问题或建议，请公众号留言; [如果你觉得本文对你有帮助，欢迎赞赏] 原料 windows10+python3.5+pycharm 安装tensorflow 利用Tensorflow训练搭建自己的物体训练模型...tensorflow分为cpu版和gpu版，gpu版的运行速度是cpu的50倍，但是gpu版的坑太多，要安装许多开发套件,对windows的支持不够友好；更为致命的是,它需要Nvida的中高端显卡，我的电脑系统是...binary was not compiled to use: AVX2 翻译过来的大致意思是: 你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用 此时需要在第一行代码前加上两行代码...或者直接打开网站: https://github.com/tensorflow/models 点击绿色按钮->downlaod zip 下载好之后，把文件解压，注意解压路径不要包含中文，比如我的解压后的路径是...4.png 报错原因是你的models路径太长，python无法找指定模块， 解决办法是在你的python安装路径下新建一个tensorflow_model.pth文件 (比如我的是E:\python
随着银行业务的扩展、P2P的出现、第三方支付提供个人贷、以及X宝等借贷平台的出现，使得个人信用评估在银行、第三方支付、商业借贷平台等上的应用越来越重要。...个人信用等级评估指标体系 商业银行个人信用等级评估指标体系设立的目的简述为银行通过评估借款人的“3C”,即品德(Character)、能力(Capacity)以及抵押(Collateral),对借款人在债务期满时偿债能力...进行个人信用等级评估与预测时,有些因素带有模糊性,而BP人工神经网络的后天学习能力使之能够随环境的变化而不断学习,能够从未知模式的大量复杂数据中发现规律,与传统的评价方法相比,表现出更强的功能。...BP人工神经网络可以再现专家的经验、知识和直觉思维,较好地保证了评估与预测结果的客观性。 模型建立 R语言AMORE包是个前馈神经网络工具包，类似的还有nnet，RSNNS等。...AMORE用来构建前馈神经网络的函数是newff（）。
在平时，我非常喜欢利用 CSS 去构建一些有意思的图形。 我们首先来看一个简单的例子。首先，假设我们实现一个 10x10 的格子： 此时，我们可以利用一些随机效果，优化这个图案。...而噪声的基础是随机数，譬如我们给上述的图形每一个格子添加了一个随机颜色，得到的就是一幅杂乱无章的图形块，没有太多美感可言。 白噪声或白杂讯，是一种功率谱密度为常数的随机信号。...我们只需要知道，我们可以借助柏林噪声去构建更有规律的图形效果。让我们的图形更具美感。 利用 CSS-doodle，在 CSS 中利用柏林噪声 那么，在 CSS 中我们如何去使用柏林噪声呢？...一种方式是找一些现成的库，譬如 p5.js 里面的 noise 函数。 当然，这里，我习惯使用 CSS-doodle，这个 CSS 图形构建库我在多篇文章中已经都有介绍过。...在上述图形的基础上，我们可以再添加上随机的 scale()、以及 skew()。
在面对具体的问题时，我们总需要选择算法、训练算法、针对具体问题进行调优，这也是大多数从事机器学习行业的人的工作。下面我就以一个图片分类器的构建为例，说明如何构建一个属于自己的AI模型。...要构建自己的图片分类器，首先需要数据，数据不能太少。在深度学习领域，数据往往比算法更重要（不是我说的，吴恩达说的。。。）。在本问题中，我们需要的数据就是有关这两种牛奶包装的图片。...安装tensorflow pip install --upgrade "tensorflow==1.7.*" 克隆git仓库 git clone https://github.com/googlecodelabs.../tensorflow-for-poets-2cd tensorflow-for-poets-2 训练数据集 将前面通过视频生成的图片集放到tf_files目录下，每一类图片单独建一个文件夹，文件夹可以如下所示...注：本文主要参考了google codelab的教程：，这个题目还真不好翻译，TensorFlow之歌？原文的步骤更加详细，有兴趣可以参看原文。
在本文中，作者构建了首个具有高多样性的大规模RGBT SOD基准（名为RGBT-Tiny），包括115对序列、93K帧和1.2M的手动标注。...作者构建了一个针对SOD的新的大规模数据集，解决了以下核心问题。...主要贡献总结如下： 作者构建了第一个大规模、高多样性的RGBT SOD基准数据集（即RGBT-Tiny），包括115对序列、93K帧和1.2M手动标注。...请注意，这项工作专注于构建具有最佳评估指标的综合基准，未来的工作将讨论新的 Baseline 。...5 CONCLUSION 在本文中，作者构建了首个大规模的基准数据集（即RGBT-Tiny）针对RGBT-SOD问题。
图1 典型的基于TensorFlow 的应用的workflow 通常情况下，一个基于TensorFlow 的应用训练过程中所采用的workflow 如图1 所示。...接下来，本文将以常用的MNIST数据集为例简要介绍TFRecord文件如何生成以及如何从TFrecord构建数据pipeline。...采用这种方式的优势在于： 1、采用二进制格式存储，减少存储空间，提高读取效率 2、针对TensorFlow框架进行优化，支持合并多个数据源，并且支持TensorFlow内置的其他数据预处理方式 3、支持序列化数据的存储...文件并构建数据pipeline 从图4中，可以看到加载一个TFRrecord文件需要执行的步骤，其过程中使用了TensorFlow dataset类提供的函数： 1、shuffle:打乱输入数据的顺序...本文主要介绍了TFRecord文件，然后以MNIST数据集为例讲解了如何制作MNIST数据集的TFRecord文件，接着讲述了如何加载文件并构建数据 pipeline。
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一，通过TensorFlow和Keras等深度学习工具，我们可以构建一个简单而强大的人脸识别系统。...在这篇博客中，我们将详细介绍如何使用TensorFlow和Keras构建一个人脸识别系统，包括数据准备、模型构建、训练和测试。...步骤1：安装TensorFlow和Keras首先，确保你的系统已经安装了Python和pip。...然后运行以下命令安装TensorFlow和Keras：pip install tensorflowpip install keras步骤2：收集人脸数据集人脸识别系统需要一个包含人脸图像的数据集进行训练...，你可以学习如何使用TensorFlow和Keras构建一个人脸识别系统。
，更深的层次可以得到更好的结构。...（当然，它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果） 通过使用 NiN（Network-in-network）结构拓宽卷积网络的宽度和深度，其中将稀疏矩阵合并成稠密矩阵的方法和路径具有相当的工程价值。...本帖使用这个NiN结构的复合滤波器对 HS300ETF 进行技术分析因子预测。并通过叠加不同指数，尝试寻找‘指数轮动’可能存在的相关关系。 1.1 LeNet-5 一种典型的卷积网络是。...第二部分 GoogleLeNet 拓扑结构代码（截取部分） 在使用Tensorflow复现论文(Going deeper with convolutions)发现SAME算法填充（0）要比VALID效果好一些...，很稳定的好一些。
视觉问答（Visual Question Answering，VQA），是多模态数据挖掘的前沿应用之一，里面涉及计算机视觉和自然语言处理的学习任务。...针对一张特定的图片，如果想要机器以自然语言来回答关于该图片的某一个特定问题，我们需要让机器对图片的内容、问题的含义和意图以及相关的常识有一定的理解。...现有视觉问答的模型基本上都是基于LSTM来实现，其输入一部分是问答的词向量，一部分是图片的CNN特征。 因此常见的如采用VGG模型所产生的特征，而问答的词向量则采用常见的word2vec....网上已经有很多相关的代码，因此首先找了一个比较经典的VQA来复现一下。主要参考：https://github.com/paarthneekhara/neural-vqa-tensorflow。...相应的答案:tennis 排名前5的答案: tennis baseball frisbee surfing skiing 从上述的动作识别来说，虽然比较接近，不过在排名第四，第五的动作却相距甚远
本文档适用于希望扩展TensorFlow的开发人员，目前不支持当前API，希望优化TensorFlow的硬件工程师，扩展和分发机器学习系统的实施者，或任何想要查看Tensorflow引擎盖的人员。...由工作人员服务启动图形块执行。 工作服务（每个任务一个） 使用适用于可用硬件（CPU，GPU等）的内核实现安排图形操作的执行。 发送和接收其他工作服务的操作结果。...客户 用户编写构建计算图的客户端TensorFlow程序。该程序可以直接编写单个操作，也可以使用像Estimators API这样的便利库来组成神经网络层和其他更高层次的抽象。...当客户端评估图中的一个或多个节点时，评估将触发对分布式主机的调用以启动计算。 在图3中，客户端已经构建了一个将权重（w）应用于特征向量（x）的图形，添加偏差项（b）并将结果保存在变量中。 ?...图3 Code tf.Session 分布式 master 分布式master： 修剪图形以获得评估客户端请求的节点所需的子图， 分割图以获得每个参与设备的图形片段，以及 缓存这些片段，以便它们可以在随后的步骤中重新使用
目标类别标签替换 类别字段default取值为 1 和 2 ，为了便于分类模型的处理以及后续模型的评估，需要将其处理为\{0,1\}{0,1}或者\{-1,1\}{−1,1}。...随后我们还绘制了决策树模型的可视化图形。 12....逻辑回归 构建逻辑回归模型，将 default_cal_cal 作为我们的标签列，选取数值型字段和One-Hot编码后的字符型字段以作为模型的特征列。 13....逻辑回归模型预测 使用模型预测组件对逻辑回归进行测试集上的预测，预测后的标签为 default_cal_cal_predict。 15. 分类决策树模型评估 对分类决策树模型进行评估。...逻辑回归模型评估 对逻辑回归模型进行评估。使用的方法主要为分类报告、混淆矩阵和ROC曲线。
大家好，我是征哥，今天分享如何用最简单的方式，为你的 Python 程序穿上漂亮的衣服，行话是用 Python 构建漂亮的 GUI，GUI 就是 graphical user interface 的简称...为什么要图形界面呢？...，大都不怎么会操作那个黑窗口，因此，很有必要为我们的程序穿上漂亮的衣服-图形界面。...程序有了有图形界面，顿时显得高大上，可以对别人说我写了个小软件了。...从程序到软件的过程看似只加了个图形界面，实际上这一过程并不简单，你需要学习各种的图形界面库，控件，事件，多线程等复杂的知识，还要学习如何设计，让界面更美观漂亮。 那么有没有简单一点的方法呢？
TensorFlow是开发深度学习算法的主流框架，近来随着keras和pytorch等框架的崛起，它受到了不小挑战，为了应对竞争它本身也在进化，最近新出的2.0版本使得框架的应用更加简易和容易上手，本节我们就如何使用它...最新流行的深度学习框架keras一大特点是接口的易用性和可理解性，它在Tensorflow的基础上进行了深度封装，它把很多技术细节隐藏起来，同时调整设计模式，使得基于keras的开发比Tensorflow...传统模式一大特点是代码首先要创建一个会话对象，深度学习网络模型实际上是由多种运算节点构成的一张运算图，模型运行时需要依赖会话对象对运算图的驱动和管理，我们先看看传统模式的基本开发流程: import tensorflow...我们再看看eager模式下上面代码的设计过程，首先要注意一点是，要开启eager模式，需要在最开始处先执行如下代码: import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.eager...def __call__(self, inputs): return self.output_layer(self.hidden_layer(inputs)) 我们用如下代码检测一下网络构建的正确性
一些配方将依赖于当前安装的Python包：Scipy，Numpy和Scikit-Learn。....： 这里我们将介绍TensorFlow算法的一般流程。 大多数内容将遵循这个大纲： 1.导入或生成数据集：我们所有的机器学习算法将依赖于数据集。 在本书中，我们将生成数据或使用外部数据集源。...这是通过构建计算图来完成的。 TensorFlow选择哪些操作和价值必须是变量和占位符来达到我们的模型结果。...Getting ready： 当我们创建一个张量并将其声明为一个变量时，TensorFlow在我们的计算图中创建了几个图形结构。...有关创建和可视化图形的更多详细信息，请参见第10章“将TensorFlow转换为生产”一节。 类似地，将numpy阵列馈入占位符的计算图可以在下面的例子中看到： ?
C++图形界面开发：使用图形库构建用户友好的GUI在软件开发中，图形用户界面(GUI)是用户与应用程序进行交互的关键部分。一个用户友好的GUI可以帮助提升用户体验，使应用程序更易于使用和理解。...在C++开发中，我们可以使用一些强大的图形库来构建出漂亮且用户友好的GUI。...针对这些因素，以下是几个常用的C++图形库：Qt：Qt 是一个功能强大且跨平台的图形库，它提供了丰富的控件和工具，使得构建用户友好的GUI变得相对容易。...构建用户友好的GUI无论我们选择了哪个图形库，下面是一些构建用户友好的GUI的最佳实践和建议：使用直观的布局：在设计界面时，应该使用直观的布局来组织各个控件和元素。...主窗口使用QMainWindow进行构建，设置布局和控件，并显示窗口。 通过学习和实践，我们可以使用适当的图形库来构建出用户友好的GUI。
图5 均匀量化和非均匀量化的对比图 TensorFlow下的模型压缩工具 我们以TensorFlow下8位精度的存储和计算来说明。...执行： bazel build tensorflow/examples/label_image:label_image bazel-bin/tensorflow/examples/label_image...图7 TensorFlow下模型量化的过程 图7中左侧是原始的Relu操作，输入和输出均是浮点数。...总结 随着深度学习模型在嵌入式端的应用越来越丰富，例如安防、工业物联网、智能机器人等设备，需要解决图像、语音场景下深度学习的加速问题，减小模型大小及计算量，构建高性能神经网络模型。...曾任职百度研发工程师，目前研究构建高性能的神经网络模型及TensorFlow下的压缩工具链，包括模型量化、剪枝。
相比之下，TensorFlow 2.0立即执行（就像Python通常做的那样），在tf 2.0中，图形和会话感觉更像实现细节。...减少全局变量 TensorFlow 1.X严重依赖于隐式全局命名空间。调用 tf.Variable() 时，它会被放入默认图形中，它会保留在那里，即使忘记了指向它的Python变量。...这种机制允许TensorFlow 2.0获得图形模式的所有好处： 性能：可以优化函数（节点修剪、内核融合等） 可移植性：函数可以导出/重新导入（SavedModel 2.0 RFC），允许用户重用和共享模块化...评估选择的张量。...model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn) model.fit(dataset) 利用AutoGraph和Python控制流程 AutoGraph提供了一种将依赖于数据的控制流转换为等价图形模式的方法
答：主要好处: TensorFlow可以自动计算你的梯度(使用反向模式autodiff)。 TensorFlow可以在不同的线程中并行地运行并行操作。...实际上，第一个语句两次运行该图形(一次用于计算a，一次用于计算b)，而第二个语句只运行一次计算图。...事实上，如果试图评估一个依赖于placeholder的操作，那么必须为TensorFlow提供 placeholder 的值(使用提要参数)，否则将得到一个异常。...如果您想在执行阶段将该变量的值更改为您想要的任何值，那么最简单的选择是使用 tf.assign() 函数创建一个赋值节点(在图构建阶段)，将variable 和 placeholder 作为参数传递。...另一方面，正向 autodiff 需要为每个变量运行一次(如果我们想要10个不同的变量，则需要10次)。至于符号微分，它会构建一个不同的图来计算梯度，所以它不会完全穿越原始的图(除了构建新的梯度图)。
在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。 什么是折外预测？...折外预测也是一种样本外预测，尽管它使用了k-fold交叉验证来评估模型。 下面我们看看折外预测的两个主要功能 使用折外预测进行模型的评估 折外预测最常见的用途是评估模型的性能。...Meta-Model构建了数据集，该数据集由输入数据的 100 个输入特征和来自 kNN 和决策树模型的两个预测概率组成。...下面的 create_meta_dataset() 函数 将折外的数据和预测作为输入，并为Meta-Model构建输入数据集。...总结 折外预测是对不用于训练模型的数据进行的一种样本外预测。 在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测还可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。
可以使用以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定义模型。...对于顺序结构的模型，优先使用Sequential方法构建。 如果模型有多输入或者多输出，或者模型需要共享权重，或者模型具有残差连接等非顺序结构，推荐使用函数式API进行创建。...如果无特定必要，尽可能避免使用Model子类化的方式构建模型，这种方式提供了极大的灵活性，但也有更大的概率出错。 下面以IMDB电影评论的分类问题为例，演示3种创建模型的方法。...import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tqdm import tqdm from tensorflow.keras.../eat_tensorflow2_in_30_days
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