在对机器学习算法进行学习和实践的时候，我们经常会遇到“验证集”和“测试集”，通常的机器学习书籍都会告诉我们，验证集和测试集不相交，验证集和训练集不相交，测试集和训练集不相交。也就是验证集与测试集似乎是同一级的东西，那么我们自然而然会有一个困惑为什么还要分测试集和验证集呢？ 其实问题的答案是：训练集用于训练模型参数，测试集用于估计模型对样本的泛化误差，验证集用于“训练”模型的超参数。什么是模型的参数
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2024-05-08 09:12:51
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目录 简介 构建步骤 实现方式 Demo演示 一、简介 1) 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕竟单个的设备的计算能力和存储能力具有一定的上限的，针对这个问题，TensorFlow支持分布式模型运算，支持多机器、多GPU、多CPU各种模型的组合运行方案的设计。(默认情况下，TensorFlow程序会将程序运行在第一个GPU上<如果有GPU，并且安
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2023-12-16 11:56:35
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探索TensorFlow认证学习指南：打造一流AI开发者之路 tensorflow-certification-study-guideMaterial and code samples used to help study for and pass the TensorFlow Developer Certification项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/t
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2024-10-09 07:29:40
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简介使用Tensorflow Hub和Keras进行迁移学习的基本应用使用来源于网络电影数据库的IMDB数据集，其中包含50,000条影评文本。从该数据集切割出的25,000条评论用作训练，另外25,000条用作测试。训练集和测试集是平衡的，意味着它们包含相等数量的积极和消极评论本次使用tf.keras，是一个Tensorflow中用于构建和训练模型的高级API，此外还是用了Tensorflow
百度百科的解释在机器学习和模式识别等领域中，一般需要将样本分成独立的三部分训练集、验证集和测试集。其中训练集用来训练模型，验证集用来确定网络结构或者控制模型复杂程度的参数，而测试集则检验最终选择最优的模型的性能如何。一个典型的划分是训练集占总样本的50%，而其它各占25%，三部分都是从样本中随机抽取。但是，当样本总量少的时候，上面的划分就不合适了。常用的是留少部分做测试集。然后对其余N个样本采用K
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2024-03-04 08:41:01
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神经网络进行训练之前，通常要将数据集分为train_db, test_db, val_db，一般数据集（numpy.ndarray 格式的 x和y对应起来的）是比较好切割的，可以用以下前三种方法，对于时间序列数据的处理，重点看最后一种方法：方法一：借用三方sklearn库train_test_split只能切2份，所以我们需要切2次：from sklearn.model_selection imp
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2024-04-12 11:56:04
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欠拟合欠拟合（Underfitting）是机器学习和统计学中的一个术语，描述了模型在训练数据和新数据（如测试数据或验证数据）上都表现不佳的情况。换句话说，欠拟合的模型没有足够地“学习”或“捕捉”数据中的模式和结构。欠拟合的主要特征和原因包括：模型过于简单：例如，尝试使用线性模型来拟合非线性数据。训练时间不足：对于需要长时间训练的模型（如深度学习模型），如果训练时间太短，模型可能没有足够的机会学习数
之前已经写了一篇《Tensorflow保存模型，恢复模型，使用训练好的模型进行预测和提取中间输出（特征）》，里面主要讲恢复模型然后使用该模型假如要保存或者恢复指定tensor，并且把保存的graph恢复(插入)到当前的graph中呢？总的来说，目前我会的是两种方法，命名都是很关键！ 两种方式保存模型， 1.保存所有tensor，即整张图的所有变量， 2.只保存指定scope的变量 两种方式恢复模型
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2024-05-20 12:53:48
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目录一.全连接的BP神经网络1.BP(back propagation反传播)神经网络 2.全连接神经网络 2.1 全连接神经网络的原理 2.1.1内部运算逻辑 2.1.2.反向传播 2.1.3 为了让Loss最小，求解出最佳的w和b3.学习率二.深度神经网络1.卷积神经网络CNN 2.
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2023-12-14 20:21:16
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在写代码时，数据集的划分时常影响我们的准确率，好的数据集划分一般分为训练集(training set),验证集(development set/validation set)和测试集(test set)。训练集:用于模型拟合的数据样本,即用于训练的样本集合,主要用来训练神经网络中的参数,验证集：模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。测试集：用来评
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2023-10-03 20:44:32
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卷积操作tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：input： 指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的
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2024-03-29 12:42:55
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前提链接: tensorflow.js官网 官网改版以后文档已经比较完善,有兴趣的同学一起来学习吧. 链接: 超简单视频教程 本文所有代码都是从视频里学的,复制下来保存成html文件,就可以训练自己的数字识别模型了.基础概念的个人理解机器学习: 例如:通常写一段程序去界定考试成绩是否及格,if (score>=60) 及格 else if (score<60) 不及格. 机器学习是这样
Tracking the Millenium Falcon with Tensorflow 作者：Nick Bourdakos 译者：雁惊寒摘要：本文以星球大战中的千年隼号为例，介绍了如何使用强大的PowerAI来进行对象检测。 活动中的自定义对象检测（完整视频地址）当前，大多数的大型科技公司（如IBM、Google、Microsoft和Amazon）都有自己的视觉识别产品。一些小公司也提供了
思路1.数据 2.模型 3.数据训练模型 4.验证模型1。数据验证码数据需要生成验证码，而python中有相关的模块生成验证码图片captcha包用于验证码图生成PIL包用于图像处理和展现来个例子：from captcha.image import ImageCaptcha
ic=ImageCaptcha()
d=ic.generate('G8iY')
from PIL import Image
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2024-04-16 16:49:43
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目录一、准备工作1.1模型训练1.2模型固化和pb转tflite1.3下载tensorflow源码1.4安装android studio二、在Android studio中进行开发2.1修改app的build.gradle文件2.2导入自己的模型和标签并进行编译tensorflow深度学习实战笔记（二）：把训练好的模型进行固化，讲解了如何固化模型以及把pb模型转换为tflite模型，现在讲解如何用
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2024-10-27 07:35:13
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在计算机视觉领域里，有3个最受欢迎且影响非常大的学术竞赛：ImageNet ILSVRC（大规模视觉识别挑战赛），PASCAL VOC（关于模式分析，统计建模和计算学习的研究）和微软COCO图像识别大赛。这些比赛大大地推动了在计算机视觉研究中的多项发明和创新，其中很多都是免费开源的。博客Deep Learning Sandbox作者Greg Chu打算通过一篇文章，教你用Keras和Tensor
以MNIST的sequential模型为base-line，通过读取自己的数据，训练模型并存储模型，最后达到绘图实物的运用。自制数据集，解决本领域应用观察数据结构给x_train、y_train、x_test、y_test赋值def generateds(图片路径,标签文件)：def generateds(path, txt):
f = open(txt, 'r') # 以只读形式打开t
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2024-05-07 16:07:10
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简化NLP：TensorFlow中tf.strings的使用TensorFlow中很早就包含了tf.strings这个模块，不过实话说，在tf 1.x的固定计算图的情况下，各种操作颇为复杂，我们在迎来了2.0中才更好可以看出tf.strings的威力。tf.strings的其中一个重要的作用是可以使字符串成为TensorFlow的第一公民，可以直接加入到模型的输入中，在上一篇最简单的BERT调用中
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2024-04-25 14:44:24
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作者 | 郭俊麟责编 | 胡巍巍Brief 概述这篇文章中，我们使用知名的图片数据库「THE MNIST DATABASE」作为我们的图片来源，它的数据内容是一共七万张28×28像素的手写数字图片。并被分成六万张训练集与一万张测试集，其中训练集里面，又有五千张图片被用来作为验证使用，该数据库是公认图像处理的 "Hello World" 入门级别库，在此之前已经有数不清的研究，围绕着这个模
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2024-05-28 14:55:22
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制作tensorflow数据集 目录制作tensorflow数据集1、场景需求2、制作方法3、附程序解释 1、场景需求由于最近会有实验，需要记录大量数据，通过手工记录需要花费太多时间，效率很低，所以就寻找让程序自己记录并输入到文本的方法。由于记录的多数是数字，少量的中文字符，因此使用 Excel 或者记事本比较合适。2、制作方法1. 使用软件自带包进行记录，这里就不再叙述了。2. 使用 C++对文
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2024-05-31 17:33:53
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