CNTK python api -继续分类器培训 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

文章/答案/技术大牛

发布

测试运行 - 使用 CNTK 的 DNN 图像分类简介

请注意"\"字符用于行继续符的 Python。...由于 CNTK 正年轻和持续开发，它最好添加注释，详述使用哪一版本 (在此情况下 2.4)。安装 CNTK 可能会需要一些技巧，如果您是初次接触 Python 世界。...首先安装 Anaconda Python 分发版，其中包含所需的 Python 解释器，例如 NumPy 和 SciPy，必要的包和 pip 等实用工具。...我使用的是包括 Python 3.5 的 Anaconda3 4.1.1 64 位。安装 Anaconda 后，将 CNTK 安装为 Python 包，而不是独立系统，使用 pip 实用工具。...评估和使用模型已训练的图像分类器后，通常需要评估上发出的测试数据的已训练的模型。如中所示，该演示计算分类准确度图 5。

1.3K2 0

贝叶斯分类器及Python实现

Github: https://github.com/yingzk/MyML 博客: https://www.yingjoy.cn/ 本文公式较多，强烈建议看PDF版本贝叶斯分类器及Python实现...前言贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记，再加上使用Python进行文本分类实战组成。 1....反映了分类器所能达到的最好性能。...若目标是最小化分类错误率，则误判损失可写为此时风险条件为：最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为基于贝叶斯定理，关于这个公式的证明，很容易，依照条件概率的定义即可得到...朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大

3.3K23 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

贝叶斯分类器及Python实现

Python实现 0....前言贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记，再加上使用Python进行文本分类实战组成。 1....quad otherwise\end{cases}$ 此时风险条件为： $R(c|\boldsymbol x)=1-P(c|\boldsymbol x)$ 最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为 $h^*...朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大...实战 – 使用Python进行文本分类要从文本中获取特征，需要先拆分文本。具体如何做？这里的特征是来自文本的词条（token），一个词条是字符的任意组合。

1.4K7 0

【干货】十大流行AI框架和库的优缺点分析

2.CNTK 语言：C++。...微软的CNTK是一个增强分离计算网络模块化和维护的库，它提供了学习算法和模型描述。在需要大量服务器进行操作的情况下，CNTK可以同时利用多台服务器。...优点： —允许分布式培训 —支持C++，C＃，Java和Python —非常灵活缺点： —缺乏可视化 —它以一种新的语言——Network Deion Language（NDL）来实现 3.Theano...它非常适用于Java，Scala，Python甚至R等语言。它非常高效，因为它可以与Python库和R库中的numpy进行互操作。它还提供了机器学习算法，如分类，回归和聚类。...MLPack以极高的速度运行，可以支持高质量的机器学习算法与库一起运行，而且还提供了一个简单的API帮助新手使用。优点： —非常容易扩展 —Python和C++都可用缺点： —暂时没有相关参考资料

3.3K7 0

8个深度学习框架

TensorFlow用于快速部署新算法/实验，同时保留相同的服务器架构和API。它还提供与其他TensorFlow模型的集成，这与传统实践不同，可以扩展为其他模型和数据类型。...使用Caffe的C ++库（附带Python接口）的最大好处是能够从深度网络存储库Caffe Model Zoo访问可用网络，这些网络经过预先培训并可立即使用。...Microsoft Cognitive Toolkit / CNTK Microsoft Cognitive Toolkit（以前称为CNTK）通常以易于培训和跨服务器的流行模型类型而闻名，是一个开源深度学习框架...它执行有效的卷积神经网络和图像，语音和基于文本的数据培训。与Caffe类似，它受Python，C ++和命令行界面等接口的支持。...这就是为什么Keras成为TensorFlow核心API的一部分的原因。 Keras的主要用途是分类，文本生成和摘要，标记和翻译，以及语音识别等。

1.6K3 0

Python解释器作用和分类【详细】

上节课已经讲解了Python解释器的下载和安装，这节课就讲下解释器的作用和分类，在讲解任何Python代码之前我们得先知道解释器概念和作用，因为解释器扮演的角色是非常重要的。...一、解释器的作用作用：运行文件（运行代码） Python解释器的作用通俗理解，就是起到一个翻译的作用，让我们程序员所编写的代码计算机能读懂然后执行代码。...所以我们在写代码之前必须给安装这个Python解释器。二、Python解释器的分类 1. CPython 官方的，基于C语言开发的解释器，是目前应用广泛的一个解释器，我们目前用的解释器就是这一款。...其他解释器 3.1 PyPy：基于Python语言开发的解释器 3.2 Jython：运行在Java平台的解释器，直接把Python代码编译成Java字节码执行 3.3 IronPython：运行在微软....Net平台上的Python计时器，可以直接把PYthon代码编译成.Net的字节码

6572 0

Python小案例：朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。...（注意：实际计算中还要考虑上表中各个值的TF-IDF，具体计算方式取决于使用哪一类贝叶斯分类器。分类器种类见本文最后说明） 3、测试数据本文使用上一篇博客中提到的康奈尔大学网站的2M影评数据集。...如果你亲自测试一下，会发现KNN分类器在该数据集上只能达到60%的准确率，相信你对朴素贝叶斯分类器应该能够刮目相看了。而且要知道，情感分类这种带有主观色彩的分类准则，连人类都无法达到100%准确。...要注意的是，我们选用的朴素贝叶斯分类器类别：MultinomialNB，这个分类器以出现次数作为特征值，我们使用的TF-IDF也能符合这类分布。...其他的朴素贝叶斯分类器如GaussianNB适用于高斯分布（正态分布）的特征，而BernoulliNB适用于伯努利分布（二值分布）的特征。

2.1K13 0

用Python实现SVM多分类器

该文件中还加入了核函数（线性核函数，RBF核函数），具体实现参见 kernelTrans(self,x,z) libSVM.py 该文件实现了一个SVM多分类器,其实现原理是：对于样本中的每两个类别之间都训练一个...SVM二分类器。...对于k个类别，共可训练出k(k-1)/2个SVM二分类器。在预测时，将测试样例分别输入到k(k-1)/2分类器中。...假设（i,j)表示划分类别i和类别j的SVM分类器对于每个分类器(i,j)：若分类结果为+1，则count[i] +=1 若分类结果为-1，则count[j] +=1 最后分类结果取相应类别计数最大的那个类别作为最终分类结果...项目2 支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等 ?

5.9K1 0

DL4J与Torch、Theano、Caffe、TensorFlow的比较

和大多数深度学习框架一样，TensorFlow是用一个Python API编写的，通过C/C++引擎加速。这种解决方案并不适合Java和Scala用户群。 TensorFlow的用途不止于深度学习。...众所周知，他们最近公布了为期一年的谷歌大脑（Google Brain）人才培训项目。真是明智的举措。 TensorFlow不提供商业支持，而谷歌也不太可能会从事支持开源企业软件的业务。...与本文提到的其他一些框架相同，Caffe选择了Python作为其API。 Deeplearning4j和Caffe都可以用卷积网络进行图像分类，这是最先进的技术。...CNTK的全称是“计算网络工具包。”此学习库包括前馈DNN、卷积网络和循环网络。CNTK提供基于C++代码的Python API。...这里列举主要的几种： sci-kit learn－Python的默认开源机器学习框架。 Apache Mahout－Apache的主打机器学习框架。Mahout可实现分类、聚类和推荐。

2.3K2 0

人工智能的10个最佳框架和库

该框架以具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构而闻名，无论是桌面，服务器还是移动设备。该框架以Python编程语言提供。...在需要大量服务器进行操作的情况下，CNTK可以同时利用许多服务器。它据说与谷歌的TensorFlow功能相近; 但是，它有点快。在这里了解更多。优点：它非常灵活。允许分布式培训。...使用Caffe，您可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。Caffe在GPU上工作得很好，这有助于它在运营期间的速度。查看主页以获取更多信息。...语言：Python。 Keras是一个用Python编写的开源神经网络库。与TensorFlow，CNTK和Theano不同，Keras并不是一个端到端的机器学习框架。...该库对新手友好，并提供简单的API供使用。看看吧。优点：非常可扩展。 Python和C ++绑定可用。缺点：不是最好的文档。

4.1K2 0

开源深度学习平台 TensorFlow、Caffe、MXNet……哪个最适合你

和大多数深度学习框架一样，TensorFlow 是用一个 Python API 编写的，通过 C/C++ 引擎加速。这种解决方案并不适合 Java 和 Scala 用户群。...众所周知，他们最近公布了为期一年的谷歌大脑（Google Brain）人才培训项目。真是明智的举措。 TensorFlow 不提供商业支持，而谷歌也不太可能会从事支持开源企业软件的业务。...与本文提到的其他一些框架相同，Caffe 选择了 Python 作为其 API。 Deeplearning4j 和 Caffe 都可以用卷积网络进行图像分类，这是最先进的技术。...CNTK 的全称是“计算网络工具包”。此学习库包括前馈 DNN、卷积网络和递归网络。CNTK 提供基于 C++ 代码的 Python API。...这里列举主要的几种： sci-kit learn－Python的默认开源机器学习框架。 Apache Mahout－Apache的主打机器学习框架。Mahout可实现分类、聚类和推荐。

5.1K6 0

Python从0实现朴素贝叶斯分类器

通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算。...第9列表示分类结果，这个类指明以测量时间为止，患者是否是在5年之内感染的糖尿病。如果是，则为1，否则为0。...三、算法实现开发环境：Win 10，Python 3.6 算法的实现过程分为如下几步：（一）处理数据：从CSV文件中载入数据，然后划分为训练集和测试集。...我们可以创建一个类别到属于此类别的样本列表的的映射，并将整个数据集中的样本分类到相应的列表。...当将其相乘时结果会更小，那么存在浮点溢出的可能（数值太小，以至于在Python中不能表示）。一个常用的修复方案是，合并其概率的对数值。可以研究实现下这个改进。

4.1K2 0

python实现朴素贝叶斯分类器（连续数据）

参考链接： Python朴素贝叶斯分类器有用请点赞，没用请差评。欢迎分享本文，转载请保留出处。一、算法算法原理参考周志华老师的《机器学习》p151和李航老师的《统计学习方法》。 ... 数据说明：源码： # -*- coding:utf-8 -*- # naive Bayes 朴素贝叶斯法（连续数据） """ 算法参考周志华老师的《机器学习》实现了对连续数据的贝叶斯分类器... def calClassProbabilities(self, inputVector): # summaries为训练好的贝叶斯模型参数, inputVector为待分类数据...testData[i]): correct_nums += 1 return correct_nums def main(): filename = 'D:\\python3...trainData, testData = splitDataset(dataset, splitRatio) bayes=Bayes(trainData) # model为训练之后的bayes分类器模型的概率参数

1.2K0 0

深度学习入门之工具综述

注：我们没有机会测试Facebook人工智能研究所2017年1月发布的用Python包装后的Torch，PyTorch。该框架是为帮Python程序员利用Torch动态构建神经网络。 ? ?...而微软的CNTK和英特尔的Nervana Neon虽然强大，但缺乏入门等初级材料。...一个卷积神经网络由一组不同层组成，这些层把初始的数据输出为之前定义好的评分类别（更多的介绍，参考Eugenio Culurciello的神经网络架构综述）。...例如，Caffe的RNN资源最少，微软的CNTK和Torch有丰富的RNN教程和现成的模型。...鉴于Keras的作者最近表示Keras将继续做为可以支持多个后端的前端，Keras库仍是一个很好的选择。如果你对深度学习感兴趣，建议你先评估团队成员的技术水平和项目需求。

98013 0

2017 深度学习框架发展大盘点——迎来 PyTorch，告别 Theano

PyTorch 中用于数据加载的 API 设计得很好。接口在数据集、采样器和数据加载器中有明确规定。数据加载器接收数据集和采样器，根据采样器的调度，在数据集上生成迭代器。...此后，在 2.0 的多个 Beta 和 RC 版本中，微软逐步更新了 CNTK 对 Python、C++、C#、Java 等的 API 支持，对 Keras 的后端支持等新功能。...GitHub 地址：https://github.com/gluon-api/gluon-api/ 背靠亚马逊，MXNet 继续改进 ?...可与如 OpenAI Gym、Roboschool 和 ViZDoom 等顶级环境进行集成，同时还提供了可视化培训过程和了解 Agent 的基本机制的各种技术，所有的算法都是使用英特尔优化的 TensorFlow...TensorFlow Lite 支持 Android 神经网络 API（Android Neural Networks API），当加速器（硬件设备）不可用时，TensorFlow Lite 会返回到

1.5K6 0

深度学习入门之工具综述

注：我们没有机会测试Facebook人工智能研究所2017年1月发布的用Python包装后的Torch，PyTorch。该框架是为帮Python程序员利用Torch动态构建神经网络。 ? ?...而微软的CNTK和英特尔的Nervana Neon虽然强大，但缺乏入门等初级材料。...一个卷积神经网络由一组不同层组成，这些层把初始的数据输出为之前定义好的评分类别（更多的介绍，参考Eugenio Culurciello的神经网络架构综述）。...例如，Caffe的RNN资源最少，微软的CNTK和Torch有丰富的RNN教程和现成的模型。...鉴于Keras的作者最近表示Keras将继续做为可以支持多个后端的前端，Keras库仍是一个很好的选择。如果你对深度学习感兴趣，建议你先评估团队成员的技术水平和项目需求。

9326 0

使用Pytorch训练分类器详解（附python演练）

目录：一．数据二．训练一个图像分类器 1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 2. 定义一个卷积神经网络 3. 定义一个损失函数 4....图片一 cifar10 二、训练一个图像分类器我们将按次序的做如下几步： 1. 使用torchvision加载并且归一化CIFAR10的训练和测试数据集 2. 定义一个卷积神经网络 3....定义一个损失函数和优化器让我们使用分类交叉熵Cross-Entropy 作损失函数，动量SGD做优化器。...训练网络这里事情开始变得有趣，我们只需要在数据迭代器上循环传给网络和优化器输入就可以。...接着这些方法会递归地遍历所有模块，并将它们的参数和缓冲器转换为CUDA张量。

1.8K3 0

多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)

在这篇文章中，我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的，然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。...与假设高斯分布的高斯朴素贝叶斯分类器相反，多项式朴素贝叶斯分类器依赖于多项分布。通过学习/估计每个类的多项概率来“拟合”多项式分类器-使用平滑技巧来处理空特征。...创建一个空分类器，计算新样本属于所有类的概率，并返回概率最大的类。为了能够计算贝叶斯方程的概率，我们丢弃分母p(x)，因为在比较每个类时它并不重要。...下图总结了在对数空间中预测新样本类别的计算过程: Python示例让我们首先使用已知分布创建一个单词的示例数据集。然后使用多项式朴素贝叶斯创建一个文本分类器。...多项式朴素贝叶斯分类器的总体思想与高斯朴素贝叶斯分类器非常相似，只是在拟合和预测计算上有所不同。为了学习每个类别的多项概率参数，可以简单地将训练集沿特征求和，并将结果除以该向量的和。

4631 1

Python解释器的作用和分类有哪些

之前已经讲解了Python解释器的下载和安装，现在就讲下解释器的作用和分类，在讲解任何Python代码之前我们得先知道解释器概念和作用，因为解释器扮演的角色是非常重要的。...一、解释器的作用作用：运行文件（运行代码） Python解释器的作用通俗理解，就是起到一个翻译的作用，让我们程序员所编写的代码计算机能读懂然后执行代码。...所以我们在写代码之前必须给安装这个Python解释器。二、Python解释器的分类 1. CPython 官方的，基于C语言开发的解释器，是目前应用广泛的一个解释器，我们目前用的解释器就是这一款。...其他解释器 3.1 PyPy：基于Python语言开发的解释器 3.2 Jython：运行在Java平台的解释器，直接把Python代码编译成Java字节码执行 3.3 IronPython：运行在微软....Net平台上的Python计时器，可以直接把PYthon代码编译成.Net的字节码

8640 0

多项式朴素贝叶斯分类器(Python代码)

在这篇文章中，我们介绍多项式朴素贝叶斯分类器是如何工作的，然后使用scikit-learn作为实际工作的示例来介绍如何使用。...与假设高斯分布的高斯朴素贝叶斯分类器相反，多项式朴素贝叶斯分类器依赖于多项分布。通过学习/估计每个类的多项概率来“拟合”多项式分类器-使用平滑技巧来处理空特征。...创建一个空分类器，计算新样本属于所有类的概率，并返回概率最大的类。为了能够计算贝叶斯方程的概率，我们丢弃分母p(x)，因为在比较每个类时它并不重要。...下图总结了在对数空间中预测新样本类别的计算过程: Python示例让我们首先使用已知分布创建一个单词的示例数据集。然后使用多项式朴素贝叶斯创建一个文本分类器。...多项式朴素贝叶斯分类器的总体思想与高斯朴素贝叶斯分类器非常相似，只是在拟合和预测计算上有所不同。为了学习每个类别的多项概率参数，可以简单地将训练集沿特征求和，并将结果除以该向量的和。

3261 0

点击加载更多

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭