[MXNet逐梦之旅]练习五·使用MXNetFashionMNIST数据集CNN分类（对比CPU与GPU） 使用下述代码实现检测当前环境GPU是否支持 def try_gpu(): try:...ctx = mx.gpu() _ = mx.nd.zeros((1,), ctx=ctx) except mx.base.MXNetError: ctx = mx.cpu...() return ctx ctx = try_gpu() 使用下述代码实现将CPU数据转换到GPU上（运算操作也会自动转换到GPU）如果ctx为CPU则保持在CPU上 for x,y in...gl.data.vision.transforms.ToTensor() if sys.platform.startswith('win'): num_workers = 0 # 0表示不用额外的进程来加速读取数据...: ctx = mx.cpu() return ctx ctx = try_gpu() model.initialize(force_reinit=True, ctx=ctx
本文为你介绍，如何在 GPU 深度学习云服务里，上传和使用自己的数据集。 （由于微信公众号外部链接的限制，文中的部分链接可能无法正确打开。...请问有没有类似的国内服务？ 我想使用自己的数据集进行训练，该怎么做？ 第一个问题，有读者替我解答了。...于是这几天，使用中一遇到问题，我就直接找他答疑了。 因为有这种绿色通道，响应一直非常迅速。用户体验很好。...解决了第一个问题后，我用 Russell Cloud 为你演示，如何上传你自己的数据集，并且进行深度学习训练。 注册 使用之前，请你先到 Russell Cloud 上注册一个免费账号。...只有一个文件。 它的使用方法，我们后面会介绍。 先说说，你最关心的数据集上传问题。 数据 解压后目录中的另一个文件夹，cats_and_dogs_small，就包含了我们要使用和上传的数据集。
[PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 10 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...0.881 0.859 结果分析 我笔记本配置为CPU i5 8250u GPU MX150 2G内存 使用CPU训练时，每100步，2.2秒左右 使用GPU训练时，每100步，1.4秒左右 提升了将近...2倍， 经过测试，使用GPU运算DNN速率大概是CPU的1.5倍，在简单的网络中GPU效率不明显，在RNN与CNN中有超过十倍的提升。
本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络，它全面展示了构建一个 TensorFlow 模型所涉及的概念与模块。...本文所使用的数据集可以直接下载，所以有一定基础的读者也可以尝试使用更强的循环神经网络处理这一类时序数据。...，即损失的股票和股指都通过 LOCF'ed 处理（下一个观测数据复制前面的），所以该数据集没有任何缺损值。...比较常见的错误就是在拆分测试和训练数据集之前缩放整个数据集。因为我们在执行缩放时会涉及到计算统计数据，例如一个变量的最大和最小值。...我们后面会定义控制每次训练时使用的批量大小 batch_size。 变量 除了占位符，变量是 TensorFlow 表征数据和运算的另一个重要元素。
[PyTorch小试牛刀]实战四·CNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...= t.cuda.is_available() model = DNN() if(use_gpu): model.cuda() print(model)...MX150 2G内存 经过测试，使用GPU运算CNN速率大概是CPU的12~15倍（23/1.75），推荐大家使用GPU运算，显著提升效率。
前言 上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型，本篇进行一个图像分类任务实操。...数据集下载与预处理 使用torchvision.datasets可以下载经典数据集，设置下载路径root和download=True，电脑会自动检测root路径下有无数据集，若不存在数据集，则自动进行下载...数据预处理使用到了torchvision.transforms这个工具包。...((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) 对数据进行标准化，公式是(x-mean)/std，前一个是三通道的均值，后一个是三通道的方差，处理之后数值范围为(-1,1) 经过处理后...实测下来，GPU和CPU训练速度并没有明显差异，个人猜测可能是由于该数据量不大的原因。
[PyTorch小试牛刀]实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...MX150 2G内存 使用CPU训练时，每100步，58秒左右 使用GPU训练时，每100步，3.3秒左右 提升了将近20倍， 经过测试，使用GPU运算RNN速率大概是CPU的15~20倍，推荐大家使用...GPU运算，就算GPU配置差些也可以显著提升效率。
这个系列包括三篇文章： 第一节 GPU服务器的环境配置 第二节 YOLO v3的数据集制作 第三节 训练数据集并使用 wandb 监控训练过程，验证训练效果 注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux...第一节 GPU服务器的环境配置 1.1 服务器即及镜像的选取 如下，推荐使用竞价实例，更便宜，V100(32G)最适合深度学习，P40(24G)其次，T4(16G)最差 image.png 同时镜像市场有很多配置好环境的可以选择...带宽建议选择5M以上，否则wandb上传数据的时候会卡的 Shell 都动不了 image.png 实际上，GPU和CUDA版本并不是一一对应，CUDA和GPU驱动可以分开或一起安装。...如果使用腾讯云自动配置驱动可以跳过。...conda config --set auto_activate_base false 当然，想进入conda环境很简单，默认环境叫base： conda activate base 为了隔离环境，我们配置一个名叫
选自TowardsDataScience 作者：Francesco Zuppichini 机器之心编译 处理并使用数据集是深度学习任务非常重要的组成部分。...向模型提供数据的正确方式是使用输入管道，这样才能保证 GPU 在工作时永远无需等待新的数据。 幸运的是，TensorFlow 拥有一个名为 Dataset 的内建 API，它可以让我们的工作更加简单。...概述 使用 Dataset 需要遵循三个步骤： 载入数据：为数据创建一个数据集实例。 创建一个迭代器：通过使用创建的数据集构建一个迭代器来对数据集进行迭代。...使用数据：通过使用创建的迭代器，我们可以找到可传输给模型的数据集元素。 载入数据 我们首先需要一些可以放入数据集的数据。...但并不是将新数据馈送到相同的数据集，而是在数据集之间转换。如前，我们需要一个训练集和一个测试集。
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。...从这个数据集中训练一个简单的模型。 3. 使用这个简单的模型来预测新数据集图像的标注。 代码和数据请访问下方链接。本文假设你已经安装了TensorFlow Object Detection API。...将PASCAL VOC原始数据集转换为TFRecord文件。范例库提供了一个可用于执行此操作的Python脚本。 2. 创建一个对象检测管道。...可以根据数据集和操作符的需要优化生成注释的阈值。合适的阈值应该在错误率与错过率之间找到平衡点。如果删除错误标注对于操作员而言比标注遗漏容易，那么应该使用较低的阈值。 下面是来自简易模型的三个预测。...尽管数据集非常小，训练次数也不多，但模型依然做出了不错的预测，可以节省标注这些图像的时间。 ? 在这个例子中，两个标注正确，一个错过。在最远的车中建议标注的可能性数值稍有下降。 ?
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data_folder...tf.float32)) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 先去下载区下载一个...mnist数据集，然后放在目录下，然后改folder路径就可以成功读取了
因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。...我使用 Google Colab 编写了初始程序，这是一个免费的在线 Jupyter Notebook。Google Colab 的一大优点是我可以将我的工作存储在 Google 驱动器中。...因为这个项目中使用的数据太小了，甚至没有必要把它放在一个 csv 文件中。在这种情况下，我决定将数据放入我自己创建的df中：- ?...然后我使用 sklearn 的 GaussianNB 分类器来训练和测试模型，达到了 77.78% 的准确率：- ? 模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。.../", one_hot=True) MNIST 数据集 MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。...训练数据集包括 55000 张 28x28 像素的图像，这些 784（28x28）像素值被展开成一个维度为 784 的单一向量，所有 55000 个像素向量（每个图像一个）被储存为形态为 (55000,784
TFRecord 格式存储 2. tf.function 高性能 3. tf.TensorArray 支持计算图特性 4. tf.config 分配GPU 学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1...import random import os import tensorflow as tf # 使用前一节 kaggle 上的 猫狗数据集 train_data_dir = "....dogs-vs-cats/valid.tfrecords" # -------------------看下面代码----------------------------- # 存储过程 # 预先定义一个写入器...X, y return feature_dict['image'], feature_dict['label'] # 处理数据集 train_dataset = raw_train_dataset.map...(device=gpu, enable=True) gpus = tf.config.list_physical_devices(device_type='GPU') # 固定显存使用上限，超出报错 tf.config.set_logical_device_configuration
今天，我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型，该模型主要实现 图像的分类 ，可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用，并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...具体每一层的Shape参考下图： 数据集说明 为了模型测试的训练速度考虑，图像数据集主要节选了一小部分的OCR字符（X、Y、Z），数据集的特征如下： · 分类数量：3 classes 【X...随机 翻转/平移/缩放/镜像 等预处理进行增强 · 整体数据集情况如下图所示： 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 代码说明 环境设置 · .NET 框架：使用.NET...· 训练完成的模型对test数据集进行预测，并统计准确率 · 计算图中增加了一个提取预测结果Top-1的概率的节点，最后测试集预测的时候可以把详细的预测数据进行输出，方便实际工程中进行调试和优化...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练，已经在工业现场经过大量测试，可以在GPU或CPU环境下运行，只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。
参考文献Tensorflow 机器学习实战指南[1] > 利用 Tensorflow 读取二进制 CIFAR-10 数据集[2] > Tensorflow 官方文档[3] > tf.transpose...局部响应归一化[12] 源代码 使用 Tensorflow 在 CIFAR-10 二进制数据集上构建 CNN[13] 少说废话多写代码 下载 CIFAR-10 数据集 # More Advanced...dropout和标准化创建一个CNN模型 # # CIFAR is composed ot 50k train and 10k test # CIFAR数据集包含5W训练图片,和1W测试图片。...这和此数据集存储图片信息的格式相关。 # CIFAR-10数据集中 """第一个字节是第一个图像的标签，它是一个0-9范围内的数字。...-10数据集: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/79345809 [3]Tensorflow官方文档: https://www.tensorflow.org
本文的目的是在你有一个数据集后，实现一个可以直接用在Keras上的图像处理流程，它虽然基础，但是很容易扩展。...本文主要包含以下几个部分： 数据追踪 使用生成器(Generators)来处理数据 集成到一个类里 追踪数据 追踪的意思并不是说担心数据会丢失，只是我们需要一个更有组织的方法去处理他们。...它们的调用代码非常简单，每种库的使用方法也非常相似： filename = '/path/to/image/file/' # using matplotlib import matplotlib.pyplot...用生成器(Generators)来处理大量数据 在深度学习中，我们通常会处理非常大的数据集（通常是几百GB或者TB的量级）。...通常的for循环会创建一个数据列表，并在首次使用时就加载所有的数据，然后再具体的使用每一个元素。
输入GH-Archive和GitHub应用程序：数据遇到机会的地方 提出了一个认为满足上述标准的数据集，平台和域名！ 数据集：GH-Archive。...这些数据存储在BigQuery中，允许通过SQL接口快速检索！获取这些数据非常经济，因为当第一次注册帐户时，Google会为您提供300美元，如果已经拥有一个，则成本非常合理。...此查询生成的数据可在此电子表格中找到 ? 来自公共数据集的热门问题标签。有一个非常长的尾巴（这里没有显示）。 此电子表格包含整个帕累托图表的数据。问题标签的长尾不是相互排斥的。...下面是使用tensorflow.Keras定义的模型架构： ? 关于这个模型的一些注意事项： 不必使用深度学习来解决此问题。刚刚使用了为另一个密切相关的问题构建的现有管道，以便快速自我引导。...由于测试集不能代表所有问题（因为只将数据集过滤到了可以分类的那些），上面的准确度指标应该用一些salt。通过收集用户的明确反馈来缓解这个问题，这能够非常快速地重新训练模型和调试问题。
BAMixChecker是一个快速且易于使用的NGS数据集样本匹配检查工具。它简单快速，但能准确检测来自同一个体的成对WGS、WES、RNA、靶向测序BAM/CRAM文件。...在遗传病诊断和筛查领域也有可能存在一个样本被重复测序两次，或者怀疑样本搞错，对某个样本重采血和测序，需要分析重做的样本是否是原来检测的样本，这时候也可能需要用到BAMixChecker。
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