在本章中，我们将深度学习与不同的图书馆和框架联系起来。深度学习和Theano如果我们想开始编码一个深度神经网络，最好我们有一个想法，不同的框架如Theano，TensorFlow，Keras，PyTorch等是如何工作的。Theano是一个python库，它提供了一套用于构建在我们的机器上快速培训的深层网络的功能。Theano由加拿大蒙特利尔大学在Yoshua Bengio领导下发展成为一位深度网
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2023-11-27 21:52:51
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一、什么是预训练？目前随着数据量爆炸式的增长，靠人工去标注更多数据是非常昂贵，并且也不太现实的。因此预训练的方式就出现了，也逐渐成为了一种主流的方法。那到底什么是预训练呢？简单地说，预训练就是：“使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。”预训练将学习分成了两步：1）首先将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的共性知识 ；2
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2023-12-17 17:11:47
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# 使用PaddlePaddle训练模型的项目方案
## 项目背景
在当今数据驱动的世界中，机器学习和深度学习已成为算法驱动决策的重要工具。PaddlePaddle（飞桨）是由百度开发的一个开源深度学习框架，因其易用性和灵活性而受到广泛关注。本项目旨在使用PaddlePaddle训练一个分类模型，以解决图像分类问题。
## 项目目标
1. 使用PaddlePaddle构建一个简单的卷积神经
# 如何使用Pytorch训练模型
Pytorch是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活的工具和库来构建和训练深度学习模型。在本文中，我们将介绍如何使用Pytorch来训练一个简单的神经网络模型。
## 步骤一：准备数据集
首先，我们需要准备一个数据集来训练我们的模型。我们可以使用Pytorch的datasets模块来加载常用的数据集，或者自己创建一个自定义的数据集。这里我们以Fashion
原创
2024-04-16 03:32:11
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# HanLP模型训练项目方案
## 一、项目背景
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，使用高效的语言模型处理文本数据成为了许多行业的需求。HanLP作为一个优秀的中文 NLP 工具包，具备了强大的文本处理能力和灵活的模型训练方法。本项目计划使用HanLP进行特定领域的文本处理，通过模型训练来提升文本的分类、分词等功能。
## 二、项目目标
1. 理解HanLP模型训练的基本概念。
在移植现有模型（除tensorflow.js）进行物体检测、人脸检测、人脸识别后，我发现一些模型不能以最佳性能发挥。而tensorflow.js在浏览器中表现相当不错，如果你想见证浏览器内部机器学习的潜力以及tensorflow.js为我们的Web开发人员提供的所有可能性，我个人建议你可以尝试下。但是，由于深度学习模型无法直接在浏览器中运行，因为这些模型不是专为在浏览器中运行而设计的，更不用说在移
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2024-07-29 16:35:06
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通俗来说，模型部署就是在某一框架内训练好的模型（权重文件），通过具体框架进行模型转化或者直接使用对应语言所提供的API接口，load、get一系列操作，使得训练好的“黑箱”能得到实际应用。这种方式可能是简单的pyinstaller库进行简单的封装、也可以是pyqt进行界面集成、接口调用，或者使用flask或者Django框架进行前端和后台服务器的嵌入，这些总体来说，都算是模型部署。使用docker
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2024-05-13 12:16:52
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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使用轻改版PaddleSpeech套件训练自己的AI歌手-声学模型篇现在你可以拥有自己的AI歌手啦，在AiStudio中上传数据集后，按照下面的步骤进行操作，经过漫长的训练等待后（4~14天），就可以拥有一个不错的AI歌手了。项目魔改自PaddleSpeech中的Fastspeech2说话人模型，有兴趣的同好可以去阅读相关技术论文。使用流程说明：上传数据集，可使用自己标注的数据自己标注的数据应与O
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2024-05-07 14:25:35
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# 如何使用TensorFlow训练完成的模型
欢迎来到TensorFlow的世界！TensorFlow是一个强大的深度学习框架，让我们能够轻松构建各种机器学习模型。在这篇文章中，我将向您展示如何使用TensorFlow训练完成的模型，并通过代码示例来演示整个流程。
## 整体流程
在使用已经训练完成的TensorFlow模型之前，我们需要完成以下几个步骤。下表展示了整个流程的步骤：
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原创
2024-05-06 11:34:38
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有这么一种情况，如果说我训练了一个数据集，效果还不错，但总不能每次都要经过一次训练在拿来用吧，一次训练能达到上万次，对于普通电脑来说根本不可能训练，所以我们要把它保存成一个模型文件（检查点），用到的时候直接拿来用就好了。保存模型文件很简单，只需要用下面2句话就行了：saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,save_path="checkpoint_
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2023-10-15 11:14:19
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作者：amitness导读有点像词向量预训练模型，这个框架可以作为很多视觉相关的任务的预训练模型，可以在少量标注样本的情况下，拿到比较好的结果。The Illustrated SimCLR FrameworkPublished March 04, 2020 in illustrationhttps://amitness.com/2020/03/illustrated-simclr/近年来，众多的自
文章目录一、配置环境二、下载预训练模型三、简单代码入门3.1 代码：3.2 识别结果3.3 关于识别结果的说明 PaddleOCR开源地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR一、配置环境安装依赖库：CPU版本的paddlepaddlepip install paddlepaddle安装PaddleOCRpip install “paddleocr&
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2024-01-18 14:37:15
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手把手教你使用TensorFlow训练出自己的模型一、前言 搭建TensorFlow开发环境一直是初学者头疼的问题，为了帮忙初学者快速使用TensorFlow框架训练出自己的模型，作者开发了一款基于TensorFlow 2.3.0的图形化工具AiSuperTool，可以一键加载数据集训练出模型，支持导出h5、tflite格式的模型文件。二、软件简介 2.1 双击AiSuperTool.exe文件即
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2023-11-20 18:55:14
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环境：Python+keras，后端为Tensorflow训练集：MNIST对于如何训练一个识别手写数字的神经网络，网上资源十分丰富，并且能达到相当高的精度。但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别，下面来说说实现方法及注意事项。首先import相关库，这里就不说了。然后需要将训练好的模型导入，可通过该语句实现：model = load_model('cnn_model
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2024-03-06 11:12:35
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1、下载fashion-mnist数据集 地址：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 下面这四个都要下载，下载完成后，解压到同一个目录，我是解压到“E:/fashion_mnist/”这个目录里面，好和下面的代码目录一致 2、在Geany中执行下面这段代码。 这段代码里面，需要先用pip
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2024-02-23 10:55:15
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作者：Eugene Khvedchenya编译：ronghuaiyang导读只报告模型的Top-1准确率往往是不够的。 将train.py脚本转换为具有一些附加特性的强大pipeline 每一个深度学习项目的最终目标都是为产品带来价值。当然，我们想要最好的模型。什么是“最好的” —— 取决于特定的用例，我将把这个讨论放到这篇文章之外。我想谈谈如何从你的train.py脚本中得到最好的模型
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2024-07-29 15:00:07
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文章目录一、模型迭代方法技术提升交流二、增量学习 一、模型迭代方法机器学习模型在实际应用的场景，通常要根据新增的数据下进行模型的迭代，常见的模型迭代方法有以下几种：1、全量数据重新训练一个模型，直接合并历史训练数据与新增的数据，模型直接离线学习全量数据，学习得到一个全新的模型。优缺点：这也是实际最为常见的模型迭代方式，通常模型效果也是最好的，但这样模型迭代比较耗时，资源耗费比较多，实时性较差，特
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2024-04-28 21:31:36
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训练好的模型，需要保存好，下次就直接拿来用，相当于是机器学习的成果。不用每次都去学习了， 直接保存成文件，然后下个项目直接导入，就可以使用了。目前两种方法比较好用。python自带picklesklearn joblib工具还是直接上代码，两种方式都已经在注释里面。# -- coding: utf-8 --
# 通过本个demo 将学习后的模型进行保存。 这样就不用每次都重新训练模型。
# （模型
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2023-10-07 17:03:28
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手把手教你从模型训练到部署（一）环境准备1. Anaconda2. docker数据获取与处理1. 通过kaggle下载数据2. 通过keras下载数据3. 数据处理模型训练1. CNN-v12. CNN-v2 本项目使用fashion-MNIST数据集，模型采用keras方式进行训练并最终部署在Android上。完整请参考Github：fashionMNIST-on-device 环境准备
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2024-07-25 13:31:25
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