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keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）

Keras系列： 1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一） 2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential...式、Model式）解读（二） 3、keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck features进行微调（三） 4、keras系列︱人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类.... 3、H5py简述 ======== keras的已训练模型是H5PY格式的，不是caffe的.caffemodel h5py.File类似Python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值：...笔者在实践过程中，并没有实践出来，因为我载入的.h5，不知道为什么没有属性f.attrs[‘nb_layers’]也没有属性g.attrs[‘nb_params’]) 在寻找答案的过程中，看到有前人也跟我一样的问题...我看h5py中没有’nb_layers’的属性啊？

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keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

参考链接： Keras中的深度学习模型-探索性数据分析(EDA) 向AI转型的程序员都关注了这个号??? ...模型的官方下载路径：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 其中： . 1、th与tf的区别 =============.... 3、H5py简述 ======== keras的已训练模型是H5PY格式的，不是caffe的.caffemodel h5py.File类似Python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值：...笔者在实践过程中，并没有实践出来，因为我载入的.h5，不知道为什么没有属性f.attrs[‘nb_layers’]也没有属性g.attrs[‘nb_params’]) 在寻找答案的过程中，看到有前人也跟我一样的问题...我看h5py中没有’nb_layers’的属性啊？

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自编码器 AE（AutoEncoder）程序

1.程序讲解（1）香草编码器在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。...“valid”代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shape相同。 MaxPooling2D：2D输入的最大池化层。...在实际应用中，常用到两种正则自编码器，分别是稀疏自编码器和降噪自编码器。（5）稀疏自编码器：一般用来学习特征，以便用于像分类这样的任务。...要注意，在隐含层中，我们还加入了L1正则化，作为优化阶段中损失函数的惩罚项。与香草自编码器相比，这样操作后的数据表征更为稀疏。...因此，这就迫使编码器学习提取最重要的特征并学习输入数据中更加鲁棒的表征，这也是它的泛化能力比一般编码器强的原因。这种结构可以通过梯度下降算法来训练。

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keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

模型的官方下载路径：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 其中： . 1、th与tf的区别 ===============.... 3、H5py简述 ======== keras的已训练模型是H5PY格式的，不是caffe的.caffemodel h5py.File类似Python的词典对象，因此我们可以查看所有的键值：读入...笔者在实践过程中，并没有实践出来，因为我载入的.h5，不知道为什么没有属性f.attrs[‘nb_layers’]也没有属性g.attrs[‘nb_params’]) 在寻找答案的过程中，看到有前人也跟我一样的问题...我看h5py中没有’nb_layers’的属性啊？...attrs是指向f中的属性，点击右键可以看见这个属性（在HDF5-viewer） Q2.g= f[‘layer_{}’.format(k)]的含义,.format的作用 format是格式化的意思

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python中request请求库与BeautifulSoup解析库的用法

python中request请求库与BeautifulSoup解析库的用法 request 安装打开cmd窗口，检查python环境，需要python3.7版本及以上然后输入，下载requests...库 pip install requests -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com 创建项目创建python...从响应中获取数据 print(response.content.decode()) 运行结果： BeautifulSoup 简介 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的...Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间....是一个列表，class 一个属性中可以有多个值 print('标签文本内容：',a.text) 运行结果案例（从疫情首页提取各国最新的疫情数据） ctrl+f查找某个类型元素的区域，然后，需找到对应标签的

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计算机视觉中的深度学习

卷积核个数：卷积核个数等于本层网络输出层的深度。 Keras中，Conv2D网络层定义:Conv2D(output_depth, (window_height, window_width)) ....最大池化在特征图中选择window，然后每个通道的在窗口内求最大值。概念上与卷积操作类似，卷积操作在小patch 中做线性转换，最大池化是求最大值，通过tensor的max张量操作。...但是，对于初学者来说，构成大量样本的内容与尝试训练的网络的大小和深度是相对的。...fit_generator第一个参数是Python生成器类型，能不断地生成输入和标签批量。...类激活热图是与特定输出类相关联的分数的2D网格，针对任何输入图像中的每个位置计算，指示每个位置相对于所考虑的类的重要程度。 ?

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生成对抗网络项目：6~9

在 StackGAN 中，第一阶段与绘制基本形状有关，而第二阶段与校正由第一阶段网络生成的图像中的缺陷有关。第二阶段还添加了更多细节，以使图像看起来更逼真。...设置项目如果尚未使用所有章节的完整代码克隆存储库，请立即克隆存储库。下载的代码有一个名为Chapter06的目录，其中包含本章的全部代码。...生成器B：学习映射F: Y -> X，然后从目标域B中获取图像，并将其转换为与源域A中的图像相似的图像。类似地，网络要学习另一个映射，以便F(G(X))类似于X）。...优化之后，我们将获得一组训练有素的网络，能够从绘画中生成照片。设置项目如果尚未使用所有章节的完整代码克隆存储库，请立即克隆存储库。...现在我们对 pix2pix 网络有了基本的了解。在开始在 Keras 中实现 pix2pix 之前，让我们设置项目。设置项目如果尚未使用所有章节的完整代码克隆存储库，请立即克隆存储库。

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Python标准库collections中与字典有关的类

Python标准库中提供了很多扩展功能，大幅度提高了开发效率。这里主要介绍OrderedDict类、defaultdict类和Counter类。...（1）OrderedDict类 Python内置字典dict是无序的，如果需要一个可以记住元素插入顺序的字典，可以使用collections.OrderedDict。...>>> frequences.items() 创建defaultdict对象时，传递的参数表示表示字典中值的类型，除了上面代码演示的int类型，还可以是任意合法的Python类型。...，使用collections模块的Counter类可以更加快速地实现这个功能，并且能够提供更多的功能，例如查找出现次数最多的元素。...>>> from collections import Counter >>> frequences = Counter(z) #这里的z还是前面代码中的字符串对象 >>> frequences.items

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python中numpy库的作用_python random库

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、什么是NumPy Numpy–Numerical Python，是一个基于Python的可以存储和处理大型矩阵的库。...几乎是Python 生态系统的数值计算的基石，例如Scipy，Pandas，Scikit-learn，Keras等都基于Numpy。...使用Numpy, 可以进行： 1.数组和逻辑运算 2.傅里叶变换和图形操作实例 3.线性代数相关的运算操作功能很强大有木有？？？但是 Python 官网上的发行版是不包含 NumPy 模块的。...所以就需要我们自己来安装这个库。很多人在学习Python时，都会使用PyCharm这个编译器，所以我们就针对PyCharm来安装一下NumPy吧。...二、安装教程 1.打开Pycharm,点击左侧的File,再点击菜单中的设置选项（Settings）标题 2.在弹出的“设置”菜单栏中，找到自己的项目，即下图中的Project：PythonProject

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如何从零开发一个复杂深度学习模型

另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度学习框架的函数中经常会出现batch_size，就是指这个。...图像识别问题经典数据集： MNIST、Cifar、ImageNet 图像识别与卷积神经网络全连接神经网络无法很好地处理图像数据的原因： 1.全连接神经网络处理图像的最大问题在于全连接层的参数太多...Keras Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。...a) 创建训练数据 TrainX 的数据范围是 -1 到 1，TrainY 与 TrainX 的关系是3倍，并且我们加入了一些噪声点。...h5py 是python对HDF5 C API 的封装。几乎你可以用C在HDF5上面进行的任何操作都可以用python在h5py上面操作。

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Python中的交互库-os库

一.介绍os库是与操作系统相关的库，它提供了通用的基本的操作系统交互功能。...os库是Python的标准库之一，它里面包含几百个处理函数，能够处理与操作系统相关的功能，包括路径操作、进程管理、环境参数设置等几类功能。...其中路径操作是利用os.path子库，它用于处理文件以及目录的路径，并获得相关的信息；进程管理指启动系统中的其它程序的功能；环境参数指获得系统软硬件信息等环境参数。...2.os库之进程管理进程管理指的是使用编写的Python程序去调用其他的外部程序。os库提供了一个函数叫system()，它能够执行其他的程序或命令。...0.3.os库之环境参数环境参数是指获取或改变操作系统中的环境信息，常用函数如下：os.chdir(path) 修改当前程序的操作路径，例如：>>> import os>>> os.path.abspath

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Python中的jieba库

jieba库是一款优秀的Python第三方中文分词库。 jieba库的安装因为 jieba 是一个第三方库，所以使用前需要进行安装。...一段/惊心动魄/的/旅程/开始/了研究/生命/的/起源在python中进行中文分词，可以借助jieba库。...lcut()命令会返回存储分词结果的列表。 lcut()使用格式先导入jieba库，才能使用库中的lcut()命令。...，因为它既不是python自带的，也不是我们自己在程序中编写的，而是由其他人提供的。...python自带的库，也叫做标准库，可以直接导入并使用; 而第三方库，必须先安装，才能成功导入和使用。多参数函数在定义函数时，可以设置多个参数。

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解决Python中的数据库连接与操作问题

在Python开发中，与数据库进行连接和操作是一项常见的任务。无论是存储数据、查询数据还是更新数据，我们都需要掌握正确的数据库连接和操作技巧。...本文将分享解决Python中数据库连接与操作问题的方法，帮助你轻松应对各种数据库相关需求。　　...一、选择适合的数据库驱动程序　　1.了解数据库类型：不同的数据库类型有不同的驱动程序，例如MySQL、SQLite、PostgreSQL等。首先要确定你使用的数据库类型。　　...四、异常处理与错误调试　　1.异常处理：使用`try...except`语句块捕获数据库操作过程中可能发生的异常，以防止程序崩溃，并提供友好的错误提示信息。　　...通过本文的介绍，你应该已经掌握了解决Python中数据库连接与操作问题的方法。选择适合的数据库驱动程序，建立数据库连接，执行数据库操作，并注意异常处理与错误调试，都是保证数据库操作成功的重要步骤。

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python中的 += 与 +

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。这一部分首先要理解python内存机制，Python中万物皆对象。...__add__操作对于+=号操作，可变对象调用__add__，不可变对象调用的是__iadd__(不可变对象没有__iadd__) __iadd__是原地修改错误：注意：一个函数内部的任何类型的赋值都会把一个名称划分为本地的...这包括=语句，import中的模块名称、def中的函数名称、函数参数名称等。如果在def中以任意方式赋值一个名称，它都将对于该函数称为本地的。...例如变量名L在模块的顶层被赋值为一个列表，在函数内部的像L.append(x)这样的语句并不会将L划分为本地变量，而L=Y却可以。修改一个对象并不是对一个名称赋值。...变量名解析：LEGB原则：在函数中使用未认证的变量名时，python搜索4个作用域：本地作用域（L），之后是上一层结构中的def或者lambda本地作用域（E），之后是全局作用域（G），最后是内置作用域

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Python中的SQL库：SQLite

本系列文章，将着重讨论Python语言为关系型数据库提供的SQL库，即用Python语言编写的程序，通过这些库（模块）连接DBMS，进而通过程序完成对数据库的各项操作。...连接数据库本文要讨论的数据库是SQLite，这是一种小型数据库，它不需要启动数据库服务器，可以用类似读写文件的方式对这种数据库进行操作。Python标准库中已经提供了连接模块。...create_connection，函数中的主要操作是connection = sqlite3.connect(path)，创建了与指定数据库（path参数）的连接对象。...创建数据库表对于SQLite数据库，要在Python中执行各种SQL语句，需要通过cursor.execute()函数。下面就创建一个专门的函数，来完成各种SQL语句的操作。...，那么在posts表中就增加了一个名为user_id的字段作为外键，它的值与users表中的id字段值对应。

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Python中的任务调度库

Python中的任务调度库最近写一个异步的小功能，不想一上来就用Celery重器，最开始使用的是Flask搭配concurrent.futures的 ThreadPoolExecutor功能来实现，但是执行效果并不如预期...，后面改成了FastAPI的Background Tasks功能，能实现想要的效果，但是也有缺陷，今天我们来罗列下python中的受欢迎的任务调度库有哪些。...任务调度库这里的罗列只是所接触到的其中的一小部分，如果你使用过更好的，欢迎留言列表 •schedule•python-crontab•APScheduler•Celery•Django Q schedule...python-crontab python-crontab 是一个 Python 模块，它提供对 cron 作业的访问，并使我们能够从 Python 程序中操作 crontab 文件。...APScheduler 一款Python开发的定时任务工具，偏定时，但是不依赖于Linux系统的crontab系统定时，独立运行，使用也非常广泛。

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Python 中 turtle 库的使用

Turtle图形库 Turtle 库是 Python 内置的图形化模块，属于标准库之一，位于 Python 安装目录的 lib 文件夹下，常用函数有以下几种：画笔控制函数 penup():抬起画笔；...； pencolor(color):画笔颜色；运动控制函数 forward(d)/fd(d):直行d个像素； circle(r, extent = None):绘制半径为 r，角度为 extent 的弧形...，圆心默认在海龟左侧距离 r 的位置；方向控制函数 setheading(angle)/seth(angle):改变前进方向； left(angle):海龟左转； right(angle):海龟右转；...turtle.done() 结果绘制时钟代码 #绘制时钟 # coding=utf-8 import turtle as tt from datetime import * # 当前日期属于一周的第几天...tt.begin_poly() tt.fd(length * 1.1) # 停止记录多边形的顶点 tt.end_poly() # 返回记录的多边形 handForm

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Python中的SQL库：MySQL

---- 在上一篇《Python中的SQL库：SQLite》中，已经对数据库的基本操作有所概括，并且用SQLite做了演示。本文将重点介绍在Python程序中如何操作MySQL。...本文中所用的数据库，其基本结构与上一篇文章相同，此处不再赘述。...连接数据库对于MySQL而言，与SQLite不同之处在于Python中没有内置的模块，如果要连接MySQL数据库，需要安装第三方的模块。...创建数据库表前面已经看到，要在Python中执行各种SQL语句，需要通过cursor.execute()函数。下面就创建一个专门的函数，来完成各种SQL语句的操作。...程序中对MySQL数据库的各项操作，基本上与上一篇中SQLite的操作类似。

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python 中 dlib库的安装

安装 dlib 库的时候需要用到 CMake 进行本地编译，而Cmake又是基于Visual Studio运行的，我在装这个库的时候，各种找不到教程，就想着分享一下自己的经验。...32位 python3.5 python3.6 python3.7 64位 python3.6 python3.7 1.先安装Visual Studio，我安装的是2017 这个在网上一搜就很多,个人建议就是能装新的就装新的...2.装CMake 官网：https://cmake.org/ 我下的是cmake-3.12.2-win64-x64.msi 选第二项，安装位置放哪都行，不要有中文。

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spaCy：Python与Cython中的高效文本处理库

Introducing spaCyspaCy 是一个用于 Python 和 Cython 文本处理的新库。创建它的原因是，笔者认为小型公司在自然语言处理（NLP）方面做得非常糟糕。...要做出优秀的 NLP，你需要懂一点语言学，懂很多机器学习，并且几乎要了解最新的研究进展。符合这种描述的人很少会加入小公司。他们中的大多数刚刚研究生毕业，经济拮据。...最终的结果是，在过去十年中，除了科技巨头之外，商业 NLP 领域变化不大。而在学术界，它已经完全改变了。质量有了惊人的提升，速度提高了数个数量级。...一个常见的答案是 NLTK，它主要是作为教育资源编写的。除了分词器，其他部分都不适合生产环境使用。笔者曾认为，NLP 社区只需要更多地与软件工程师沟通其研究成果。...唯一的问题是，这个列表实际上包含了两类词：一类与“pleaded”的法律含义相关，另一类与其更一般的含义相关。理清这些类别是当前一个活跃的研究领域。

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