成人国产在线小视频_日韩寡妇人妻调教在线播放_色成人www永久在线观看_2018国产精品久久_亚洲欧美高清在线30p_亚洲少妇综合一区_黄色在线播放国产_亚洲另类技巧小说校园_国产主播xx日韩_a级毛片在线免费

資訊專欄INFORMATION COLUMN

imagenet

MrZONT / 1617人閱讀
好的，下面是一篇關(guān)于Imagenet編程技術(shù)的文章： Imagenet是一個由數(shù)百萬張標(biāo)記圖像組成的數(shù)據(jù)集，它是機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最常用的數(shù)據(jù)集之一。在本文中，我們將探討如何使用Python編程語言和深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow來處理和訓(xùn)練Imagenet數(shù)據(jù)集。 首先，我們需要下載Imagenet數(shù)據(jù)集。由于Imagenet數(shù)據(jù)集非常大，因此我們需要使用分布式下載工具來下載它。這里我們使用的是TensorFlow提供的工具，可以通過以下命令進(jìn)行安裝： 
pip install tensorflow_datasets
接下來，我們可以使用以下代碼來下載Imagenet數(shù)據(jù)集： 
python
import tensorflow_datasets as tfds

# Download the dataset
dataset, info = tfds.load(name="imagenet2012", with_info=True, split="train", data_dir="~/tensorflow_datasets")
在下載數(shù)據(jù)集后，我們需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理。這包括將圖像的大小調(diào)整為相同的大小，并將像素值歸一化為0到1之間的范圍。以下是一個對圖像進(jìn)行預(yù)處理的示例代碼： 
python
def preprocess_image(image):
    image = tf.image.resize(image, (224, 224))
    image = tf.cast(image, tf.float32)
    image /= 255.0  # normalize to [0,1] range
    return image
接下來，我們可以使用以下代碼來加載Imagenet數(shù)據(jù)集，并對圖像進(jìn)行預(yù)處理： 
python
BATCH_SIZE = 32
NUM_CLASSES = 1000

# Load the dataset and preprocess the images
train_ds = dataset.map(lambda x: (preprocess_image(x["image"]), x["label"]))
train_ds = train_ds.batch(BATCH_SIZE)
在數(shù)據(jù)集加載和預(yù)處理完成后，我們可以使用TensorFlow來構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。以下是一個使用Keras API構(gòu)建ResNet50模型的示例代碼： 
python
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D

# Load the ResNet50 model
base_model = ResNet50(weights="imagenet", include_top=False)

# Add a global spatial average pooling layer
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)

# Add a fully-connected layer
x = Dense(1024, activation="relu")(x)

# Add a classification layer
predictions = Dense(NUM_CLASSES, activation="softmax")(x)

# Create the model
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
最后，我們可以使用以下代碼來訓(xùn)練模型： 
python
# Compile the model
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# Train the model
model.fit(train_ds, epochs=10)
在訓(xùn)練完成后，我們可以使用以下代碼來評估模型的性能： 
python
# Evaluate the model
test_ds = dataset.map(lambda x: (preprocess_image(x["image"]), x["label"]))
test_ds = test_ds.batch(BATCH_SIZE)

loss, accuracy = model.evaluate(test_ds)
print("Test accuracy:", accuracy)
在本文中，我們介紹了如何使用Python編程語言和TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架來處理和訓(xùn)練Imagenet數(shù)據(jù)集。通過使用這些技術(shù)，我們可以構(gòu)建高性能的深度學(xué)習(xí)模型，用于解決計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)問題。

文章版權(quán)歸作者所有，未經(jīng)允許請勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為，您可以聯(lián)系管理員刪除。

轉(zhuǎn)載請注明本文地址：http://systransis.cn/yun/130975.html

相關(guān)文章

  • 一個時代的終結(jié)：ImageNet 競賽 2017 是最后一屆

    摘要：年月日，將標(biāo)志著一個時代的終結(jié)。數(shù)據(jù)集最初由斯坦福大學(xué)李飛飛等人在的一篇論文中推出，并被用于替代數(shù)據(jù)集后者在數(shù)據(jù)規(guī)模和多樣性上都不如和數(shù)據(jù)集在標(biāo)準(zhǔn)化上不如。從年一個專注于圖像分類的數(shù)據(jù)集，也是李飛飛開創(chuàng)的。 2017 年 7 月 26 日，將標(biāo)志著一個時代的終結(jié)。那一天，與計(jì)算機(jī)視覺頂會 CVPR 2017 同期舉行的 Workshop——超越 ILSVRC（Beyond ImageNet ...

    OnlyMyRailgun 評論0 收藏0

  • 何愷明終結(jié)ImageNet預(yù)訓(xùn)練時代：從0訓(xùn)練模型效果比肩COCO冠軍

    摘要：為了探索多種訓(xùn)練方案，何愷明等人嘗試了在不同的迭代周期降低學(xué)習(xí)率。實(shí)驗(yàn)中，何愷明等人還用預(yù)訓(xùn)練了同樣的模型，再進(jìn)行微調(diào)，成績沒有任何提升。何愷明在論文中用來形容這個結(jié)果。 何愷明，RBG，Piotr Dollár。三位從Mask R-CNN就開始合作的大神搭檔，剛剛再次聯(lián)手，一文終結(jié)了ImageNet預(yù)訓(xùn)練時代。他們所針對的是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺研究中的一種常規(guī)操作：管它什么任務(wù)，拿來ImageN...

    freecode 評論0 收藏0

  • 深度學(xué)習(xí) vs. 大數(shù)據(jù)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的版權(quán)屬于誰？

    摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠煥發(fā)新春，大數(shù)據(jù)功不可沒，然而大數(shù)據(jù)的版權(quán)是否應(yīng)當(dāng)延伸到深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的知識，這是一個現(xiàn)實(shí)的問題。要獲得有用的學(xué)習(xí)效果，大型多層深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又名深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠煥發(fā)新春，大數(shù)據(jù)功不可沒，然而大數(shù)據(jù)的版權(quán)是否應(yīng)當(dāng)延伸到深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生的知識，這是一個現(xiàn)實(shí)的問題。本文通過ImageNet可視化大數(shù)據(jù)、Caffe共享深度學(xué)習(xí)模型和家中訓(xùn)練三個場景審查了深...

    Jason 評論0 收藏0

  • 一個GAN生成ImageNet全部1000類物體

    摘要：作者在論文中將這種新的譜歸一化方法與其他歸一化技術(shù)，比如權(quán)重歸一化，權(quán)重削減等，和梯度懲罰等，做了比較，并通過實(shí)驗(yàn)表明，在沒有批量歸一化權(quán)重衰減和判別器特征匹配的情況下，譜歸一化改善生成的圖像質(zhì)量，效果比權(quán)重歸一化和梯度懲罰更好。 就在幾小時前，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的發(fā)明人Ian Goodfellow在Twitter上發(fā)文，激動地推薦了一篇論文：Goodfellow表示，雖然GAN十分擅長...

    huaixiaoz 評論0 收藏0

  • 索尼大法好，224秒在ImageNet上搞定ResNet-50

    摘要：年月，騰訊機(jī)智機(jī)器學(xué)習(xí)平臺團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)集上僅用分鐘就訓(xùn)練好，創(chuàng)造了訓(xùn)練世界紀(jì)錄。訓(xùn)練期間采用預(yù)定的批量變化方案。如此，我們也不難理解騰訊之后提出的層級的思想了。你可能覺得這對于索尼大法而言不算什么，但考慮到維護(hù)成本和占地，這就很不經(jīng)濟(jì)了。 隨著技術(shù)、算力的發(fā)展，在 ImageNet 上訓(xùn)練 ResNet-50 的速度被不斷刷新。2018 年 7 月，騰訊機(jī)智機(jī)器學(xué)習(xí)平臺團(tuán)隊(duì)在 ImageNet...

    xiguadada 評論0 收藏0

發(fā)表評論

0條評論

最新活動
閱讀需要支付1元查看
<