TensorFlow：Server端实现补充 当微信小程序遇上TensorFlow：小程序实现 当微信小程序遇上TensorFlow：接收base64编码图像数据 当微信小程序遇上TensorFlow：终章 识狗君微信小程序的部署...这次使用TensorFlow 2.0进行改写，当然采用推荐的keras接口进行实现。...([ base_model, keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), keras.layers.Dense(num_classes...layers we want to fine-tune for layer in base_model.layers[:100]: layer.trainable = False 可以自行决定多少个层不参与参数更新...接下来一行代码，在基础模型Inception V3的基础上加入一个平均池化层和全连接层，为什么这样定义？是参考网上的资料，最简单的方法可以仅仅加入一个使用softmax激活函数的全连接层。
（分类） 明天会下雨的几率是多少？ （回归） 掌握分类和回归是非常有用的技能，并且这些领域的应用对现实问题几乎没有限制。但是，我们可能会问其他不同类型的问题。 我们能生成一首诗吗？...（文字生成） 我们可以生成一张猫的照片吗？ （GANs） 我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？ （NMT） 我们可以描述图像内容吗？...当启用eager function时，模型子类化特别有用，因为可以强制写入前向传递。...基于莎士比亚的大量作品，这个例子学会了生成听起来和风格相似的文字： ? 在训练莎士比亚写作集合的30个时期的后，笔记本生成了示例文本。...如果您想了解更多关于使用Keras或tf.keras实现RNN的信息，我们推荐由Francois Chollet提供的笔记。
情感分析的本质就是根据已知的文字和情感符号，推测文字是正面的还是负面的。...原来，Keras 自带的load_data 函数帮我们从亚马逊S3 中下载了数据，并且给每个词标注了一个索引(index)，创建了字典。每段文字的每个词对应了一个数字。...接下来可以看一看平均每个评论有多少个字： avg_len = list(map(len, X_train))print(np.mean(avg_len)) 可以看到平均字长为238.714。...图7.2 词向量示意图（图片来源：https://deeplearning4j.org/word2vec） 多层全连接神经网络训练情感分析 不同于已经训练好的词向量，Keras 提供了设计嵌入层（Embedding...Embedding 函数定义了嵌入层的框架，其一般有3 个变量：字典的长度（即文本中有多少词向量）、词向量的维度和每个文本输入的长度。
微信扫一扫识物为直达微信内部生态的新窗口，提供电商、百科、资讯等信息。目前微信扫一扫识物提供的服务有：图像识别、图像搜索、二维码识别、文字提取。 下表列出了各大平台之图像搜索的功能细项。...当然，在这样的场景下，图像识别有着很大的实现难度。但是，如果今天搭配了手机位置信息，其实我已经知道你在哪一家店了。将范围缩小，这样做起图像搜索是不是就简单了许多。...让原本要打开大众点评App的用户，转而从微信扫一扫识物，进入大众点评小程序，抢占入口流量。养成用户使用微信扫景点、扫餐厅、扫美食的习惯。 三、用户想要的是精准吗？...扫人脸：测肤质、测颜值、测五官、识明星、虚拟试妆 扫码 识万物 识题目：初中、高中、大学、专科、研究生、在职考试；语文填空、拍照搜题、口算批改 翻译：拍照、取词 识文字：提取文字、识别生字 识货 AR：...在这样的教程下，不仅可以让用户了解扫一扫识物中，功能与场景的更新，并且帮助用户快速上手体验了扫一扫识物与图片搜一搜。
keras 中数据预处理 所有的函数都在keras.preprocessing 分别有text ,sequence, image # 文字预处理 txt = "My name is maoli.maoli...文字预处理 文字拆分 建立索引 padding（序列补齐） 标注 from keras.preprocessing.text import text_to_word_sequence # 文本转化序列...', 'd', "n't", 'ke', 'c', 'd', 'ng.'] ---- # 文字拆分 chn = '我的名字叫毛利。...模型 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。...# 这里主要讲下使用函数式 API from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense a = Input(shape
本次学习后，你会对识别有一个深入了解，也会对该领域有浓厚的兴趣！ 今天我们主要以实践为主！！！...导入相关库 from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D,MaxPool2D,Activation,Dropout...,Flatten,Dense from keras.optimizers import Adam from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator...输入则为设置的宽高大小的图片： IMG_W = 224 IMG_H = 224 该处主要定义类别数（本次我用了两类，所以CLASS = 2）、EPOCH是迭代周期、BATCH_SIZE是批次大小（也就是一次输入多少图像...接下来是创建另一个卷积层及池化层，具体如下： model.add(Conv2D(filters=32,kernel_size=3,padding='same',activation='relu')) model.add
Index Keras的简易安装——Window版 Keras 的“Hello World” 01 Keras的简易安装——Window版 Keras作为深度学习工具，对于 初学者还是蛮友好的...Step2：定义模型 这里的意思就是需要我们去定义神经网络模型的样子，据我们了解，神经网络有比较经典的几个结构：分别是输入层、隐含层、输出层，以及中间的节点个数、激活函数等等，具体可以参考先前的文章（MLK...从图上，我们可以大致看出这个神经网络有两个隐含层，分别有500个节点，输出层有10个节点，激活函数是Softmax函数，因此可以大致写出下面代码： # 初始化network的模样 model = Sequential...activation = 'sigmoid')) # 定义网络第 2 个隐含层的节点个数 model.add(Dense(output_dim = 500, activation...然后我们的损失函数可以采用 cateqorical crossentropy ，这个loss function的中文名叫做分类交叉熵，适用于多分类问题，并且使用softmax作为输出层激活函数的神经网络
Keras 作者 François Chollet 近日发表了一系列推文，如果你使用 TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。...Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。 ? Keras 作者 François Chollet 1）你需要知道的第一个类是 “Layer”。...这对于正则化损失特别有用。子层创建的损失由父层递归跟踪。 ? 8）这些损失在每次向前传递开始时由顶层清除 —— 它们不会累积。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的
TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。...Keras 作者 François Chollet 今天发表了一系列推文，用12个示例解释了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧。...如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。 Keras 作者 François Chollet 1）你需要知道的第一个类是 “Layer”。...比如，这是一个具有不可训练权重的层： 6）层可以递归地嵌套，以创建更大的计算块。每一层将跟踪其子层的权重 (包括可训练的和不可训练的)。 7）层会在前向传递时创建损失。这对于正则化损失特别有用。...了解关于 Functional API 的更多信息： https://www.tensorflow.org/alpha/guide/keras/functional 但是，请注意，函数式 API 只能用于定义层的
实现功能 文字方向检测 0、90、180、270度检测 文字检测 后期将切换到keras版本文本检测 实现keras端到端的文本检测及识别 不定长OCR识别 本文完整项目代码，模型预训练权重，和数据集获取方式.../eragonruan/text-detection-ctpn OCR 端到端识别:CRNN ocr识别采用GRU+CTC端到到识别技术，实现不分隔识别不定长文字 提供keras 与pytorch版本的训练代码.../train/keras_train/train_batch.py model_path--指向预训练权重位置 MODEL_PATH---指向模型训练保存的位置keras模型预训练权重 pythorch...可以看到，对于纯文字的识别结果还是阔以的呢，感觉可以在crnn网络在加以改进，现在的crnn中的cnn有点浅，并且rnn层为单层双向+attention，目前正在针对这个地方进行改动，使用迁移学习，以restnet...为特征提取层，使用多层双向动态rnn+attention+ctc的机制，将模型加深，目前正在进行模型搭建，结果好的话就发上来。
在这里将主要关注利用TensorFlow 2.0平台的嵌入层一词; 目的是更好地了解该层如何工作以及它如何为更大的NLP模型的成功做出贡献。...在导入相关库之后，继续构建新的，非常基本的模型架构： from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models import Sequential...from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding embedding_dim=100 model = tf.keras.Sequential...Mask_zero通知模型输入值0是否是应该被屏蔽掉的特殊填充值，这在模型可以处理变量输入长度的循环层中特别有用。 在训练之后，具有相似含义的足够有意义的数据词可能具有相似的向量。.../TextExplore/blob/master/RePlutarch_TFembPub.ipynb 可视化 对于嵌入的可视化，很难击败TensorFlow投影仪，所以创建矢量和元（即对应于这些矢量的文字
本来今天在写毕业论文，就不打算更新了，但是写毕业论文挺痛苦的，因为我发现毕业论文的文字不能像公众号这样比较随意，随意的文字不是说不严谨，而是为了便于大家理解，这里就是想吐槽一下，国内写论文的“八股文”现状...份Keras做验证码识别的代码，稍微懂一点Keras，（PS:当初搭Keras的这个环境，把我坑惨了，身边也没人懂，也不知道问谁，虽然现在看起来是那么简单，当时也没人给我讲，第一次听说Keras，Theano...神经网络大家应该都比较清楚了，一般有输入层，隐藏层，输出层。也就是有一个输入，会给出一个输出，由于中间隐藏层加入了一些非线性的函数，所以神经网络是一个非线性模型。...从左到右看一下这个，首先一个输入x，经过U，U应该是weights，到达隐藏层，隐藏层的输出分为2部分，一部分经过V到输出层，另一部分经过W重新输入到隐藏层的神经元当中。...这个是深度双向RNN，这里的隐藏层是三层，其实我想这个应该就和深度卷积神经网络一样了吧，你想加多少层都可以。在Keras里面，这个都有实现。
前面介绍了keras文档一二 keras中文文档， keras中文-快速开始Sequential模型 keras文档内容丰富（视觉、语言、cnn、lstm、常用模型等），代码思路清晰，非常方便入门了解。...我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身，也就是一个词语的序列。但我们还可以拥有额外的输入，如新闻发布的日期等。...如果考虑中文字符，那一个单词的词向量就不止256了。【@Bigmoyan】 ?...在上一版本的Keras中，你可以通过layer.get_ouput()方法来获得层的输出张量，或者通过layer.output_shape获得其输出张量的shape。...这个版本的Keras你仍然可以这么做（除了layer.get_ouput()被ouput()替换）。但如果一个层与多个输入相连，会出现什么情况呢？ 如果层只与一个输入相连，那没有任何困惑的地方。.
智慧识物识别天气和美食 AI相机功能可以实现AI识物，根据不同的场景自动识别人像、夜景等13种拍照环境，在拍摄类似食物、人、狗、文字等内容时，ISP+NPU的组合可以实现本地智慧识物的功能，并且自动调节拍照参数...随行翻译：出门在外的私人助理 估计不少小伙伴，不管是看书还是出国旅游，都会遇到语言障碍，有了华为Mate10在手，你只要拿出手机，对着文字部分就可以实时的进行翻译了，华为Mate10 支持AI加速的翻译技术...提一个最常用的场景，在国外看不懂菜单、路标，手机输入法可能都无法输入相应的文字，用在线的图片翻译可能会因为信号不好而速度缓慢，更别提国外高昂的流量费用。...语音助手：真正实现正常对话 EMUI8.0也引入了麒麟970的智慧引擎，在人工智能方面除了上文提到的识物、识屏、在线翻译 ，这次语音助手也进行了全面升级，能更懂我们说的话了。 ? ...Mate 10语音助手可以对手机进行智能检测，并给我们提供了一键优化的功能，同时，语音助手也在不断的学习，人工智能强大之处并不在于能立即实现多少功能，而是通过手机端AI的不断学习来更加适合用户的使用。
我使用一个很简单的规则，通过判断每个字符\n对应多少个单词判断文本是否是诗歌。如果文本有许多单词但字符\n很少，它可能是一段或多段文字的集合。...我使用Python中的keras（https://github.com/keras-team/keras）工具建立神经网络，keras的GitHub中有许多例子（https://github.com/keras-team.../keras/tree/master/examples），可以帮助你学习使用几种不同类型的神经网络，其中有一个例子就是使用LSTM生成文本（https://github.com/keras-team/keras...这里有由训练数据生成的文字云。 ? 诗人喜欢写爱情。 艾米莉狄金森写了关于自然和死亡的诗歌。机器人给个人写有关天体的诗！ 添加第二个LSTM图层后，可以开始看到其他诗歌技巧，如头韵和韵律。...来自你内心的阴暗 我待着 灵魂中挣扎 这不是大段文字的摘录。这些单行诗被牢牢地定位在两个++++\n分隔符之间。 ? 哇，人们好有趣啊，我们将创造奇迹！
由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。...设置 library(keras) 下载并准备 CIFAR10 数据集 CIFAR10 数据集包含 10 个类别的 60,000 张彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。...每个Conv2D层的输出通道的数量由第一个参数控制（例如32或64）。通常情况下，随着宽度和高度的缩小，你可以承受（计算上）在每个Conv2D层中增加更多的输出通道。...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。...注意 Keras 模型是可变对象，您不需要在上面的 chubnk 中重新分配模型。
DDPG 对于机器人控制和其他连续控制任务特别有用。...每个隐藏层有32个神经元，具有relu激活函数，输出层具有softmax激活函数。...critic模型也是一个神经网络，它有2个隐含层，每层32个神经元，具有relu激活函数，输出层具有线性激活函数。 使用分类交叉熵损失函数训练actor模型，使用均方误差损失函数训练critic模型。...每个隐藏层有32个神经元，使用relu激活函数。...它在具有高维观察和连续动作空间的环境中特别有用。 TRPO 是一个复杂的算法，需要多个步骤和组件来实现。TRPO不是用几行代码就能实现的简单算法。
2 数据集构建 # keras是TF的高级API，用起来更加的方便，一般也是用keras。...来看一下这些类别有哪些： 标签 类别 标签 类别 0 T-shirt 5 Sandal 1 Trouser 6 Shirt 2 Pullover 7 Sneaker 3 Dress 8 Bag 4 Coat...，因为这里是直接用全连接层而不是卷积层进行处理的； 后面跟上两个全连接层keras.layers.Dense()就行了。...我们可以发现，这个全连接层的参数和PyTorch是有一些区别的： PyTorch的全连接层需要一个输入神经元数量和输出数量torch.nn.Linear(5,10),而keras中的Dense是不需要输入参数的...keras.layers.Dense(10)； keras中的激活层直接封装在了Dense函数里面，所以不需要像PyTorch一样单独写一个nn.ReLU()了。
看一下在 Keras 里面怎么用 dropout 问题：binary 分类，根据数据集，识别 rocks 和 mock-mines 数据集下载：存在 sonar.csv 里面，http://archive.ics.uci.edu...分别有 60 和 30 个神经元，用 SGD 训练，并用 10-fold cross validation 得到 classification accuracy 为： 86.04% ?...在 input 和 第一个隐藏层之间，插入一层 dropout ，rate＝20%，意思是，5个神经元里面有一个被随机去掉后，accuracy 为：82.18%，下降了一点 ?...在两个隐藏层之间，第二个隐藏层和 output 层之间加入 dropout 后，accuracy 为：84.00% ? 可见本例并不适合用 dropout 的。...article/details/49022443 http://machinelearningmastery.com/dropout-regularization-deep-learning-models-keras
我们期望微信识图是这样的一个产品形态： 微信图像识别的入口，拓展各类识别能力，包含图像识别、图像搜索、二维码识别、文字提取，以及各种图像的应用及玩法。 接下来，我会介绍一下识图的一些具体应用场景。...所以我们的做法是来源和标签两种任务共享 backbone 网络，通过一个 slice 层、一个 Batch 训来源和标签两种分类任务。 上图像来源这块的分类结果示例，不同来源的图片，特征差异明显。...检索篇 ｜ 识物引擎之类目预测 基于我们前面提到的数据分布，我们首先从分类好的商品库中，采样出图片进行聚类，通过聚类堆中包含商品类目的多少，把所有的堆分成 clean cluster 和 dirty...在线检索的时候，路由层会预测 query 图的标签，只走 top3 的分库。最后通过一个统一多库精排模型，把召回结果融合到一起。 结语 从识物到识图，我们不断扩大计算机视觉所能感知的范围。...从技术上我们日趋完善，逐渐搭建起从数据采集->半自动化清洗->训练->上线->反馈优化的 pipeline,从基础的分类检测到各类应用层的算法，从移动端部署到大规模 GPU 集群。
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