python 深度学习模型不需要训练直接测试图像分类 / 张生荣

python深度学习tensorflow训练好的模型进行图像分类

目录正文随机找一张图片读取图片进行分类识别最后输出正文谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类. 下载链接: h ...

目录一.假如训练集表现不好 1.尝试新的激活函数 2.自适应学习率 ①Adagrad ②RMSProp ③ Momentum ④Adam 二.在测试集上效果不好 1.提前停止 2.正则化 3.Dro ...

目录前言一.什么是语义分割二.Unet 1.基本原理 2.mini_unet 3. Mobilenet_unet 4.数据加载部分参考前言最近由于在寻找方向上迷失自我,准备了解更多的计算机 ...

目录 1 摘要 2 方法介绍 2.1 多分类任务对抗样本 2.2 多标签任务对抗样本 2.3 双分类器对抗训练人脸表情对抗训练 1 摘要当前深度模型抵御对抗攻击最有效的方式就是对抗训练,神经网络在 ...

目录从Keras转换成PB模型从PB模型转换成ONNX模型改变现有的ONNX模型精度部署ONNX 模型总结从Keras转换成PB模型请注意,如果直接使用Keras2ONNX进行模型转换大 ...

如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣,但是并不知道从哪里开始,也不知道使用哪种库,那么这里就为你提供了许多帮助. 在这篇文章里,我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库. 这个名单并不详尽,它 ...

一.前言本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集训练集中有 25000 张图像,测试集中有 12500 张图像.作为简单示例,我们用不了那么多图像,随便抽取一小部分猫狗图像到一个文件夹里即可. ...

目录 LeNet 模型训练在本节中,我们将介绍LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一.这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院Yann LeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识 ...

目录 ResNet模型训练模型 ResNet沿用VGG完整的KaTeX parse error: Undefined control sequence: \time at position 2: 3 ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout 简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...

目录互相关运算卷积层特征映射由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-cor ...

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型与softmax回归 ...

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集.如今,MNIST数据集更像是一个健全的检查,而不是一个基准. 为了提高难度,我们将在接下来的章节中讨论在 ...

一.模型参数的保存和加载 torch.save(module.state_dict(), path):使用module.state_dict()函数获取各层已经训练好的参数和缓冲区,然后将参数和缓冲区 ...

目录之前的笔记里实现了softmax回归分类.简单的含有一个隐层的神经网络.卷积神经网络等等,但是这些代码在训练完成之后就直接退出了,并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用.为了让训练结果可 ...

数据增强的必要性深度学习在最近十年得以风靡得益于计算机算力的提高以及数据资源获取的难度下降.一个好的深度模型往往需要大量具有label的数据,使得模型能够很好的学习这种数据的分布.而给数据打标签往往 ...

这篇文章用来整理一下入门深度学习过程中接触到的四种激活函数,下面会从公式.代码以及图像三个方面介绍这几种激活函数,首先来明确一下是哪四种: Sigmoid函数 Tahn函数 ReLu函数 SoftMa ...

一.卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络,也称为卷积网络或CNN.CNN是一种特殊的多层神经网络,用于处理具有明显网格状拓扑的数据.其网络的基 ...

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = ...