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·深度学习使用生成器加速数据读取与训练简明教程（TensorFlow，pytorch，keras）

[开发技巧]·深度学习使用生成器加速数据读取与训练简明教程（TensorFlow，pytorch，keras） 1.问题描述 在深度学习里面有句名言，数据决定深度应用效果的上限，而网络模型与算法的功能是不断逼近这个上限...数据读取的一般方式使同一放到一个数组里面去，在一些小的数据上这样处理可以，但是在一些数据量比较多的数据集上就会有很大问题了： 占用太大内存，我们在训练网络时，一般采取minibatch的方法，没必要一下读取很多数据在使用切片选取一部分...如何在深度学习应用生成器 2.1如何在TensorFlow，pytorch应用生成器 在TensorFlow，pytorch应用生成器时可以直接应用 for e in Epochs: for x...使用生成器训练 train_iter = xs_gen_keras() val_iter = xs_gen_keras() model.fit_generator( generator...，我上面直接用训练生成器来做了，大家使用时注意仿照训练生成器自己修改一下。

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数据不多？别慌！教你如何高效优化小数据集的模型训练

数据不多？别慌！教你如何高效优化小数据集的模型训练引言作为一名技术爱好者，我深知，当手头的数据集规模不大时，训练机器学习或深度学习模型会变得异常困难。...这一次，我将分享在小数据集场景下的优化技巧，从数据增强到模型选择，再到具体代码实现，每一步都尽可能详尽易懂，帮助你从容面对“小数据集”的挑战。...对于非图像数据，可以通过添加噪声或合成新样本来增强。三、模型设计：以小模型应对小数据集针对小数据集，不建议使用非常复杂的大型模型，这样容易过拟合。...以下是一个使用预训练的ResNet50模型进行迁移学习的示例：from tensorflow.keras.applications import ResNet50from tensorflow.keras.models...import Modelfrom tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D# 加载ResNet50的预训练模型（不包括顶层

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    花朵识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+卷积网络算法【完整代码】

    一、介绍花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件，并基于Django搭建可视化操作平台。...本项目即是基于这一背景，通过使用Python和TensorFlow框架，以ResNet50网络模型为核心，构建了一套高效、准确的图像分类识别系统。...以下是一个简单的示例，展示了如何在TensorFlow中使用预训练的ResNet50模型进行图像分类识别：# 导入必要的库import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.applications.resnet50...import ResNet50from tensorflow.keras.preprocessing import imagefrom tensorflow.keras.applications.resnet50...这些预处理步骤包括将图像转换为numpy数组，扩充维度以匹配模型的输入要求，并进行预处理（主要是归一化）。最后，我们使用模型对处理后的图像进行预测，并打印出预测的前三个最可能的类别。

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    探索迁移学习：通过实例深入理解机器学习的强大方法

    2.4 语音识别 语音识别领域同样受益于迁移学习，预训练的模型显著提高了语音相关任务的性能。 语音到文本转换： 语音到文本转换（ASR）是将语音信号转换为文本。...6.在目标数据集上训练模型，必要时解冻部分层进行微调。 7.使用验证集或测试集评估模型性能，并调整训练策略。 8.将经过微调和评估的模型部署到生产环境。 4....示例演示 4.1 使用迁移学习进行图像分类 我们将使用Keras框架来展示迁移学习的一个简单应用。这里，我们将使用预训练的VGG16模型，并将其应用于一个小型的猫狗分类数据集。...进行图像分类 我们将展示如何使用ResNet50预训练模型进行图像分类任务。...import ResNet50 from tensorflow.keras import layers, models, optimizers # 数据预处理 train_dir = 'path/to

    89610

    用Keras+TensorFlow，实现ImageNet数据集日常对象的识别

    博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章，教你用Keras和TensorFlow，实现对ImageNet数据集中日常物体的识别。...Keras和TensorFlow Keras是一个高级神经网络库，能够作为一种简单好用的抽象层，接入到数值计算库TensorFlow中。...首先，要加载keras.preprocessing和keras.applications.resnet50模块，并使用在ImageNet ILSVRC比赛中已经训练好的权重。...许多CNN网络结构具有固定的输入大小，ResNet50正是其中之一，作者将输入大小定为(224,224)。 image.img_to_array：将PIL格式的图像转换为numpy数组。...preprocess_input：使用训练数据集中的平均通道值对图像数据进行零值处理，即使得图像所有点的和为0。这是非常重要的步骤，如果跳过，将大大影响实际预测效果。这个步骤称为数据归一化。

    2.3K80

    【2023年最新】提高分类模型指标的六大方案详解

    数据增强 数据增强是指在原始数据集的基础上生成新的、具有多样性的数据集，以扩充数据集的规模并增加数据集的多样性。这可以帮助模型更好地学习不同场景下的特征，并提高其泛化能力。...在实现上，可以使用 Keras 或者 TensorFlow 中的数据生成器（如 ImageDataGenerator）来实现数据增强。...以 Keras 为例，示例代码如下： from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator...以微调为例，示例代码如下： from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.layers import Dense, Flatten...然后冻结 ResNet50 的卷积层参数，在新数据集上进行训练和微调。 模型解释 模型解释是通过可视化或者其他方式，对模型进行解释说明，从而更好地理解模型的决策过程，并对模型进行优化改进。

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    TensorFlow从1到2（五）图片内容识别和自然语言语义识别

    nasnet resnet50 vgg16 vgg19 xception 这些模型都已经使用大规模的数据训练完成，可以上手即用，实为良心佳作、码农福利。...使用这种方式，在图片识别中，换用其他网络模型非常轻松，只需要替换程序中的三条语句，比如我们将模型换为resnet50： 模型引入，由： from tensorflow.keras.applications...import vgg19 替换为： from tensorflow.keras.applications import resnet50 模型构建，由： model = vgg19.VGG19(weights...数据集处理工具 >>> import tensorflow_datasets as tfds # 载入简化版训练样本数据集，简化版只包含8000+单词，这能让训练过程快一点， # 完整版则包含几万 >>...数据集工具包 import tensorflow_datasets as tfds # 引入tensorflow import tensorflow as tf # 加载数据集，第一次会需要从网上下载

    2.8K30

    利用迁移学习突破小数据集瓶颈-提升模型性能的策略与实践

    例如，在图像分类任务中，可以将已经在大规模图像数据集（如ImageNet）上训练好的模型迁移到一个特定领域的数据集（如医学图像）上进行微调。2....利用大规模数据集的预训练模型迁移学习的最常见方法是在大规模数据集（如ImageNet、COCO）上进行预训练，然后将预训练的模型用于小数据集的任务。...代码示例：利用迁移学习提升小数据集表现在这个例子中，我们将使用TensorFlow和Keras，演示如何使用迁移学习在一个小数据集上提升图像分类模型的表现。...as pltfrom tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator# 加载预训练的ResNet50模型base_model...数据增强：GANs可以生成新的样本，扩展小数据集，增强训练数据的多样性，从而降低过拟合风险。特征学习：GANs的生成器可以帮助学习更加复杂的特征表示，从而进一步提升模型在目标任务上的性能。3.

    1.1K20

    基于python+ResNet50算法实现一个图像识别系统

    一、目录 ResNet50介绍 图片模型训练预测 项目扩展 在本文中将介绍使用Python语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络对四种动物图像数据集进行训练，观察其模型训练效果。...在ResNet50中，使用了50个卷积层，因此得名ResNet50。这些卷积层以不同的尺寸和深度对图像进行特征提取，使得模型能够捕捉到不同层次的特征。...图片 图片 在完成数据集的收集准备后，打开jupyter notebook平台，导入数据集通过以下代码可以计算出数据集的总图片数量。本次使用的数据集总图片为4000张。...这段代码的目的是使用Keras库加载预训练的ResNet50模型，并将其应用于图像分类任务。...imagenet'是一个大规模的图像数据集，ResNet50在该数据集上进行了预训练，因此通过设置这个参数，我们可以加载已经在该数据集上训练好的权重。

    2.5K22

    Keras和PyTorch的视觉识别与迁移学习对比

    在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。...Predator任务： 准备数据集 导入依赖项 创建数据生成器 创建网络 训练模型 保存并加载模型 对样本测试图像进行预测 我们在Jupyter Notebooks（Keras-ResNet50.ipynb...我们将数据分为两部分： 训练数据（每类347个样本） – 用于训练网络。 验证数据（每类100个样本） – 在训练期间不使用，以检查模型在以前没有看过的数据上的性能。...因此，我们创建生成器的步骤是： 从文件夹加载数据 标准化数据（训练和验证） 数据增强（仅限训练） KERAS train_datagen= ImageDataGenerator( shear_range...在PyTorch中还有两个步骤，因为我们需要： 将logits转换为概率， 将数据传输到CPU并转换为NumPy（当我们忘记此步骤时，错误消息会很明白的告诉你）。 下面就是我们得到的： ? 成功了！

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    BigTransfer (BiT)：计算机视觉领域最前沿迁移学习模型

    经 ImageNet 预训练的 ResNet50 系列模型是当今图像提取表征的业界标准，而我们在 BigTransfer (BiT) 论文中分享的模型在跨多任务上的性能明显优于 ResNet50，即便每个数据集只使用少数几张图像...-50 在本教程中，我们将展示如何加载其中一种 BiT 模型，并： 以原生方式使用模型或 针对目标任务微调模型以提高准确率 具体来说，我们将演示如何使用在基于 ImageNet-21k 上训练的 ResNet50...图 2：大型上游数据集（x 轴）和模型大小（气泡大小/颜色）对下游任务性能的影响：单独使大型数据集或模型可能会有损性能，因此二者需要同步增加 足够的预训练时间 我们还发现，在大型数据集上进行预训练时，训练时间也很重要...在 Colab 中，我们还对需要微调 tf_flowers数据集中的图像以进行了预测。其他教程中同样也使用了此数据集。...简单起见，我们会使用 Keras，同时将在花朵数据集 (tf_flowers) 上对模型进行微调。

    4K10

    Milvus 与 ONNX 格式的多种模型结合应用

    本文将介绍如何基于 ONNX 和 Milvus 实现多模型以图搜图系统。...使用 ONNX 处理模型 ONNX 格式可以轻松实现人工智能模型之间的交换，例如 TensorFlow 模型转换为 ONNX 格式后即可在 Caffe 环境下运行。...本文示例中，我们将 Keras 框架下预训练好的 ResNet50 模型转换为 ONNX 格式，再调用另一个 ONNX 格式的 VGG16 模型，从而实现不同模型的处理分析。...以上两个模型都基于 Keras 框架，可以快速推理提取特征向量。从 Notebook 中可以看出，Milvus 基于这两个模型在 COCO 数据集上搜索图片的结果虽然相似，但欧氏距离却不尽相同。...Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以加快下一代数据平台的发展。Milvus 目前是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集。

    1.2K20

    交通标志识别系统Python+TensorFlow+Django网页平台+深度学习模型+安装【完整代码】

    一、介绍使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。...这使得TensorFlow能够有效地处理大规模的数据和复杂的模型。除了核心功能之外，TensorFlow还提供了许多扩展库和工具，用于可视化模型训练过程、模型优化和调试。...ORM提供了简洁的API，用于执行数据库查询、插入、更新和删除操作，从而实现了数据持久化的功能。另一个重要的组件是模板系统，它允许开发者将HTML页面与动态数据进行结合，生成最终的Web页面。...六、相关代码import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess\..._input, decode\_predictionsfrom tensorflow.keras.preprocessing import imageimport numpy as np# 加载预训练的

    48820

    不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合

    该 repo 包含：Mask R-CNN 建立在 FPN 和 ResNet101 上的源代码；数据集 MS COCO 的训练代码；MS COCO 的预训练权重；可视化检测流程的每个步骤的 Jupyter...notebook；多 GPU 训练的 ParallelModel 类；在 MS COCO 指标（AP）上的评估；训练自定义数据集的示例。...生成器 G 的训练过程是最大化判别器犯错误的概率，即判别器误以为数据是真实样本而不是生成器生成的假样本。因此，这一框架就对应于两个参与者的极小极大博弈（minimax game）。...上图展示了生成器 G 的架构，它使用四个转置卷积进行上采样，即将 100 维的随机变量恢复到图像。这个项目为了防止判别器器网络收敛过快，当判别器迭代一次生成器网络会连续迭代两次，这和原论文不太一样。...CycleGAN 的主要想法是训练两对生成器-判别器模型以将图像从一个领域转换为另一个领域。在这过程中我们要求循环一致性，即在对图像应用生成器后，我们应该得到一个相似于原始 L1 损失的图像。

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    不同的领域、框架，这是一份超全的深度学习模型GitHub集合

    该 repo 包含：Mask R-CNN 建立在 FPN 和 ResNet101 上的源代码；数据集 MS COCO 的训练代码；MS COCO 的预训练权重；可视化检测流程的每个步骤的 Jupyter...notebook；多 GPU 训练的 ParallelModel 类；在 MS COCO 指标（AP）上的评估；训练自定义数据集的示例。...生成器 G 的训练过程是最大化判别器犯错误的概率，即判别器误以为数据是真实样本而不是生成器生成的假样本。因此，这一框架就对应于两个参与者的极小极大博弈（minimax game）。...上图展示了生成器 G 的架构，它使用四个转置卷积进行上采样，即将 100 维的随机变量恢复到图像。这个项目为了防止判别器器网络收敛过快，当判别器迭代一次生成器网络会连续迭代两次，这和原论文不太一样。...CycleGAN 的主要想法是训练两对生成器-判别器模型以将图像从一个领域转换为另一个领域。在这过程中我们要求循环一致性，即在对图像应用生成器后，我们应该得到一个相似于原始 L1 损失的图像。

    65030

    深度学习的前沿主题：GANs、自监督学习和Transformer模型

    通过这种对抗训练，生成器能够逐渐生成越来越逼真的数据。 生成器从随机噪声中生成数据，并试图欺骗判别器，使其认为生成的数据是真实的。判别器则不断地改进自己的能力，以正确地区分真实数据和生成数据。...风格转换：通过GANs可以实现图像风格的转换，例如将照片转换为绘画风格。 数据增强：在数据不足的情况下，使用GANs生成更多的训练数据，以提高模型的性能。...GAN模型 def main(): # 加载MNIST数据集作为示例 (X_train, _), (_, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()...def main(): # 加载MNIST数据集作为示例 (X_train, _), (X_test, _) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()...首先，我们使用BertTokenizer将文本转换为BERT的输入格式，然后使用TFBertForSequenceClassification模型进行训练和预测。

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    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习

    ---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...TensorFlow模型] ---- 自编码器是能够在无监督（即，训练集是未标记）的情况下学习输入数据的紧密表征（叫做潜在表征或编码）的人工神经网络。...以下代码创建了一个简单的线性自编码器，以在 3D 数据集上执行 PCA，并将其投影到 2D： from tensorflow import keras encoder = keras.models.Sequential...很明显，这样的自编码器将完美地重构训练数据，但它不会在过程中学习到任何有用的数据表征（并且它不可能很好地泛化到新的实例）。 栈式自编码器的架构以中央隐藏层（编码层）为中心通常是对称的。...用去噪音自编码器预训练一个图片分类器。可以使用MNIST，或是更复杂的图片数据集，比如CIFAR10。不管用的是什么数据集，遵循下面的步骤： 将数据集分成训练集和测试集。

    2.2K21

    带你少走弯路：强烈推荐的Keras快速入门资料和翻译（可下载）

    当然这本书里的代码需要改一下，但非常简单： import keras -> from tensorflow import keras 《python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦...黄海广对全部代码做了中文解释和注释，并下载了代码所需要的一些数据集（尤其是“猫狗大战”数据集），并对其中一些图像进行了本地化，代码全部测试通过。（请按照文件顺序运行，代码前后有部分关联）。...overfitting（ 过拟合与欠拟合） 5.1: Introduction to convnets（卷积神经网络简介） 5.2: Using convnets with small datasets（在小型数据集上从头开始训练一个卷积...配置环境： python 3.6以上，Keras 2.1.1 资源目录： 0.图象数据集/工具介绍 0.0: COCO API解说与简单示例 0.1:土炮自制扑克牌图象数据集 0.2:使用Pillow...1.4:使用图像增强来训练小数据集 1.5:使用预先训练的卷积网络模型 1.6:卷积网络模型学习到什么的可视化 1.7:构建自动编码器（Autoencoder） 1.8:序列到序列（Seq-to-Seq

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    用CodeBuddy开发 AI模型部署脚本：TensorFlow模型转ONNX并部署到Python服务

    其立即给出排查方向：“优先检查图像预处理步骤与模型训练时是否一致，尤其是归一化数值范围（如训练时用 0-1 范围，推理时却用 0-255，会导致输入数据分布偏差）”。...归一化（与训练时保持一致：使用ResNet50的预处理逻辑） img_array = tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(img_array...，便于后续修改与维护，同时明确标注与训练时的对齐点（如 ResNet50 的预处理逻辑）。...遇到这类问题，我们首先要检查预处理一致性：对比推理时与训练时的图像尺寸、通道顺序、归一化范围，确保输入数据分布一致；然后验证模型输入输出：使用onnxruntime.get_inputs()与tf.keras.Model.summary...目前来说AI工具仍需人工介入，如类别映射（CLASS_MAPPING）需根据实际训练数据配置，预处理逻辑需结合训练过程调整，这些 业务特异性环节无法完全依赖 AI 完成。

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