Публикации по теме 'keras'
Обучение RNN синтаксическому анализу введенной пользователем высоты с помощью tf.Keras
На днях мне пришлось ввести свой рост в веб-форму, вручную выбрав свой рост в футах и дюймах в двух раскрывающихся меню. Это немного раздражало, но, по крайней мере, мне не нужно было вводить номер телефона с помощью ползунка .
Однако я подумал: должно быть довольно просто обучить нейронную сеть распознавать ввод высоты пользователя и возвращать высоту ввода пользователя в дюймах.
Во-первых, нам нужно получить некоторые данные для обучения, поэтому я создал два коротких метода для..
Интеграция машинного обучения с Jenkins 🤝
Задание Mlops- 3 ☆*:
1. Создайте образ контейнера с Python3 и Keras или numpy, установленным с помощью Dockerfile.
2. Когда мы запускаем этот образ, он должен автоматически запускать обучение модели в контейнере.
3. Создайте цепочку заданий job1, job2, job3, job4 и job5, используя плагин конвейера сборки в Jenkins.
4. Job1: автоматическое получение репозитория Github, когда некоторые разработчики отправляют репозиторий на Github.
5. Job2: просмотрев код или программный файл,..
Часть IV: преобразование модели Keras в формат TensorFlow SavedModel
Серия блогов из 4 частей: документирование результатов моих экспериментов по обнаружению объектов с использованием Keras, Tensorflow.
В последней записи блога мы узнаем, как преобразовать файл модели keras в формат модели замороженного графа TensorFlow (2.x) (*.pb) и его текстовое представление (*.pbtxt) .
В этом сообщении блога мы научимся преобразовывать тот же файл модели keras в формат TensorFlow SavedModel *.pb
Введение
Формат сохраненной модели TF: одна SavedModel..
Пицца? Или макароны? Создайте классификатор изображений с помощью Keras за 30 минут
Создайте простой классификатор изображений с помощью нейронных сетей за считанные минуты!
Глубокое обучение, подмножество машинного обучения, связанное с искусственными нейронными сетями, оказалось чрезвычайно эффективным при классификации изображений. Несмотря на математическую строгость внутренней работы этих алгоритмов, библиотеки Python, такие как keras , делают эти проблемы доступными для всех нас. В этой статье я рассмотрю дизайн простого классификатора изображений с..
К как у Кераса… простая классификационная модель!
Надеюсь, вы понимаете, о чем этот пост, да, вы правы! Речь идет о построении простой модели классификации с использованием Keras API. Как мы все знаем, Keras - одна из простых, удобных и самых популярных библиотек глубокого обучения на данный момент, и она работает поверх TensorFlow / Theano. Полная документация по Keras находится здесь . Kears популярен благодаря следующим руководящим принципам.
Модульность : модель можно рассматривать как последовательность или график...
Простая нейронная сеть для начинающих с использованием Tensorflow
Тензорный поток:
Tensorflow — это мощный пакет Python для простой разработки и развертывания в различных приложениях. Современный исследователь использует Tensorflow для своих исследовательских работ. Tensorflow предоставляет красивую экосистему для разработчиков различных потоков. например, разработчики машинного обучения, веб-разработчики, разработчики приложений. Этот пакет использовался на многих языках, таких как разработка Python, разработка JavaScript, разработка Swift и..
Введение в глубокое обучение с помощью Keras
Как использовать библиотеку Keras Deep Learning
Keras - это высокоуровневый API нейронных сетей, способный работать поверх Tensorflow , Theano и CNTK . Он позволяет быстро экспериментировать с помощью высокоуровневого, удобного, модульного и расширяемого API. Keras также можно запускать как на CPU, так и на GPU.
Keras был разработан и поддерживается Francois Chollet и является частью ядра Tensorflow, что делает его предпочтительным высокоуровневым API для Tensorflow.
Эта..
