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AIDog改造手记：使用TensorFlow 2.0

当微信小程序遇上TensorFlow：终章 识狗君微信小程序的部署 项目地址： https://github.com/mogoweb/AIDog 最近一段时间一直在研究微信小程序中的tensorflow.js...，有现成的分类模型可以借用，采用迁移学习，在新的数据集上重新训练模型。...接下来一行语句 base_model.trainable = False 表示基础模型中的参数不参与训练，其实这也容易理解，模型已经在ImageNet数据集上进行训练，学会了从图像提取特征，这是在超大规模数据集上训练出的参数...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。...如果想要用到TensorFlow新出的Eager模式，就必须要使用Dataset API来读取数据。 图像数据文件按照9:1的比例划分为训练数据集和验证数据集。

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2.2版本发布！TensorFlow推出开发者技能证书

TensorFlow 2.x提供了新的训练循环，允许开发者自定义每一步需要进行的操作，因此能解决以前Keras的fit函数无法解决的问题。 ?...此外，NLP的调参过程一直是个难题，而现在我们可以使用 KerasTuner工具帮我们轻松地实现这一过程： ? ?...为什么要构建一个新的运行时呢？主要的动机是由于现在的模型越来越复杂、越来越大，而研究也需要更有创新性的运算、核和建模等。...公平 机器学习模型的偏见问题一直是模型训练中的一个难题。在机器学习模型的构建流程中，从问题定义、数据准备一直到模型训练、部署，每个阶段都不可避免地会引入人类的偏见。...应当采用怎样的训练数据？ Tensorflow提供了Faireness Indicators工具集，让开发者可以更容易地对模型的公平性进行测量。 ?

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    TensorFlow.js 入门指南：让你的JavaScript应用拥有机器学习能力

    TensorFlow.js是由Google开发的一个开源库，允许你直接在浏览器和Node.js环境中定义、训练和运行机器学习模型。 为什么选择TensorFlow.js？...xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]); const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]); // 训练模型 model.fit...定义模型 在TensorFlow.js中，你可以使用顺序API或功能性API定义模型。顺序API适用于简单的、可堆叠的层，而功能性API则更灵活，可以处理更复杂的架构。...，并指定epochs（数据集的迭代次数）和batch size（每次梯度更新的样本数）。...高效的数据处理：使用高效的数据结构和批处理来处理大型数据集。 分析和调试：使用TensorFlow.js内置的分析工具来识别和解决性能瓶颈。

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    使用Python和LightweightMMM衡量广告效果

    几十年来，饮料、消费品、汽车和时尚行业的大型广告预算公司一直在致力于改进MMM。此外，谷歌和Meta等广告技术公司近年来也一直在积极关注MMM。 2.什么是MMM？...媒体优化的主要挑战 你可能想知道为什么衡量投资回报率如此困难，或者为什么不只是查看每个媒体发布的报告中的投资回报率。 这些都是很好的问题。但现实情况要复杂一些。...官方的示例脚本使用了库的函数生成模拟数据集来创建虚拟数据。然而，在本次会话中，我将使用更真实的数据。 我在GitHub存储库上找到了一个好的数据集：sibylhe/mmm_stan。...我们将数据集分成训练集和测试集。在这种情况下，我只保留了最后24周的数据作为测试集。...然而，我没有任何额外的数据，而且我甚至不确定这个数据集是真实的还是虚拟的。尽管如此，我仍然要使用这个数据集和模型来向你展示洞察力。稍后我将详细介绍如何改进模型。

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    【推荐收藏】Auto Machine Learning Note

    机器学习自动化的难点还是在数据清洗和特征工程这些技巧，至于模型筛选、模型集成和超参数调参已经有比较成熟可用的代码了。 我们的愿景是 人人都可以用得起机器学习系统? 有没有很google！ 2....业界在 automl 上的进展： Google: Cloud AutoML, Google’s Prediction API https://cloud.google.com/automl/ Microsoft...，下面的公式是计算数据集与数据集的相似度的，只要发现相似的数据集，就可以根据经验来推荐好用的分类器。...http://automl.github.io/auto-sklearn/stable/api.html 举个栗子?...训练集有哪些特征，测试集就必须有哪些特征，可以理解为不做特征筛选，所以最初导入训练集的特征越粗糙越好。 ?

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    Auto Machine Learning 自动化机器学习笔记

    机器学习自动化的难点还是在数据清洗和特征工程这些技巧，至于模型筛选、模型集成和超参数调参已经有比较成熟可用的代码了。 我们的愿景是 人人都可以用得起机器学习系统? 有没有很google！ 2....业界在 automl 上的进展： Google: Cloud AutoML, Google’s Prediction API https://cloud.google.com/automl/ Microsoft...，下面的公式是计算数据集与数据集的相似度的，只要发现相似的数据集，就可以根据经验来推荐好用的分类器。...http://automl.github.io/auto-sklearn/stable/api.html 举个栗子?...训练集有哪些特征，测试集就必须有哪些特征，可以理解为不做特征筛选，所以最初导入训练集的特征越粗糙越好。 ?

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    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章 使用Keras搭建人工神经网络

    使用Sequential API创建图片分类器 首先加载数据集。...使用Keras加载数据集 Keras提供一些实用的函数用来获取和加载常见的数据集，包括MNIST、Fashion MNIST和第2章用过的加州房产数据集。...但是，如果不指定形状也没关系：Keras会在真正搭建模型前一直等待，直到弄清输入的形状（输入真实数据时，或调用build()方法时）。...可以看到，损失是一直下降的，这是一个好现象。经过30个周期，验证集的准确率达到了89.26%，与在训练集上的准确率差不多，所以没有过拟合。...在大数据集上训练，训练时间长很普遍。此时，不仅要在训练结束时保存模型检查点，在一定时间间隔内也要保存，以免电脑宕机造成损失。但是如何告诉fit()保存检查点呢？使用调回。

    3.3K30

    使用 FastAI 和即时频率变换进行音频分类

    随着v1版的发布，该版本中带有一个data_block的API，它允许用户灵活地简化数据加载过程。...，该数据集由Google Magenta团队提供。...用fastai最新的data_block API，大大简化了构建DataBunch对象的过程，数据集包括所有频谱图像机器对应的标签—— 本例中用正则表达式通过解析文件名获得所有分类标签。...有了这些信息，我们可以更进一步查看这些乐器的频谱数据，看看是否可以调整参数，从而更好的分辨它们。 为什么在训练过程中生成频谱?...磁盘空间 同样的每次生成数据集后，数据集就会占用大量磁盘空间，大小依赖于数据集以及变换。本例中，生成的数据占了1G空间。 数据增强 提升图像分类器性能的一个最有效的策略是采用数据增强。

    1.8K40

    Auto Machine Learning 自动化机器学习笔记

    机器学习自动化的难点还是在数据清洗和特征工程这些技巧，至于模型筛选、模型集成和超参数调参已经有比较成熟可用的代码了。 我们的愿景是 人人都可以用得起机器学习系统? 有没有很google！ 2....业界在 automl 上的进展： Google: Cloud AutoML, Google’s Prediction API https://cloud.google.com/automl/ Microsoft...，下面的公式是计算数据集与数据集的相似度的，只要发现相似的数据集，就可以根据经验来推荐好用的分类器。...http://automl.github.io/auto-sklearn/stable/api.html 举个栗子?...训练集有哪些特征，测试集就必须有哪些特征，可以理解为不做特征筛选，所以最初导入训练集的特征越粗糙越好。 ?

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    音视频技术开发周刊 | 238

    其中MediaRecorder是更加上层的API，他可以直接对手机麦克风录入的音频数据进行压缩编码（比如 mp3），并存储为文件。...耳返主要实现监听的功能，在低延时的情况下可以给主播一个比较真实音频的反馈，技术实现上来说就是要实时地把录制进的音频数据立刻播放出去，当然这个过程要低延迟。...只用一张训练图像进行图像的恢复 计算机视觉的深度学习应用往往需要大量的图像数据集，现在我告诉你，只有一张图像也可以训练，是不是非常神奇？...AI靠语意理解把照片变抽象画，无需相应数据集，只画4笔也保留神韵，有毕加索内味儿了 只用几笔，如何勾勒一只动物的简笔画，很多人从小都没整明白的问题——，如今AI也能实现了。...在开始讨论之前先说一下为什么要做单图像三维重建，原因其实很直观。总结起来就是两个字，“需要”。

    1.3K60

    Keras vs PyTorch，哪一个更适合做深度学习？

    当你决定学习深度学习时，有一个问题会一直存在——学习哪种工具？ 深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比，因为二者都很容易上手，初学者能够轻松掌握。...一旦开始，就不能一直换工具了，否则会影响你的开发效率。 作为初学者，你应该多尝试不同的工具，找到最适合你的那一个。但是当你认真开发一个项目时，这些事应该提前计划好。...此外，现在有多个具备高级 API（如 Keras）且以 PyTorch 为后端框架的库，如 Fastai、Lightning、Ignite 等。...Keras 自带一些样本数据集，如 MNIST 手写数字数据集。以上代码可以加载这些数据，数据集图像是 NumPy 数组格式。Keras 还做了一点图像预处理，使数据适用于模型。 ?...在 Keras 中，我们需要调用 fit() 函数把这些事自动做完。但是在 PyTorch 中，我们必须手动执行这些步骤。像 Fastai 这样的高级 API 库会简化它，训练所需的代码也更少。

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    5亿个token之后，我们得出关于GPT的七条宝贵经验

    自 ChatGPT 问世以来，OpenAI 一直被认为是全球生成式大模型的领导者。...因此，我们改用对名称进行简单的字符串搜索来查找状态，然后模型就一直运行良好。 总而言之，GPT 显然知道 50 个州。...在此情况下，GPT 不仅会经常出现幻觉而不返回任何内容，还会导致「缺乏信心」，返回空白的次数比应有的要多。...经验 6：向量数据库和 RAG / 嵌入对我们普通人来说几乎毫无用处 我认为矢量数据库 / RAG 确实是用于搜索的，以下是一些原因： 1. 相关性没有界限。...为什么要将向量放入专门的专有数据库中，远离所有其他数据？除非你处理的是 google/bing 规模的工作，否则上下文的丢失绝对不值得进行权衡。 3.

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    Keras vs PyTorch，哪一个更适合做深度学习？

    当你决定学习深度学习时，有一个问题会一直存在——学习哪种工具？ 深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比，因为二者都很容易上手，初学者能够轻松掌握。...一旦开始，就不能一直换工具了，否则会影响你的开发效率。 作为初学者，你应该多尝试不同的工具，找到最适合你的那一个。但是当你认真开发一个项目时，这些事应该提前计划好。...此外，现在有多个具备高级 API（如 Keras）且以 PyTorch 为后端框架的库，如 Fastai、Lightning、Ignite 等。...Keras 自带一些样本数据集，如 MNIST 手写数字数据集。以上代码可以加载这些数据，数据集图像是 NumPy 数组格式。Keras 还做了一点图像预处理，使数据适用于模型。 ?...在 Keras 中，我们需要调用 fit() 函数把这些事自动做完。但是在 PyTorch 中，我们必须手动执行这些步骤。像 Fastai 这样的高级 API 库会简化它，训练所需的代码也更少。

    1.6K20

    《统计学习方法》第 2 章 感知机 可视化

    和 为感知机模型参数 叫作权重/权值（weight）或权值向量（weight vector） 叫作偏置（bias） 表示 和 的内积 是符号函数 策略 假设训练数据集是线性可分的...算法 原始形式 输入：训练数据集 ，其中 ；学习率 ； 输出： ；感知机模型 。 选取初值 在训练集中选取数据 如果 转至 2，直至训练集中没有误分类点。...np.zeros(n_features, dtype=np.float64) self.b = 0.0 is_finished = False # 一直循环.../animation_api.html 只展示 2D 数据 def show2d(self, name=None): if (self.X.shape[1] !...获取数据 数据预处理 划分测试集与训练集 估计器拟合 可视化 预测测试集 import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification

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    Java Code Review 指南

    数据库初步设计完成，在数据库完成时，需要进行审查。 接口开发完成，静态语法检测完成，提测之前，需要进行审查。 心态 聆听：先把别人要讲的话听完。可以先记录当前的疑问。...不要返会null数组/集合。使用Collection.emptyList()等静态方法返回空集合。 不要有反思维的系统设计。使用大多数人容易理解的逻辑处理问题。如果有通用的算法模型除外。...不允许修改原有API接口的参数。 避免循环引用。 避免内存泄漏。不需要的类，及时清空自己的属性引用。 调用第三方的接口和第三方类方法，是否捕获了所有异常。...如果字段包含特殊字符，比如emoji表情等，需使用utf8mb4字符集。用户可输出的地方，都应该对此进行印证。 SQL语句 所有的查询都必须走索引。 每一条使用join语句必须由DBA和主管确认。...---- 提交说明 提交的message英石解释两个方面，做了什么和为什么要做。 提交标题总结本次提交都做了什么，提交细则详细描述为什么要这么做。

    1.9K50

    从零开始，半小时学会PyTorch快速图片分类

    数据提取 数据集来自Oxford-IIIT Pet Dataset，可以使用fastai数据集对模块进行检索。 URLs.PETS 是数据集的url。这里提供了12个品种的猫和25个品种的狗。...让我们继续，现在可以在数据集上训练模型了！ fit_one_cycle会按预设epoch数训练模型，比如4个epoch。 epoch数表示模型查看整个图像集的次数。...我们总是可以调用unfreeze函数来训练所有网络层，然后再使用fit或fit_one_cycle。这就是所谓的“微调”，这是在调整整个网络的参数。 现在的准确度比以前略差。这是为什么？...第二个策略在数据集较小，但与预训练模型的数据集不同，或者数据集较大，但与预训练模型的数据集相似的情况下也很常见。...至此，你已经可以自己的数据集上构建图像识别器了。如果你觉得还没有准备好，可以从Google Image抓取一部分图片组成自己的数据集。 开始体验吧！

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    一文教你在Colab上使用TPU训练模型

    我们将通过两种方式实现： 使用model.fit() 使用自定义训练循环。 使用model.fit() 由于我们使用的是分布策略，因此必须在每个设备上创建模型以共享参数。...首先，我们使用 「tf.data」 API： def get_dataset(batch_size, training=True): if training: inputs =...同样，这一次，我们需要在TPU设备之间手动分配数据集： per_replica_batch_size = batch_size // strategy.num_replicas_in_sync train_dataset...但首先，让我们为分布式数据集创建一个迭代器： train_iterator = iter(train_dataset) 然后我们编写了train_step函数，并用@tf.function注解。...结论 在本文中，我们了解了为什么以及如何调整一个模型的原始代码，使之与TPU兼容。我们还讨论了何时和何时不使用TPU进行训练。

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