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【TensorFlow2.0】数据读取与使用方式

大家好，这是专栏《TensorFlow2.0》的第三篇文章，讲述如何使用TensorFlow2.0读取和使用自己的数据集。...但是在我们平时使用时，无论您是做分类还是检测或者分割任务，我们不可能每次都能找到打包好的数据集使用，大多数时候我们使用的都是自己的数据集，也就是我们需要从本地读取文件。...因此我们是很有必要学会数据预处理这个本领的。本篇文章，我们就聊聊如何使用TensorFlow2.0对自己的数据集进行处理。...接下来我们通过代码来解释如何利用Keras来对数据预处理，完整代码如下： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...模块中的图片生成器，同时也可以使用它在batch中对数据进行增强，扩充数据集大小，从而增强模型的泛化能力。

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【Keras速成】Keras图像分类从模型自定义到测试

sudo pip install tensorflow==1.4.0 sudo pip install keras==2.1.4 通过上面两条命令就可以完成TensorFlow和Keras的安装，此处需要注意的一点是...3.2 数据定义 前面我们介绍了MNIST数据集实例，很多读者在学习深度学习框架的时候都卡在了这一步，运行完MNIST实例之后无从下手，很大原因可能是因为不知道怎么处理自己的数据集，这一节我们通过一个简单的图像二分类案例...，介绍如何实现一个自定义的数据集。...最终返回Model，包含网络的输入和输出。...Keras是高度封装的，在模型训练过程中，看不到网络的预测结果和网络的反向传播过程，只需定义好损失函数，事实上，网络定义中的模型输出会包含网络的输入和输出。

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    TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

    简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是人的样子"等数据。 这里需要注意的是，我们并没有明确地将图像标注为马或人。...让我们设置训练数据生成器(ImageDataGenerator)，它将读取源文件夹中的图片，将它们转换为float32多维数组，并将图像数据(连同它们的标签)反馈给神经元网络。...在Keras中，可以通过keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类使用rescale参数来实现归一化。...通过ImageDataGenerator类的.flow(data, labels)或.flow_from_directory(directory)，可以创建生成器。...然后，这些生成器可以作为输入Keras方法的参数，如fit_generator、evaluate_generator和predict_generator都可接收生成器实例为参数。

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    指南：使用Keras和TensorFlow探索数据增强

    数据扩充是一种用于通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据扩充使模型对较小的变化更鲁棒，因此可以防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...Image Data Generator生成具有实时数据增强功能的批量tensor 图像数据。最好的部分是什么？只需一行代码！ 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。...3.Wrap 除了反射效果，我们还可以通过将已知点的值复制到未知点中，从而保持顺序不变来创建“Wrap”效果。...另外，还有一个参数preprocessing_function，您可以使用该参数指定自己的自定义函数来执行图像处理。

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    人工智能|利用keras和tensorflow探索数据增强

    问题描述 数据增强是一种通过使用裁剪、填充、翻转等技术来增加数据量的策略。 数据增强使模型对微小变化更为稳健，从而防止模型过度拟合。...将扩充后的数据存储在内存中既不实用也不高效，这就是keras中的imagedatagenerator类（也包括在tensorflow的高级api:tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...imagedatagenerator通过实时数据扩充生成成批张量图像数据。...由生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出尺寸 解决方案 下面是一个辅助脚本，我们将使用它来直观地显示使用ImageDataGenerator类可以实现的所有内容。...')plot(data_generator) 3、包裹填充（Wrap） 与反射效果不同，还可以通过将已知点的值复制到未知点来创建“Wrap”效果，保持顺序不变。

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    深度学习算法中的镜像反转网络（Mirrored Inversion Networks）

    它通过镜像反转输入数据的方法来增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力和性能。本篇文章将介绍镜像反转网络的原理、应用场景以及优势。...# 创建镜像反转的数据生成器datagen = ImageDataGenerator(horizontal_flip=True)# 加载训练数据集train_data = np.load('train_data.npy...ImageDataGenerator​​创建一个镜像反转的数据生成器。...然后，加载训练数据集和标签。接下来，创建一个卷积神经网络模型，编译模型，并使用镜像反转的数据生成器进行训练。最后，使用测试数据集评估模型的性能。...您可以根据您的需求和数据集进行相应的修改和扩展。优势镜像反转网络具有以下优势：数据增强：通过镜像反转输入数据，可以增加数据集的多样性，提高模型的泛化能力。

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    【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

    为什么使用迁移学习？ 数据有限： 有时候，收集和标注大量数据是非常困难的。迁移学习可以帮助你在数据不充足的情况下，仍然训练出一个高性能的模型。...节省计算资源： 训练一个深度学习模型需要大量的计算资源和时间。迁移学习通过使用已有的预训练模型，避免了从头开始训练的巨大开销。...加载和预处理图像数据，并将它们转化为适合输入到深度学习模型的格式。具体来说，就是从每个图像路径加载图像，进行归一化，并将所有图像存储为一个 NumPy 数组。...的 ImageDataGenerator 来动态生成训练和验证数据。...具体来说，代码对训练数据应用了多种数据增强技术，以增加数据集的多样性，并创建数据生成器，便于模型在训练过程中批量加载图像。目的是防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。

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    用AI训练AI：制作一个简单的猫狗识别模型

    这里，我们将直接使用图片文件夹作为数据源，并通过文件名前缀来区分类别。...)# 数据预处理，创建一个 ImageDataGenerator 实例，用于数据预处理# ImageDataGenerator 类是 TensorFlow 中 tf.keras.preprocessing.image...20% 作为验证集# flow_from_directory 是 ImageDataGenerator 类的一个方法，它用于从文件夹路径中直接加载图像，并将它们作为深度学习模型的输入# 这个方法非常适合处理文件夹中按类别组织的图像数据...# 构建模型，使用Sequential模型来堆叠层，构建一个卷积神经网络（CNN）# 该网络包含多个卷积层和池化层用于特征提取，一个展平层将二维图片数据转换为一维，以及两个密集层用于分类model =...loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 使用 fit 方法来训练模型，指定训练和验证数据生成器、步骤数、轮数和详细度参数

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    使用卷积神经网络构建图像分类模型检测肺炎

    缩放数据 keras.image.ImageDataGenerator()获取图像并基于参数创建增强数据。这里我们只是要求它将所有像素值缩放为0到1，而不指定任何其他的增强参数。...生成器与flow_from_directory结合使用，以指定的格式从目录中调用图像，然后创建重新标定的数据。 构建模型体系结构 keras.models.Sequential()启动一个序列模型。...然后，我们将卷积层的这些输出输入池化层。MaxPooling2D通过只保留卷积输出的每个2 * 2矩阵的最大值来抽象卷积输出。现在我们有32张特征图，大小为128 * 128 * 1。...我们可以尝试通过使用数据增强添加更多数据来提高通用性。 ? 这里是一个完整的代码，从拟合的模型绘制损失图和精度图。...因此，现在我们的生成器将通过在指定的范围内对原始图像集应用不同的旋转、亮度、剪切和缩放来为每一批图像创建新图像。 模型的复杂性 我们还增加了三组卷积层和池层，从而增加了模型的复杂性。

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    TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理

    from_generator()方法接收一个可调用的生成器函数最为参数，在遍历from_generator()方法返回的Dataset对象过程中不断生成新的数据，减少内存占用，这在大数据集中很有用。...这种创建Dataset对象的方法大多通过from_tensors()和from_tensor_slices()两个方法实现。这两个方法很常用，重点说一说。...这种形式在对训练集和测试集进行重新组合是非常实用。...from_generator(）方法接受一个可调用的生成器函数作为参数，在遍历Dataset对象时，通过通用生成器函数继续生成新的数据供训练和测试模型使用，这在大数据集合中很实用。...对于小数据集是否使用batch关系不大，但是对于大数据集如果不分割成batch意味着将这个数据集一次性输入模型中，容易造成内存爆炸。 通过并行化提高内存的利用率。

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    深度学习实战-CNN猫狗识别

    /data 数据处理 数据量 数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样本的训练集、500个样本的验证集和500个样本的测试集 注意：只取出部分的数据进行建模 创建目录...： base_dir = current_dir[0] + '/cats_dogs_small' os.mkdir(base_dir) # 创建目录 # 分别创建训练集、验证集和测试集的目录 train_dir...数据输入到神经网络之前必须先转成浮点数张量。...它包含ImageDataGenerator类，可以快速创建Python生成器，将图形文件处理成张量批量 插播知识点：如何理解python中的生成器？...生成器会不断地生成这些批量，不断地循环目标文件夹中的图像。 keras模型使用fit_generator方法来拟合生成器的效果。

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    Keras区分狗和猫

    from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator.../cnn/valid' test_path = 'dogs-vs-cats/cnn/test' # 2、使用VGG16预处理图像并创建图像生成器 # flow_from_directory()创建一个...在此处指定的大小由神经网络预期的输入大小决定 # classes参数需要一个包含基础类名称的列表 # shuffle=False，默认情况下，数据集被打乱 train_batches = ImageDataGenerator...' # 输出上使用激活函数，以便每个样本的输出是cat和dog的概率分布 ) ) # 4、查看模型的结构 model.summary() # 查看神经元连接结构...，以及来自模型的测试集的预测标签传递给了混淆矩阵 # 可以通过调用test_batches.classes来访问测试集未打乱的真实标签 # 使用np.argmax(predictions, axis=-

    1.3K10

    MOOC TensorFlow入门实操课程代码回顾总结（一）

    代码 粘贴运行结果 目录 1 TensotFlow深度学习的第一门课程 1.1 查看tensorflow版本 1.2 使用tensorflow编写的第一个示例 2 计算机视觉介绍 2.1 加载Fashion...MNIST数据集 2.2 构造神经元网络模型 2.3 训练和评估模型 2.4 自动终止训练 3 卷积神经网络 3.1 卷积网络程序 3.2 卷积网络结构 4 更复杂的图像应用 4.1 下载数据集...print(model.predict([10.0])) [[18.976088]] 2 计算机视觉介绍 2.1 加载Fashion MNIST数据集 from tensorflow import...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 创建两个数据生成器，指定scaling范围 0～1 train_datagen...kerastuner.tuners import Hyperband from kerastuner.engine.hyperparameters import HyperParameters # 创建两个数据生成器

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    轻松使用TensorFlow进行数据增强

    数据增强不是万能药；我们不希望它能解决我们所有的小数据问题，但是它可以在许多情况下有效，并且可以通过将其作为一种全面的模型训练方法的一部分，或者与另一种数据集扩展技术（例如，转移学习） TensorFlow...中的图像增强 在TensorFlow中，使用ImageDataGenerator类完成数据扩充。...它非常易于理解和使用。整个数据集在每个时期循环，并且数据集中的图像根据选择的选项和值进行转换。...如果您正在使用TensorFlow，则可能已经使用了ImageDataGenerator简单的方法来缩放现有图像，而没有进行任何其他扩充。可能看起来像这样： ?...；在以上示例中最接近 然后，您可以使用该ImageDataGenerator flow_from_directory选项指定训练数据的位置（以及选择是否进行验证，如果要创建验证生成器），例如，使用选项，

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    深度学习 —— TensorFlow与卷积神经网络（识别船舶）

    卷积神经网络（CNN）的核心在于其卷积操作，该操作通过滑动窗口的方式，在输入数据上应用多个卷积核（也称为滤波器），从而提取出不同的特征图。...关键组成：卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。每个卷积核都可以看作是一个特征检测器，能够学习到输入数据中的某种模式或特征。...在全连接层中，每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过权重和偏置参数进行线性变换和非线性激活。2.应用到船舶识别示例数据准备：首先为了训练CNN模型，我们需要一个标记好的数据集。...在这个示例中，我们需要提前准备有一个包含船舶和非船舶图像的公开数据集，并将其分为训练集和测试集。...构建CNN模型：下面进行模型构建：这里我使用的TensorFlow和Keras框架import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom

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    深度学习模型优化：提高训练效率和精度的技巧

    数据增强（Data Augmentation）：通过随机旋转、翻转、裁剪等方式扩充数据集，减少过拟合风险。...以下是一个使用Keras的数据预处理示例： from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 创建数据增强生成器 datagen =...批量归一化（Batch Normalization） 批量归一化是一种常用的正则化技术，通过将每个批次的输入归一化，有助于加速训练和提高模型稳定性。它可以在网络的每一层中使用。...以下是一个使用TensorFlow的批量归一化示例： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization...模型并行与分布式训练 对于较大的深度学习模型，单机训练可能会面临内存和计算资源不足的问题。模型并行和分布式训练技术可以将模型训练任务分割成多个部分，分别在多个设备上进行训练，加快训练速度。

    4.1K10

    使用Python实现深度学习模型：人脸识别与人脸表情分析

    引言人脸识别和人脸表情分析是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于安全监控、智能门禁、情感计算等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的人脸识别与表情分析系统。...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow opencv-python dlib matplotlib步骤二：准备数据我们将使用公开的人脸数据集进行训练和测试。...以下是加载和预处理数据的代码：import tensorflow as tfimport numpy as npimport cv2import os# 下载并解压人脸数据集url = "https:/...以下是训练模型的代码：# 示例：创建表情数据生成器expression_image_paths = [os.path.join(data_dir, f'expression_dataset/{i:03d...仔细查看和使用。 有关常见问题解答的详细信息.步骤七：评估模型我们可以使用测试数据评估模型的性能。

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    基于Keare的交通标志识别

    训练过程流程及实现： 解析脚本输入参数：使用argparse解析，由args变量持有 创建模型：自定义函数create_model()，返回使用keras.models.Model类创建的实例 模型编译...：执行Model实例的compile() 数据增强：自定义函数create_image_generator() 模型训练与保存：自定义函数train()完成模型训练，使用keras.callbacks.ModelCheckpoint...类的实例完成模型保存 测试过程流程及实现： 解析脚本输入参数：使用argparse解析，由args变量持有 创建模型：自定义函数create_model() 模型加载：使用keras.models.load_model...() 数据读取：自定义函数create_image_generator() 预测与评估：自定义函数test() 环境搭建 安装TensorFlow 输入下述命令升级pip并安装TensorFlow python...，可以看到输出图片的类似效果 可以在这里看到所有图片的标注和预测结果。

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