集训练模型为例： import tensorflow as tf from tensorflow...新加载出来的new_model在结构、功能、参数各方面与model是一样的。通过save()方法，也可以将模型保存为SavedModel 格式。...='tf') # 将模型保存为SaveModel格式 WARNING:tensorflow:From /home/chb/anaconda3/envs/study_python/lib/python3.7...，但有时候，我们仅对部分信息感兴趣，例如仅对模型的权重参数感兴趣，那么就可以通过save_weights()方法进行保存。...at 0x7f49c42b87d0> 注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。

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使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

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。...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。...，它表示我们可以在Python和Java应用程序中部署的训练模型。...使用DL4J进行Keras预测现在我们已经设置了库，我们可以开始使用Keras模型进行预测。我编写了下面的脚本来检验加载Keras模型并对样本数据集进行预测。第一步是从h5文件加载模型。...实时预测现在我们已经在Java中运行了Keras模型，我们可以开始提供模型预测。我们将采用的第一种方法是使用Jetty在Web上设置端点以提供模型预测。

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Keras神经网络转到Android可用的模型

这是一篇对手册性质的文章，如果你刚好从事AI开发，可以参考这文章来进行模型转换。...转 Tensorflow 转换过程需要先把网络结构和权重加载到model对象, 然后用 tf.train.Saver 来保存为 ckpt 文件。...Tensorflow 提供了python脚本用来固化，位置在 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py...文件的名称 output_node_names: 网络输出节点 input_binary: 输入文件是否为二进制下面的命令直接给出了如何转换，对于几个参数的意义比较难理解的是倒数第二个，文章后面再给出对它的解释...之后可以就用tensorboard查看log文件了。 tensorboard是一个把网络视图话的工具，可以在浏览器上直接查看网络结构。

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Keras学习笔记（七）——如何保存、加载Keras模型？如何单独保存加载权重、结构?

你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含：模型的结构，允许重新创建模型模型的权重训练配置项（损失函数，优化器）优化器状态...# 删除现有模型 # 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型...2.只保存/加载模型的结构如果您只需要保存模型的结构，而非其权重或训练配置项，则可以执行以下操作： # 保存为 JSON json_string = model.to_json() # 保存为 YAML...yaml_string = model.to_yaml() 生成的 JSON/YAML 文件是人类可读的，如果需要还可以手动编辑。...只保存/加载模型的权重如果您只需要模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。

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谷歌发布 TensorFlow 1.5，全面支持动态图机制和 TensorFlow Lite

AI 研习社将此次的更新编译整理如下：重大改变基于 CUDA 9 和 cuDNN 7 来构建预建的二进制文件； Linux 二进制文件是在 ubuntu 16 容器环境下构建的，这可能会导致与用...ubuntu 14 构建的文件不兼容；从 1.6 版本开始，预建二进制文件中将会使用 AVX 指令集，如果老版本不支持 AVX 指令集，将会引发问题。...主要的更新支持 Eager execution 预览版本 TensorFlow Eager Execution 是一个命令式、由运行定义的接口，可以在即时的运行错误下进行快速调试，与 Python 工具进行整合...，一旦从 Python 被调用可立即执行操作。...具备如下三点特征：轻量级：支持机器学习模型的推理在较小二进制数下进行，能快速初始化 / 启动。跨平台：可以在许多不同的平台上运行，现在支持 Android 和 iOS。

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使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列

Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。实现流程数据准备收集和准备时间序列数据集。处理缺失值和异常值。...你可以使用以下代码生成一个模拟的数据集，然后保存为multi_feature_time_series.csv文件。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。完整代码实现下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....CSV文件，我们可以使用上述步骤完成基于LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练。

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SavedModel格式TensorFlow模型转为frozen graph

本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法...而同时，基于OpenCV库，我们则可以在简单、快速地配置完其环境后，就基于1个函数对训练好的tensorflow库神经网络模型加以读取、使用。...最后，就可以通过tf.io.write_graph()函数，将冻结图写入指定的目录中，输出文件名为frozen_graph.pb，as_text = False表示以二进制格式保存这个模型（如果不加这个参数...执行上述代码，在结果文件夹中，我们将看到1个.pb格式的神经网络模型结果文件，如下图所示。 ...接下来，在C++、Python等语言的OpenCV库中，我们都可以基于cv::dnn::readNetFromTensorflow()这个函数，来读取我们的神经网络模型了。

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Tensorflow边框检测入门【Bouding Box Regression 】

我们将使用Tensorflow的Keras API实现一个边框回归模型。现在开始吧！如果你可以访问Google Colab的话，可以访问这里。...我们的目标是解析图像并进行归一化处理，同时从XML格式的标注文件中解析得到目标物体包围框的4个顶点的坐标： ? 如果你希望创建自己的标注数据集也没有问题！你可以使用LabelImage。...利用LabelImage你可以快速标注目标物体的包围边框，然后保存为PASCAL-VOC格式： ? 2、数据处理首先我们需要处理一下图像。...我们使用xmltodict包将XML文件转换为Python的字典对象： import xmltodict import os bboxes = [] classes_raw = [] annotations_paths...=100 , batch_size=3 )model.save( 'model.h5') 5、在图像上绘制边框现在我们的模型已经训练好了，可以用它来检测一些测试图像并绘制检测出的对象的边框，

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Keras入门必看教程（附资料下载）

你可以在这里读到更多关于 Keras 的内容: Keras, Python 的深度学习库深度学习究竟是什么? 深度学习是指具有多隐层的神经网络, 其可以学习输入数据的抽象表示....版本升级也很简单: 完美, 现在就可以开始了, 新建一个 Python 文件, 命名为 keras_cnn_example.py....对此, 我们可以进行简单的修正: 再看一眼: 好多了! 第七步: 定义模型架构现在, 我们就可以定义我们的模型架构了. 在实际研发工作中, 研究员会花大量的时间研究模型架构....第九步: 用训练数据进行模型拟合要拟合模型, 我们需要做的就是声明训练的批次大小以及训练次数, 然后传入训练数据. 简单吗?...如果希望继续学习, 我们推荐学习其他的 Keras 样例模型和斯坦福大学的计算机视觉课程. 完整的代码以下就是本教程的所有代码, 保存为一个脚本: ? END. 来源：1024深度学习下载 ?

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Keras入门必看教程

你可以在这里读到更多关于 Keras 的内容: Keras, Python 的深度学习库深度学习究竟是什么? 深度学习是指具有多隐层的神经网络, 其可以学习输入数据的抽象表示....完美, 现在就可以开始了, 新建一个 Python 文件, 命名为 keras_cnn_example.py. 第三步: 导入库和模块首先, 导入 numpy 并设置伪随机数生成器设置种子....对此, 我们可以进行简单的修正: ? 再看一眼: ? 好多了! 第七步: 定义模型架构现在, 我们就可以定义我们的模型架构了. 在实际研发工作中, 研究员会花大量的时间研究模型架构....第九步: 用训练数据进行模型拟合要拟合模型, 我们需要做的就是声明训练的批次大小以及训练次数, 然后传入训练数据. ? 简单吗?...如果希望继续学习, 我们推荐学习其他的 Keras 样例模型和斯坦福大学的计算机视觉课程. 完整的代码以下就是本教程的所有代码, 保存为一个脚本: ?

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Keras & Tensorflow 笔记

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...调用库，打印保存图片使用方法： Keras.utils.plot_model plot_model(model,to_file='a.png') 结果如下，还可以保存为pdf等格式 ?...python文件运行python文件生成filename.tex文件 pdflatex filename.tex，此步骤需要提前拷贝源文件layers中sty文件至tex文件目录，用pdflaetx编译需要...其实这点早就为我们想到了，作者找到了几个超参数调节器 keras tunner 根据验证集的表现自动优化超参数 ? ?...keras-lr-finder 使用方法：安装python库keras_lr_finder 代码：引用库，包装模型，绘制结果 import keras_lr_finder # model is a Keras

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9大Python深度学习库，选出最适合你的那个

你可以在一个空白文档里定义你的模型架构和解决方案，建立一个JSON文件类型的.prototxt配置文件。Caffe二进制文件提取这些.prototxt文件并培训你的网络。...Caffe完成培训之后，你可以把你的网络和经过分类的新图像通过Caffe二进制文件，更好的就直接通过Python或MATLAB的API。...虽然我很喜欢Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上处理60万张图片），但相比之下我更喜欢Keras和mxnet。主要的原因是，在.prototxt文件内部构建架构可能会变得相当乏味和无聊。...如果没有Theano，我们根本不会达到现有的深度学习库的数量（特别是在Python）。...在Theano建设卷积神经网络就像只用本机Python中的numpy写一个定制的支持向量机（SVM），当然这个对比并不是很完美。你可以做到吗？当然可以。它值得花费您的时间和精力吗？嗯，也许吧。

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Keras还是TensorFlow？深度学习框架选型实操分享

▌Keras 通过 tf.keras 模块构建到 TensorFlow 中可以看到，我们通过引入 TensorFlow (tf) 并调用 tf.keras，在 Python shell 中展示了...我们先回顾一下该模块中两个重要的 Python 文件： minivggnetkeras.py：此文件是基于 Keras 实现的 MiniVGGNet 网络，一个基于 VGGNet 的深度学习模型。...需要注意的是：在第 3 行，将 Matplotlib 的后端设置为 Agg，以便我们可以能将训练图保存为图像文件。在第 6 行，我们导入 MiniVGGNetKeras 类。...现在可以开始训练我们的模型，代码如下：在第 40-46 行，我们设置训练过程所需的一些参数和模型优化方法。...你可以在 TensorFlow 中的 tf.keras 模块，使用一行代码来将 CRELU 函数添加到我们的 Keras 模型中。

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Keras笔记

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...调用库，打印保存图片使用方法： Keras.utils.plot_model plot_model(model,to_file='a.png') 结果如下，还可以保存为pdf等格式 ?...python文件运行python文件生成filename.tex文件 pdflatex filename.tex，此步骤需要提前拷贝源文件layers中sty文件至tex文件目录，用pdflaetx编译需要...model.fit函数调用这个方法最为硬核，其中mandb还可以横纵向对比多个模型的各个参数，并方便debug和optimize 使用方法： from rl.callbacks import WandbLogger...结果： Netron软件下载安装，导入keras模型.h5即可食用，也支持tf、pytorch等多种模型，界面如下 ?

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基于Keras的多标签图像分类

有了这个结构，就可以run起来一个multi label的神经网络了。这个只是基础中的基础，关于multi-label的度量代码才是我们研究一个机器学习问题的核心。 1....：保存的模型文件，用于 classify.py 进行对测试图片的分类； mlb.pickle：由 scikit-learn 模块的 MultiLabelBinarizer 序列化的文件，将所有类别名字保存为一个序列化的数据结构形式...：主要包含建立 Keras 的模型代码文件–smallervggnet.py examples：7张测试图片 3....实现网络模型以及训练现在已经搭建好我们的网络模型SmallerVGGNet 了，接下来就是 train.py 这份代码，也就是实现训练模型的代码。..., opencv-python 1 当然，还需要安装 tensorflow ，如果仅仅采用 CPU 版本，可以直接 pip install tensorflow ，而如果希望采用 GPU ，那就需要安装

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一文上手Tensorflow2.0之tf.keras｜三

在“call”方法中我们可以定义模型的正向传递过程。之后就可以调用这个模型。...=5) 以上是我们自定义一个简单的网络模型的例子，通过继承“tf.keras.layers.Layer”类我们还可以实现自定义的网络层。...我们可以自己编写回调函数也可以使用内置的一些函数，例如： tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint：定期保存模型。...# 将模型的权重参数保存为HDF5文件 model.save_weights('my_model.h5', save_format='h5') # 重新加载 model.load_weights('my_model.h5...') # 将模型的结构保存为JSON文件 json_string = model.to_json()

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构建自动车牌识别系统

本文介绍了如何从零开始开发车牌对象检测模型。整体项目中还包含了一个使用Flask的API。在本文中我们将解释如何从头开始训练自定义对象检测模型。...然后在对图像进行标记后，我们将进行数据预处理，在TensorFlow 2中构建和训练一个深度学习目标检测模型(Inception Resnet V2)。...最后我们将所有这些放在一起，并构建深度学习模型管道。在最后一个模块中，将使用FLASK Python创建一个Web应用程序项目。这样，我们可以将我们的应用程序发布供他人使用。...现在，让我们看看如何使用Python解析信息。我使用xml.etree python库来解析XML中的数据，并导入pandas和glob。首先使用glob获取在标记过程中生成的所有XML文件。...然后提取xmin，xmax，ymin，ymax并将这些值保存在字典中在第8至17行中。然后，将其转换为pandas的df，并将其保存到CSV文件中，如下所示。

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