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

tensorflow+resnet

wujl596 / 1138人閱讀
當(dāng)談到深度學(xué)習(xí)時(shí)，TensorFlow是最受歡迎的框架之一，而ResNet則是最常用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。在本文中，我們將討論如何使用TensorFlow和ResNet來(lái)構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型。 首先，讓我們了解一下ResNet是什么。ResNet（Residual Network）是由微軟研究院提出的一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，它通過(guò)使用殘差塊（Residual Block）來(lái)解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問(wèn)題。ResNet在ImageNet數(shù)據(jù)集上取得了很好的效果，并在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中被廣泛使用。 現(xiàn)在，讓我們看看如何使用TensorFlow和ResNet來(lái)構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。首先，我們需要導(dǎo)入必要的庫(kù)： 
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, ReLU, Add, AveragePooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
接下來(lái)，我們需要定義ResNet的殘差塊： 
python
def residual_block(x, filters, stride=1):
    shortcut = x
    x = Conv2D(filters, kernel_size=1, strides=stride, padding="same")(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = ReLU()(x)
    x = Conv2D(filters, kernel_size=3, strides=1, padding="same")(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = ReLU()(x)
    x = Conv2D(filters * 4, kernel_size=1, strides=1, padding="same")(x)
    x = BatchNormalization()(x)
    if stride != 1 or shortcut.shape[3] != filters * 4:
        shortcut = Conv2D(filters * 4, kernel_size=1, strides=stride, padding="same")(shortcut)
        shortcut = BatchNormalization()(shortcut)
    x = Add()([x, shortcut])
    x = ReLU()(x)
    return x
這個(gè)函數(shù)定義了一個(gè)殘差塊，它接受一個(gè)輸入張量x和一個(gè)filters參數(shù)，表示輸出通道數(shù)。該函數(shù)使用三個(gè)卷積層和兩個(gè)批歸一化層來(lái)構(gòu)建殘差塊，并使用Add()函數(shù)將殘差塊的輸出與輸入相加。 接下來(lái)，我們需要定義ResNet的主體架構(gòu)： 
python
def resnet(input_shape, num_classes):
    input = Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(64, kernel_size=7, strides=2, padding="same")(input)
    x = BatchNormalization()(x)
    x = ReLU()(x)
    x = MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2, padding="same")(x)
    x = residual_block(x, filters=64, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=64, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=64, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=128, stride=2)
    x = residual_block(x, filters=128, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=128, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=256, stride=2)
    x = residual_block(x, filters=256, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=256, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=512, stride=2)
    x = residual_block(x, filters=512, stride=1)
    x = residual_block(x, filters=512, stride=1)
    x = AveragePooling2D(pool_size=7, strides=1)(x)
    x = Flatten()(x)
    output = Dense(num_classes, activation="softmax")(x)
    model = Model(inputs=input, outputs=output)
    return model
這個(gè)函數(shù)定義了一個(gè)ResNet模型，它接受一個(gè)輸入形狀和一個(gè)類別數(shù)，表示輸出層的大小。該函數(shù)使用一個(gè)卷積層和一個(gè)批歸一化層來(lái)構(gòu)建ResNet的第一層，然后使用殘差塊來(lái)構(gòu)建主體架構(gòu)，最后使用平均池化層和全連接層來(lái)構(gòu)建輸出層。 最后，我們需要編譯和訓(xùn)練模型： 
python
model = resnet(input_shape=(224, 224, 3), num_classes=1000)
model.compile(optimizer="adam", loss="categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
這個(gè)代碼片段定義了一個(gè)ResNet模型，并使用adam優(yōu)化器和交叉熵?fù)p失函數(shù)來(lái)編譯模型。然后，我們使用fit()函數(shù)來(lái)訓(xùn)練模型，并指定批大小和訓(xùn)練周期數(shù)。 總之，TensorFlow和ResNet是構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大工具。通過(guò)使用這些技術(shù)，我們可以輕松地構(gòu)建出一個(gè)強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，并在計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中取得很好的效果。

文章版權(quán)歸作者所有，未經(jīng)允許請(qǐng)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(qǐng)注明本文地址：http://systransis.cn/yun/130979.html

相關(guān)文章

  • 使用 TensorFlow Serving 和 Docker 快速部署機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)

    摘要：從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)，簡(jiǎn)單快速部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型一直是一個(gè)挑戰(zhàn)?？偨Y(jié)上面我們快速實(shí)踐了使用和部署機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的過(guò)程，可以看到，提供了非常方便和高效的模型管理，配合，可以快速搭建起機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。 從實(shí)驗(yàn)到生產(chǎn)，簡(jiǎn)單快速部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型一直是一個(gè)挑戰(zhàn)。這個(gè)過(guò)程要做的就是將訓(xùn)練好的模型對(duì)外提供預(yù)測(cè)服務(wù)。在生產(chǎn)中，這個(gè)過(guò)程需要可重現(xiàn)，隔離和安全。這里，我們使用基于Docker的TensorFlow Se...

    endless_road 評(píng)論0 收藏0

  • TensorFlow 幫你實(shí)現(xiàn)更好的結(jié)構(gòu)化圖層和模型

    摘要：層常用的操作集大多數(shù)情況下，在編寫機(jī)器學(xué)習(xí)模型代碼時(shí)，您希望在比單個(gè)操作和操作單個(gè)變量更高的抽象級(jí)別上進(jìn)行操作。模型組合層機(jī)器學(xué)習(xí)模型中許多有趣的類層事物都是通過(guò)組合現(xiàn)有的層來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 今天主要向大家介紹的內(nèi)容是：自定義層。我們建議使用 tf.keras 作為構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí) API。也就是說(shuō)，大多數(shù) TensorFlow API 都可以通過(guò) eager execution（即時(shí)執(zhí)行）來(lái)使...

    Tamic 評(píng)論0 收藏0

  • TensorFlow的多平臺(tái)基準(zhǔn)測(cè)試

    摘要：我們認(rèn)為，在基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)中，包含真實(shí)數(shù)據(jù)的測(cè)量非常重要。其他結(jié)果訓(xùn)練合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練真實(shí)數(shù)據(jù)詳情環(huán)境下表列出了用于測(cè)試的批量大小和優(yōu)化器。在給定平臺(tái)上，以缺省狀態(tài)運(yùn)行。 圖像分類模型的結(jié)果InceptionV3[2]、ResNet-50[3]、ResNet-152[4]、VGG16[5] 和 AlexNet[6] 使用 ImageNet[7] 數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試環(huán)境為 Google Compu...

    jk_v1 評(píng)論0 收藏0

  • imagenet

    好的，下面是一篇關(guān)于Imagenet編程技術(shù)的文章： Imagenet是一個(gè)由數(shù)百萬(wàn)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(jué)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(yǔ)言和深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow來(lái)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(lái)下載它。這...

    MrZONT 評(píng)論0 收藏1134

發(fā)表評(píng)論

0條評(píng)論

wujl596

男|高級(jí)講師

TA的文章

閱讀更多
最新活動(dòng)
閱讀需要支付1元查看
<