Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...）但需要注意的是，数据的 batch大小不应包含在其中 有些 2D 层，可以使用 Dense，指定第一层输入维度 input_dim 来隐含的指定输入数据的 shape，它是一个 Int 类型的数据。...model.summary() 来查看最终的模型的结构 方法二：使用Model()搭建模型 方法一是使用 Sequential() (中文文档中的翻译为：序贯模型）来搭建模型，这里使用Model()（...中文文档中的说明：Keras 函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。...一句话，只要你的模型不是类似 VGG 一条路走到黑的模型，或者你的模型需要多于一个的输出，那么你总应该选择函数式模型。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。...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。...接下来，我定义长度为10的1D张量并生成随机二进制值。最后一步是调用模型上的输出方法以生成预测。由于我的模型有一个输出节点，我使用getDouble（0）返回模型的输出。...传入的参数（G1，G2，…，G10）被转换为1维张量对象并传递给Keras模型的输出方法。然后将请求标记为已处理，并将预测作为字符串返回。...下一步是转换，它将TableRow对象作为输入，将行转换为1维张量，将模型应用于每个张量，并创建具有预测值的新输出TableRow。
训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。...两个流行和易于使用的学习率方案如下： 根据周期逐步降低学习率。 在特定周期，标记骤降学习率。 接下来，我们将介绍如何根据Keras使用这些学习率方案。...Time-Based学习率方案 Keras有内置的基于时间的学习率方案。随机梯度下降优化算法通过SGD类的一个称为衰变的参数实现。...输出层具有单个神经元，并使用sigmoid激活函数来输出probability-like的值。 随机梯度下降的学习率设定为0.1。...我们可以使用Keras中LearningRateScheduler回调来实现这个模型。
所以神经网络要准确进行预测，就必须记忆单词的所以序列。而这正是 LSTM 可以做到的。 编程实现 LSTM 本文将通过 LSTM 网络开发一个故事生成器模型。...主要使用自然语言处理（NLP）进行数据预处理，使用双向LSTM进行模型构建。 Step 1:数据集准备 创建一个包含有各种题材类型的短篇小说文本库，保存为“stories.txt”。...Step2:导入数据分析库并进行分析 接下来，我们导入必要的库并且查看数据集。使用的是运行在 TensorFlow 2.0 的 Keras 框架。...转换成小写的原因是，同一单词不同大小写，其意义是一样的。例如，“Doctor”和“doctor”都是医生，但模型会对其进行不同的处理。 然后我们将单词进行编码并转化为向量。...说明模型达到较好的性能。 Step 6:保存模型 通过以下代码可以对训练完成的模型进行保存，以方便进一步的部署。
读完那篇文章之后，你应该就已经能使用多个损失函数训练你的网络并从该网络获取多个输出了。接下来我们介绍如何通过 Keras 使用多个输出和多个损失。 ?...在这篇文章中，我们将了解如何通过 Keras 深度学习库使用： 多个损失函数 多个输出 正如前面提到的，多标签预测和多输出预测之间存在区别。...使用多标签分类时，我们使用一个全连接头来预测多个类别标签。 但使用多输出分类时，我们至少有两个全连接头——每个头都负责执行一项特定的分类任务。...注意：我没有把 include 代码包含进来，因为这样会显得很冗长，但你可以通过检查输出张量的名称来确定你的 TensorFlow + Keras 模型返回多个输出的顺序。...图 12：尽管「黑色裙子」图像并不包含在今天的数据集中，但我们仍然可以通过 Keras 和深度学习使用多输出分类来正确分类它们。 看看这张图左上角的标签类别！
图像矩 图像矩是图像像素强度的某个特定加权平均值，图像矩对于描述分割后的对象很有用。 通过图像矩发现的图像的简单属性包括： 面积（或总强度） 质心 有关其方向的信息。 5....我们将通过三个主要步骤检测故障并测量这些焊接图像的严重程度： 图像分割 使用颜色表示严重性 使用图像矩测量严重性 训练模型 以下是我们用于模型的 U-Net 架构： 使用的 U-Net 架构 注意事项...我们使用批量处理大小为 10 的 100 个 epoch（模型在所有输入上运行的次数）。 测试模型 由于模型的输入尺寸为 512x512x3 ，因此我们已将输入大小调整为该尺寸。...接下来，我们通过将图像除以 255 来规范化图像以加快计算速度。 图像已被输入模型，用于预测二进制输出。为了放大像素的强度，二进制输出乘以 1000。 然后将图像转换为 16 位整数以便于图像处理。...具有严重性的预测输出 8.
让我们深入研究如何通过检索增强生成（RAG）构建特定行业的大型语言模型。 现在很多公司都在尝试通过像ChatGPT这样的大型语言模型可以获得大量的生产力提升。...实际上，有超过2个维度 - 对于句子转换器嵌入（句子或文本块通过BERT转换器，输出对应于384个维度的384个数字）。...通过这个简单的技巧，你已经使用文档检索增强了你的大型语言模型！这也被称为检索增强生成（RAG）。...使用RAG构建特定行业的问答模型 RAG原型 上图概述了如何构建一个基本的RAG，该RAG利用大型语言模型在自定义文档上进行问题回答。...然而，这个领域还处于初级阶段，使用向量搜索驱动的大型语言模型在他们的自定义文档上的行业特定应用可以成为先行者，并超越他们的竞争对手。
实现步骤 • 了解数据集 • 重新构造数据集（以便使用keras 的Flow_from_directory函数） • 定义一个简单的函数提取所需的特定标签 • 定义一个简单的函数读取图像、调整图像大小。...• img_resize包含已基于img_size调整大小的数组值。因此所有图像将具有相同的大小（96x96）。 • 调用extract_labels函数来获取标签，label中包含标签值。...（1）构建模型网络结构 • 使用tensorflow来构建我们的模型 • 从头开始构建一个简单的CNN模型，在每层都有两个卷积层之后将通过relu激活函数添加一个max pooling层 • 之后添加一个...• 分类：将使用Dense大小为2（类编号）的输出层和softmax激活来结束网络。...我们提取了特定标签，将图像转换为数组，预处理了我们的数据集，还预留了训练数据供我们的模型进行训练。在测试数据上测试了我们的模型，并达到了99％的准确性。
这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...(scale=2)(image, method="bilinear") 内置预处理 Keras带有几个在ImageNet上具有预训练的权重的模型，你可以直接使用它们。...但是，如果你想直接使用这些模型，需要事先调整图像大小，因为最后完全连接层会强制固定输入大小。例如，Xception模型使用299×299的图像进行训练，那么所有图像都必须设置为大小以避免错误。...除此之外，模型可能会有一些其他类型的你希望在向模型传递图像时自动应用它们的预处理或后处理。 我们可以使用Keras的Lambda层在模型中内置任何数学或预处理操作！...lambda将简单地定义你要应用的操作。全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。查看下面的代码，了解我们如何在模型中嵌入重新调整大小以及Xception的预处理！
__（生成的批处理用于送入网络） 使用自定义生成器的一个主要优点是，可以使用拥有的每种格式数据，并且可以执行任何操作 - 只是不要忘记为keras生成所需的输出（批处理）。...它有助于防止过度拟合并使模型更加健壮。 有很多用于此类任务的库：imaging，augmentor，solt，keras / pytorch的内置方法，或者可以使用OpenCV库编写自定义扩充。...EfficientNet目前在分类模型中是最先进的，所以尝试一下。虽然它应该提供更快的推理并且具有更少的训练参数，但它比着名的resnet模型消耗更多的GPU内存。...首先冻结和训练模型然后解冻可能是有用的 decoder_filters - 可以指定解码器块的数量。在某些情况下，具有简化解码器的较重编码器可能是有用的。 初始化Unet模型后，应该编译它。...通过选择适当的阈值，可以进一步将结果提高0.039（7％）。 验证阈值调整 度量标准确实非常有趣，但更具洞察力的模型预测。从下面的图片中看到网络很好地完成了任务，这很棒。
图像中心距 图像中心距是图像像素强度的某个特定加权平均值。图像矩可用于描述分割后的对象。通过图像瞬间发现的图像简单属性包括： 面积（或总强度） 质心 有关其方向的信息 04....算法 我们将使用U-Net来解决这个问题，通过以下三个主要步骤来检测缺陷及其严重性： 图像分割 使用颜色显示严重性 使用图像矩测量严重性 训练模型 使用的U-Net架构 注意事项： 每个蓝色框对应一个多通道特征图...测试模型 由于模型采用的尺寸为512x512x3，因此我们将输入的尺寸调整为该尺寸。接下来，我们通过将图像除以255进行归一化以加快计算速度。...之后，算法将检测缺陷并通过颜色分级在视觉上标记缺陷的严重性，并根据缺陷的严重性为具有缺陷的像素分配权重。然后考虑加权像素，在此图像上计算图像力矩。...范例1： 原始图像 二进制图像（地面真相） 具有严重性的预测输出 范例2： 原始图像 二进制图像（地面真相） 具有严重性的预测输出 范例3： 原始图像 二进制图像（地面真相） 具有严重性的预测输出 参考文献
Keras 模型中使用预训练的词向量 Word2vec，为一群用来产生词嵌入的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。...https://zh.wikipedia.org/wiki/Word2vec 在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest...模型 Tensorflow 提供了超级棒的可视化工具 TensorBoard，详细的介绍请看 - TensorBoard: Visualizing Learning Keras 模型记录训练进度到 Tensorboard...非常方便，直接使用 Keras 封装好的 Tensorboard 回调 即可。...模型路径> 输出文件夹路径> 参考 Vector Representations of Words 在Keras模型中使用预训练的词向量 TensorBoard: Embedding Visualization
Keras库操作ConvNets的知识(可选) 03 图像分割 分割是将图像分割成不同的区域，这些区域包含具有相似属性的像素。...我们将通过三个步骤来检测故障并测量这些焊接图像的严重程度： 图像分割 使用颜色表示严重程度 使用图像矩度量严重程度 训练模型 下面是我们用于模型的U-Net架构： 使用的U-Net结构 要注意的点： 每个蓝框对应一个多通道特征图...我们使用批大小为10的100 epoch(模型在所有输入上运行的次数)。 请注意，调整这些超参数有很大的进一步提高模型性能的空间。...为了放大像素的强度，二进制输出被乘以1000。 然后将图像转换为16位整数，便于图像操作。然后用算法检测缺陷，通过颜色分级和根据缺陷的严重程度给有缺陷的像素分配权重，直观地标记出缺陷的严重程度。...下面是三个随机样本，分别显示了我们模型生成的原始输入、ground truth和输出。
这是一个用于构建和训练模型的高级API，其中包括对TensorFlow特定功能的一流支持，例如动态图和tf.data管道。tf.keras使TensorFlow更易于使用而不会牺牲灵活性和性能。...通过将参数传递shape给第一层来完成此操作。 为了完成模型，将最后的输出张量从卷积基（形状（28,28,64））馈送到一个或多个密集层中以执行分类。...steps_per_epoch：它定义了在一个时期内训练模型的批次数。它是通过将训练样本的数量除以每个批次的大小来计算的。...预训练模型的分类部分通常特定于原始分类任务，并且随后特定于训练模型的类集。...添加分类层 在下载预训练模型时，通过指定include_top=False参数删除了它的分类部分，因为它特定于训练模型的类集。现在添加一个新的分类层，它将特定于tf_flowers数据集。
我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置，可以提高准确度。通常，检测算法是根据特定国家使用的摄像机位置和车牌类型进行训练的。...对于建模，我们将使用具有3层的卷积神经网络。...第一层是卷积层，具有32个输出滤波器、大小为（5,5）的卷积窗口和“Relu”作为激活函数。 接下来，我们将添加一个窗口大小为（2,2）的最大池层。 最大池是一个基于样本的离散化过程。...' 步骤7 训练CNN模型 我们将使用的数据包含大小为28x28的字母（A-Z）和数字（0-9）的图像，而且数据是平衡的，因此我们不必在这里进行任何类型的数据调整。...步骤8 输出 最后，让我们将图像输入到我们的模型中。
该案例研究试图建立一个预测模型，该模型将带噪图像作为输入并输出去噪后的图像。...： Conv+ReLU：过滤器大小为3，过滤器数量为64，跨步为1，使用零填充保持卷积后的输出形状，使用ReLU作为激活函数。...输出为形状（批量大小，50、50、64） Conv+批量归一化+ReLU：过滤器大小为3，过滤器数量为64，步长为1，使用零填充保持卷积后的输出形状，使用批量归一化层更好地收敛，ReLU作为激活函数。...输出为形状（批次大小，50、50、64）。 Conv：滤镜大小为3，跨步为1，滤镜数量为c（彩色图像为3个，灰度图像为1个），使用零填充在卷积后保持输出形状。输出形状为（批次大小，50，50，c）。...DnCNN模型的输出为残差图像。因此，原始图像=噪声图像-残差图像。 在DnCNN中，在每层卷积之前填充零，以确保中间层的每个特征贴图与输入图像具有相同的大小。
从这段定义里面，我们可以窥见迁移学习的关键点所在，即新的任务与旧的任务在数据、任务和模型之间的相似性。 在很多没有充分数据量的特定应用上，迁移学习会是一个极佳的研究方向。...Keras为我们提供了经典网络在ImageNet上为我们训练好的预训练模型，预训练模型的基本信息如表1所示。 表1 Keras主要预训练模型 ?...图9.4 提取标签结果 图片预处理 通过试验可知每张图片像素大小并不一致，所以在搭建模型之前，我们需要对图片进行整体缩放为统一尺寸。...我们借助opencv的Python库cv2可以轻松实现图片缩放，因为后面我们的迁移学习策略采用的是ResNet50作为预训练模型，所以我们这里将图片缩放大小为 224*224*3。...基于resnet50的迁移学习模型 试验模型的基本策略就是使用预训练模型的权重作为特征提取器，将预训练的权重进行冻结，只训练全连接层。构建模型如下代码所示。
在 Keras 中训练 MNIST 模型 在本节中，我们将使用通过 tf.keras API 定义的与上一节相同的模型。...可以添加resize函数方法，该函数通过 TensorFlow 会话来调整图像的大小，如下所示： def resize_image(image, size): resize_placeholder...但是带有噪点的图像可以通过具有 97% 置信度的其他标签来预测。 尽管图像具有非常不同的对象，但仍将高置信度分配给特定示例。...CNN 的输出具有各种大小的特征。 这些被传递到3x3卷积过滤器以预测边界框。...图像的这种比例处理可以通过使用其自己的 CNN 处理各种大小的图像，或者通过具有不同水平的卷积卷积的并行卷积来执行。
在现代机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。 1....使用会话运行模型，并获取输出结果。...可以通过减小批处理大小来减少内存使用。例如，将批处理大小从32减小到16甚至更小。...// 将批处理大小设置为1 Tensor input_tensor(DT_FLOAT, TensorShape({1, 224, 224, 3})); 2.使用模型量化技术： 模型量化通过将浮点数转换为低精度整数来减少模型大小和内存占用...4.使用模型量化和裁剪技术： 量化可以显著减少模型大小和计算量，从而提高推理速度。模型裁剪（pruning）通过去除不重要的权重来优化模型。
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