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迁移学习、自监督学习理论小样本图像分类和R语言CNN深度学习卷积神经网络实例

本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。 利用未标记的数据 与标记数据相比，未标记的数据通常更容易访问。...R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化 本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。...作为输入，CNN接受形状的张量（image_height, image_width, color_channels），忽略了批次大小。...在这个例子中，你将配置我们的CNN来处理形状为（32，32，3）的输入，这是CIFAR图像的格式。你可以通过将参数input_shape传递给我们的第一层来做到这一点。...在顶部添加密集层 为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。

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    too many indices for tensor of dimension 3

    too many indices for tensor of dimension 3在进行深度学习模型训练时，我们常常会遇到各种各样的错误消息。...解决方法当遇到​​too many indices for tensor of dimension 3​​错误时，我们需要检查并解决以下问题：张量维度检查：确保在操作或访问张量时，索引的数量与张量的实际维度相匹配...如果我们试图对不同形状的张量执行相同的操作，就会导致该错误的出现。我们需要确保张量的形状适配，并根据需要进行相应的调整或重塑。...总结​​too many indices for tensor of dimension 3​​错误出现时，我们需要检查并解决与张量访问、操作和形状相关的问题。...，我们定义了一个简单的卷积神经网络模型（CNN）。

    43520

    使用TensorFlow的经验分享

    使用模型接口 七、项目实战的问题 数据预处理： 1. gdcm找不到问题 2. 数据量过大导致的oom问题 数据集创建： 3....2. map中没有加载npy文件的原生方法，而传递的参数为张量不能直接使用np.load进行加载，这里需要使用tf.py_function(函数名，张量,形状)函数，在这个函数中可以按照pythob原生的方法处理数据...加载的数据形状是正确的不过还是报错。 解决办法: 用tf.reshape()指定数据的形状。...问题六: 模型二次运行失败问题 出现原因: 在Spyder中使用代码训练时，有一次修改批次大小于是手动停止了运行，当再次运行时，提醒显存不足，我查看后发现，程序停止后显存并没有释放。...解决办法： 停止模型时不要去选择停止，直接关闭右侧的Console，显存会自动清楚，使用新生成的Console即可。 实例图片： ?

    1.4K12

    将Tensorflow调试时间减少90％

    这意味着这些技术是很简单的，您无需从头开始就可以使用它们。 技术1：张量形状断言 引入张量时，需要编写断言以检查其形状。关于张量形状的错误假设通常会导致棘手的错误。...这里重要的是我们编写断言来检查张量形状。最后，由于损失评估为数字，因此断言声明其形状为[]。...然后断言期望值与实际值相同。 接下来的清单显示了损失张量的张量方程评估。session.run会评估parameter_update_operations，这是您常用的东西，例如渐变下降步骤。...在张量依赖阶段有问题时，您会知道所有涉及的张量都具有正确的形状。当张量方程式有问题时，您就会知道依赖关系结构是正确的。简而言之，您可以更好地关注和定位每个问题。...性能先于原则：只有在确定正确性之后，才能查看代码的性能。 可悲的是，我看到很多人都采用的模式是使用性能指标来进行调试。当他们的代码不学习时，他们将通过绘制损失函数来开始调试。

    1.3K30

    CNN输出大小公式 | PyTorch系列（二十）

    过滤器是张量，当张量传递到层实例self.conv1时，它们用于对输入张量进行卷积。滤波器张量内部的随机值是卷积层的权重。不过请记住，实际上我们没有六个不同的张量。...最大池化操作 池化操作通过从张量中的每个2x2位置提取最大值来进一步减小张量的形状。...CNN输出大小公式 让我们看一下在执行卷积和池化操作之后计算张量的输出大小的公式。 一、CNN输出大小公式（平方） 假设有一个 n * n 输入。 假设有一个 f*f 的滤波器。...输出大小Ow 的高度由以下公式给出： ? ＃3 卷积层（2） 第二个隐藏的卷积层self.conv2在与self.conv1相同的方式转换张量，并进一步减小了高度和宽度尺寸。...下一步训练CNN 现在，我们应该对卷积神经网络如何转换输入张量，如何在PyTorch中调试神经网络以及如何检查所有层的权重张量有一个很好的了解。

    1.6K20

    讲解Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Siz

    这个错误消息意味着，模型期望每个通道的输入数据不止一个值，而实际输入的大小却是torch.Size，这表明数据预处理阶段出现了问题，导致输入数据的形状不符合模型的要求。...检查模型的输入层最后，我们还需要检查模型的输入层，确保其期望的输入形状与数据预处理后的输入数据形状一致。如果模型的输入层期望其它形状的输入，我们需要相应地调整数据预处理的代码。...最后，我们在测试集上评估模型的准确率。...另外，在某些特定的神经网络结构和任务中，可以使用更多的通道来表示更复杂的特征。例如，在一些卷积神经网络（CNN）中，可以使用数百个或数千个通道。...这在编写深度学习模型时特别重要，因为需要确保模型的输入数据与模型的期望输入形状（torch.Size）相匹配。

    2K10

    pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

    结论当使用pytorch的​​view()​​函数时，确保参数​​size​​是一个元组(tuple)而不是一个张量(Tensor)。...假设我们使用一个预训练好的CNN模型来提取图像特征，但是我们想要将提取的特征进行进一步的处理。在处理之前，我们需要将特征张量进行形状调整，以适应后续的操作。...view()​​​是PyTorch中用于改变张量形状的函数，它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据，但形状不同。通过改变张量的形状，我们可以重新组织张量中的元素，以适应不同的计算需求。...shape​​应该是一个与原始张量具有相同元素数量的形状。​​*​​是将​​shape​​参数展开的语法。...值得注意的是，使用​​view()​​函数时，原始张量与新张量共享相同的数据存储空间，即改变新张量的形状不会改变底层数据的存储方式。因此，如果对新张量进行修改，原始张量的值也会改变。

    43920

    讲解torch扩展维度

    ： torch.Size([5])扩展后的张量形状： torch.Size([1, 5])可以看到，原始张量x形状为(5,)，使用torch.unsqueeze将其扩展为形状为(1, 5)的新张量。...2. torch.unsqueeze_与torch.unsqueeze相比，torch.unsqueeze_函数是一个原地操作，它会直接修改原始张量，而不是返回一个新的张量。...这意味着在原始张量上进行原地扩展维度操作时，需要小心不要覆盖原始数据。当处理图像数据时，使用torch.unsqueeze函数可以方便地扩展维度。...这个示例展示了在使用CNN对图像进行处理时，使用torch.unsqueeze函数扩展图像数据维度的实际应用场景。通过扩展维度，我们可以将单张图像转换为批次大小为1的张量，以符合CNN输入的要求。...PyTorch的张量操作与NumPy非常相似，可以方便地进行数学运算、统计分析和形状变换等。动态计算图：PyTorch使用动态计算图来跟踪和自动求导。

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    何恺明等最新论文：实例分割全新方法TensorMask，效果比肩 Mask R-CNN

    与以前的面向通道的方法不同，我们建议利用形状 (V, U, H, W) 的 4D tensors，其中(H, W) 表示目标位置，(V, U) 表示对应的 mask 的位置，它们都是几何子张量，也就是说...与特征金字塔类似，tensor bipyramid 是一个多尺度特征映射列表，它包含一个形状为 2kV、2ku、12kh、12kw 的 4D 张量列表，其中 k≥0 个索引尺度。...这种结构在 (H, W) 和 (V, U) 几何子张量上都呈金字塔形状，但方向相反。...通过详细的消融实验，我们评估了 TensorMask 框架的有效性，并证明了明确捕捉该任务的几何结构的重要性。...图 2：使用 ResNet-101-FPN 骨干的 TensorMask 和 Mask R-CNN 的示例结果 (与图 6中使用的 Mask R-CNN 的图像相同)。

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    深度 | 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程

    例如，在图片分类中，输出是 (N,) 形状的张量，N 是类别的数量，其中在第 i 个位置标量含有该图片属于类别 i 的概率。...当使用 VGG 进行分类任务时，其输入是 224×224×3 的张量 (表示一个 224×224 像素大小的 RGB 图片)。...裁剪之后，用 2x2 核大小的最大池化来获得每个建议最终的 7×7×convdepth 特征图。 选择这些确切形状的原因与下一模块（R-CNN）如何使用它有关，这些设定是根据第二阶段的用途得到的。...后处理 与 RPN 相似，我们最终得到了很多已经分配了类别的目标，在返回它们之前需要进一步处理。 为了实施边框调整，我们必须考虑哪个类别具有对该建议的最高概率。...评估 在一些特定的 IoU 阈值下，使用标准平均精度均值（mAP）来完成评估（例如，mAP@0.5）。mAP 是源于信息检索的度量标准，并且常用于计算排序问题中的误差和评估目标检测问题。

    84480

    深度 | 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程

    例如，在图片分类中，输出是 (N,) 形状的张量，N 是类别的数量，其中在第 i 个位置标量含有该图片属于类别 i 的概率。...当使用 VGG 进行分类任务时，其输入是 224×224×3 的张量 (表示一个 224×224 像素大小的 RGB 图片)。...裁剪之后，用 2x2 核大小的最大池化来获得每个建议最终的 7×7×convdepth 特征图。 选择这些确切形状的原因与下一模块（R-CNN）如何使用它有关，这些设定是根据第二阶段的用途得到的。...后处理 与 RPN 相似，我们最终得到了很多已经分配了类别的目标，在返回它们之前需要进一步处理。 为了实施边框调整，我们必须考虑哪个类别具有对该建议的最高概率。...评估 在一些特定的 IoU 阈值下，使用标准平均精度均值（mAP）来完成评估（例如，mAP@0.5）。mAP 是源于信息检索的度量标准，并且常用于计算排序问题中的误差和评估目标检测问题。

    1.2K120

    CVPR 2020 | 一种频域深度学习

    当输入尺寸减半时，所提出的方法仍然将ResNet-50的top-1准确率提高了1.42%。此外，我们观察到在COCO数据集上的分割任务中，Mask R-CNN的平均精度提高了0.8%。...输入的形状为W×H×C（本文中C=192），具有C个频率通道。首先，通过平均池化将其转换为形状为1×1×C的张量2。然后，通过一个1×1卷积层将其转换为形状为1×1×C的张量3。...然后，通过将张量3中的每个元素与两个可训练参数相乘，将张量3转换为图中形状为1×1×C×2的张量4。...在推断过程中，张量4中每个频率通道的两个数字被归一化，并作为被采样为0或1的概率，然后逐点地与输入频率通道相乘，得到图4中的张量5。...与基准ResNet-50相比，使用所有频率通道的 top1 准确性提高了1.4%。还应注意到，当输入只是从RGB转换为YCbCr颜色空间时，准确性会下降。

    95241

    自动驾驶跑得好，行人行为意图建模和预测要做好

    2）训练中添加另一项，最大化c分布与生成输出的分布之间的互信息（mutual information）下限，这需要训练另一个子网作为替代项评估生成数据的似然。...接着，将两个编码流空间上串联成一个多代理张量（MAT）。代理编码{ x'1，x'2，..，x'n}合并成一个鸟瞰空间张量，该张量初始化为0，并且与编码的场景图像c'的形状（宽度和高度）相同。...编码的维度轴适合张量的通道轴。代理编码放在空间张量中，相对于其过去轨迹在最后时间步的位置。然后，该张量与通道维的编码场景图像连接，获得组合张量。...多代理张量（MAT）被馈送到全卷积层，这些层学习多个代理之间以及代理与场景上下文之间的交互，同时保留空域局部性，可生成融合的多代理张量（MATF）。...具体来说，这些层采用类似U-Net模型的体系结构在不同空间尺度上对交互进行建模。该融合模型c''的输出特征图在宽度和高度上具有与c'完全相同的形状，保留编码的空域结构。

    2.2K20

    神经网络批处理 | PyTorch系列（十九）

    现在我们正在使用数据加载器，默认情况下我们正在处理批处理，因此不需要进一步的处理。 数据加载器返回一批图像，这些图像被打包到单个张量中，该张量具有反映以下轴的形状。...(batch size, input channels, height, width) 这意味着张量的形状是良好的形状，无需将其unsqueeze()。...图像张量的第一个轴告诉我们，我们有一批十张图像。这十个图像具有一个高度和宽度为28的单一颜色通道。 标签张量的单轴形状为10，与我们批中的十张图像相对应。每个图像一个标签。 好的。...每个数字是出现最大值的索引。我们有十个数字，因为有十个图像。一旦有了这个具有最大值的索引张量，就可以将其与标签张量进行比较。...eq() 函数计算argmax输出和标签张量之间的逐元素相等运算。 如果argmax输出中的预测类别与标签匹配，则为1，否则为0。

    2.7K30

    机器学习篇(七)

    非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时，只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。...模块： sklearn.cluster.KMeans(） 参数n_clusters:聚类中心的数量(需要分多少类) 参数init：初始化方法，默认为k-means++ 性能评估标准：轮廓系数 深度学习之...张量(tensor):和numpy中的数组是一样的东西。是Tensorflow中基本的数据格式。 打印出一个tensor会有三部分:名字,形状,数据类型。 名字是op类型。形状也就是shape。...张量的常用属性： graph:张量所在的图 op：张量的操作名 name：张量的字符串描述 shape：张量的形状 # 0维:() 1维:(x) 2维:(x,y) 3维:(x,y,z) 改变张量的形状...： 在Tensorflow中,张量具有动态形状与静态形状 主要区别：有没有生成一个新的张量 静态形状： tf.Tensor.get_shape:获取静态形状 tf.Tensor.set_shape:改变

    46730

    译：Tensorflow实现的CNN文本分类

    使用与原始文献相同的代码清理文本数据。 将每个句子加到最大句子长度(59)。我们向所有其他句子添加特殊的操作，使其成为59个字。...第二个参数是输入张量的形状：None意味着该维度的长度可以是任何东西。 在我们的情况下，第一个维度是批量大小，并且使用“None”允许网络处理任意大小的批次。...tf.nn.embedding_lookup创建实际的嵌入操作。 嵌入操作的结果是形状为[None，sequence_length，embedding_size]的三维张量。...注意：我们使用不同大小的filter。 因为每个卷积产生不同形状的张量，我们需要迭代它们，为它们中的每一个创建一个层，然后将结果合并成一个大特征向量。 ?...在特定过滤器大小的输出上执行最大值池将留下一张张量的形状[batch_size，1，num_filters]。 这本质上是一个特征向量，其中最后一个维度对应于我们的特征。

    1.3K50

    PyTorch 人工智能基础知识：1~5

    torch.int64 现在让我们看一下张量的形状： a.shape torch.Size([2, 3]) 数据类型和形状符合我们的期望，所以现在让我们创建一个张量b，使其与a的属性匹配，并为此使用torch...我们还要看一下张量b的形状： b.shape torch.Size([2, 3]) 接下来，我们将创建一个与另一个张量类型相似但大小不同的张量： 我们将使用与上一步相同的张量a，并为此使用torch.new...我们可以创建具有其他张量形状的张量，也可以具有所有张量的张量，但是可以使用ones_like()方法创建其他张量的形状和数据类型。...工作原理 在前面的秘籍中，我们基于网络架构操纵了张量以改变其形状，研究了三种不同的方法，每种方法都适用于不同的用例： .reshape()方法：.reshape(a, b)返回一个新张量，该张量具有与原始张量...由此可见，张量b呈张量a的形状。 另见 有关更多信息，您可以在这里和这里查看文档。 二、与神经网络协作 深度学习是一类机器学习算法，旨在粗略地模拟大脑中的神经元。

    1.8K30

    【干货】基于TensorFlow卷积神经网络的短期股票预测

    CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测，CNN网络通过TensorFlow实现。...博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手，带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。...▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中的一类神经网络。在这个项目中，我将使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测。...本文CNN网络的实现是利用TensorFlow来实现的。在本文中，我将按以下步骤进行阐述：数据集创建、CNN训练和对模型评估。 ? 数据集： 在本节中，简要描述了构建数据集、数据源和情感分析的过程。...最后，数据被TICK和日期分组，总结了TICK有多个消息的日期的极性分数。

    2.8K81
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