目录1、Tensorflow与Keras2、安装内置Keras的Tensorflow3、Tensorflow内置的Keras教程3.1、导入tf.keras3.2、创建一个简单的模型3.2.1、顺序模型（Sequential model）3.2.2、设置keras层（layer）3.3、训练和评估3.3.1、配置训练3.3.2、使用NumPy数据作为训练数据3.3.3、使用 tf.data作为训
### 机器学习框架对YOLO的支持
#### 引言
YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行的目标检测算法，能够在图像中快速准确地检测出目标物体的位置和类别。它的速度快、准确度高，因此在许多计算机视觉任务中被广泛应用。在实际应用中，开发者们通常会选择使用一些机器学习框架来实现和部署YOLO模型，以提高开发效率和模型性能。本文将介绍几个常见的机器学习框架，并说明它们对YO
一、网络层keras的层主要包括：常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编写自己的层。对于层的操作layer.get_weights() #返回该层的权重（numpy array）
layer.set_weights(weights)
Datawhale干货作者：皮钱超，厦门大学，Datawhale成员深度学习框架Keras入门项目本文介绍3个案例
原创
2022-07-29 09:33:02
163阅读
作者：皮钱超，厦门大学。
原创
2022-10-19 09:20:18
124阅读
文章目录深度学习 实验四 Keras基础与简单应用一、问题描述二、设计简要描述三、程序清单 深度学习 实验四 Keras基础与简单应用一、问题描述搭建Keras开发环境，掌握基于TensorFlow的高级API框架Keras的基本用法，通过MNIST手写数字体数据集，搭建基于Keras API的神经网络，并用来识别手写数字体。二、设计简要描述1. 导入模块导入实验所需的相关模块——dataset
写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题，以及不知道如何解决，我准备把这个部分作为一个系列，为了让大家少走一些坑，对于本博客有什么错误，欢迎大家指出，下面切入正题吧。1. 深度学习，一个令人头疼的问题就是如何调参?简而言之，如果数据集复杂的话，那么就要增加网络的层数，模型欠拟合了，加节点。2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线
函数原型：keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=
原创
2022-06-15 10:11:39
934阅读
# 机器学习训练平台
## 引言
机器学习是人工智能领域的重要分支，它通过训练模型从数据中学习并做出预测或决策。然而，机器学习的训练过程通常需要大量的数据和计算资源。为了更高效地进行机器学习训练，许多企业和研究机构开发了各种机器学习训练平台。本文将介绍机器学习训练平台的基本概念、功能和代码示例。
## 机器学习训练平台的基本概念
机器学习训练平台是指为机器学习工程师和数据科学家提供训练模型
原文作者：微软合作伙伴工程经理，Debi Mishra译者：宋代伟近年来，开源社区对R语言和Python的开
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2022-06-24 22:34:16
409阅读
本章介绍Keras.loss，损失函数
从功能上分，可以分为以下三类：Probabilistic losses，主要用于分类Regression losses， 用于回归问题Hinge losses， 又称"maximum-margin"分类，主要用作svm，最大化分割超平面的距离损失函数的使用用于模型的compile和fit一般在模型compile的时候，将其作为loss的参数传进来。
有以下两
原创
2022-06-03 21:55:00
109阅读
在当前互联网时代，机器学习技术正日益成为许多领域的热门话题和必备技能。而作为开发者，搭建一个机器学习开源平台是非常重要的，因为这将为我们提供一个充分可控和自定义的环境，方便我们进行模型训练和部署。在这篇文章中，我将向你介绍如何搭建一个简单的机器学习开源平台。
### 搭建机器学习开源平台流程
下面是搭建一个简单机器学习开源平台的流程，让我们一步步来实现吧。
| 步骤 | 操作 |
| ----
# 入门Zynq平台机器学习：一份新手指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何在Zynq平台上实现机器学习感到困惑。Zynq是一个集成了ARM处理器和FPGA的系统，非常适合进行机器学习算法的加速。本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你理解整个流程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 | 所需工具/技术 |
| ---
# 如何实现机器学习平台方案
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“机器学习平台方案”。下面将详细介绍整个流程以及每个步骤需要做什么，包括所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 数据准备: 数据收集、清洗
数据准备 --> 模型选择: 选择适合的机器学习模型
模型选择 --> 模型训练: 使
训练模型，即根据训练数据拟合模型的过程。为了拟合这个模型，需要设置训练的批次大小和训练周期(epoch)数，另外，当然需要传递训练数据。 model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1) # Epoch 1/10 #
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2020-06-21 20:50:00
184阅读
我们使用主流的TensorFlow作为Keras的底层实现。 Keras需要依赖下面的库，确保电脑上已经安装: Python 3 NumPy SciPy Matplotlib TensorFlow 检查一下是否安装正确: 命令行上输入: > python Python 3.7.3 (v3.7.3:e
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2020-06-21 20:34:00
97阅读
通过使用mnist（AI界的helloworld）手写数字模型训练集，了解下AI工作的基本流程。
本例子，要基于mnist数据集（该数据集包含了【0-9】的模型训练数据集和测试数据集）来完成一个手写数字识别的小demo。
mnist数据集，图片大小是28*28的黑白。包含了6w 训练数据和1w验证数据。
麻雀虽小五脏俱全。通过这个CV类型的demo需求，我们会学到神经网络模型。
从数据加载，到数据
原创
精选
2023-03-09 21:46:23
367阅读
文章目录六、机器人系统仿真1.概述仿真优势:仿真缺陷:2. URDF集成Rviz基本流程1.创建功能包，导入依赖2.编写 URDF 文件3.在 launch 文件中集成 URDF 与 Rviz4.在 Rviz 中显示机器人模型5.优化 rviz 启动3. URDF语法详解3.1 URDF语法详解01_robotrobot1.属性2.子标签3.2 URDF语法详解02_linklink1.属性2.
模型训练好后，就可以使用测试数据评估模型的性能。 score = model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0) 到此为止，我们已经完成了一个完整的Keras应用。进一步了解Keras，可参考更多Keras例子。 完整代码 下面是本教程的完整代码： # Keras
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2020-06-21 20:52:00
330阅读
接下来编译模型。在编译模型时，设置损失函数与优化器。 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) Keras有多种损失函数和开箱即用的优化器可供选择。
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2020-06-21 20:49:00
107阅读
