基于tensorflow2.x版本python代码实现深度学习回归预测（以lstm为例） 代码实现（能直接跑通本文中的代码） import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow import keras from general import *#import tensorflow as tf #from tensorflow import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import * #from general import *tf.random.set_seed(22) np.random.seed(22) os.environ...
搭建网络八股步骤 Import Train, test Model = tf.keras.models.Sequential 搭建网络结构 Model.compile 配置训练参数，告知优化器、损失函数、评测指标 Model.fit 配置训练过程，告知训练集的输入特征和标签、batch、迭代次数 Model.summary 具体步骤 1.Model = tf.keras.models.Sequential([网络结构]) 描述各层网络 网络结构举例： 拉直层：tf.kears.layers.Flatten() 全连接层：tf.kears.layers.Dense(神经元个数，activation=...
参考链接： Keras中的深度学习-数据预处理 Keras-Sematic-Segmentation 使用Keras实现深度学习中的一些语义分割模型。 配置 tensorflow 1.13.1+tensorboard keras 2.2.4 GTX 2080Ti x 2 Cuda 10.0 + Cudnn7 opencv-python labelme(标注数据需要用) 目录结构 data 存储输入图像和语义分割标签的文件夹 - data - dataset_name - train_image - train_label - test_image - test_label Models 存储使用keras实现...
实验一：Perceptron（感知机） 1.实验要求 Define a two-class problem, including 30 positive data and 30 negative data. Write the code of perceptron using Python. 2.实验过程 （1）定义一个二分类问题： 设置数据集有60个点，30个正样本，30个负样本，训练感知机将正样本和负样本正确分类，用一条线可视化分类结果。 简单起见，将坐标都设置为整数，坐标横坐标在6及其以下的为正样本，...
加载cifar10图片集并准备将图片进行灰度化 from keras.datasets import cifar10def rgb2gray(rgb):#把彩色图转化为灰度图，如果当前像素点为[r,g,b],那么对应的灰度点为0.299*r+0.587*g+0.114*breturn np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])(x_train, _),(x_test, _) = cifar10.load_data()img_rows = x_train.shape[1] img_cols = x_train.shape[2] channels = x_train.shape[3]#将100张彩色原图集合在一起显示 imgs = x_t...
from keras.layers import Dense, Input from keras.layers import Conv2D, Flatten from keras.layers import Reshape, Conv2DTranspose from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras import backend as Kimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#加载手写数字图片数据 (x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() image_size = x_train.shape[1]#把图片大小统一转换成28*28,并把...
from keras.datasets import imdb #num_words表示加载影评时，确保影评里面的单词使用频率保持在前1万位，于是有些很少见的生僻词在数据加载时会舍弃掉 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)print(train_data[0]) print(train_labels[0])#频率与单词的对应关系存储在哈希表word_index中,它的key对应的是单词，value对应的是单词的频率 word_index = imdb.get_word_index() #我...
1、数据和问题描述 ??本文采用Tensorflow实现全连接神经网络，对鸢尾花数据进行分类。首先加载数据集，代码如下： import tensorflow as tf from sklearn import datasets import numpy as np# 读取数据 x_data = datasets.load_iris().data y_data = datasets.load_iris().target??数据集的特征包含4列，如下图所示：??标签列的取值为（0，1，2）三种，是一个多分类问题。 2、数据预处理 ??将数据集打乱顺序，并划分为训练集和测试...
pytorch写神经网络 （1）准备数据集 （2）涉及模型（yheight） （3）构造损失函数和优化器 （4）训练周期（前馈、反馈、更新） 1 import torch2 3 #1.准备数据4 x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])5 y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])6 #2.构造模型7 class LinearModel(torch.nn.Module):8 def __init__(self):#构造函数9 super(LinearModel,self).__init__() 10 self.linear=torch.nn.Linear(...
深度学习（Deep Learning，DL）是一类利用多层非线性处理单元（称为神经元）进行特征提取和转换的机器学习算法。每个连续层使用前一层的输出作为输入。近十年来，深度学习技术的进步极大地促进了人工智能的发展。大量的人工智能应用，如图像处理、目标跟踪、语音识别和自然语言处理，都对采用 DL 提出了迫切的要求。因此，各种 DL 框架（Frameworks）和库（Libraries），如 TensorFlow、Caffe、CNTK 等，被提出并应用于实践。目前，...
文章目录 1.工具箱准备2.摄像头使用（1）调用摄像头并拍照显示（2）调用摄像头并设置复杂参数 3.轻量代码调用预训练模型实现CV任务（1）图像分类任务（2）目标检测任务1.工具箱准备 可以直接搜索名称在matlab中下载，大家只要登录账号即可免费下载，不需要edu邮箱哦，QQ邮箱就可。 USB摄像头工具箱：OS Generic Video InterfaceDeep Learning Toolboxs预训练的深度学习模型（运行模型时按照提示下载即可） 大家可以直接运行代码，按...
上一讲中我们介绍了梯度下降，下面我们用PyTorch中的Autograd自动求导实现线性回归。 归纳而言,这篇会相对简单,主要包含以下几点: PyTorch Autograd 概念介绍利用 Autograd 替代手动求解导数实现 Autograd 方式的线性回归模型 一、PyTorch Autograd 概念介绍 具体查看官网：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html 原理虽然简单,但其中有不少细节需要注意: 首先需要这个函数链是可导的 1.一个 back...
大量证件照在不同要求下常常需要更换底色，如白色、兰色、红色等背景色。看似简单的任务实现起来就没那么简单。难点在于如何快速精准的抠出证件人物的轮廓。传统方法就是使用PS抠图，麻烦费力，效率低下。由深度学习模型，卷积神经网路CNN给这类任务找到了最优解决方案。模型对任意大小的输入图片经过多层卷积和池化计算出图片人像的像素级轮廓，很好替代了人工标注，使得这类任务变得智能高效。如下范例，首先进入”图龙解“首页，...
6.3循环神经网络的高级用法 在这一节中，我们将回顾三种先进技术来提高递归神经网络的性能和泛化能力。在本节结束时，您将了解关于使用Keras的递归网络所知道的大部分内容。我们将展示一个天气预报问题的所有三个概念，在那里我们可以访问来自安装在建筑物屋顶上的传感器的数据点的时间，例如温度、气压和湿度，我们用来预测在收集最后一个数据点后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，举例说明了在使用时间序列时遇到的许...
下载：https://pan.baidu.com/s/1nk1IHMUYbcuk1_8tj6ymog 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码 高清中文版PDF，314页，带目录标签，可复制粘贴，高清晰。配套源代码。 深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。 其中，高清...