其它的深度学习库通过对大数据集做预处理,绕过了内存限制,但TensorFlow通过Data API,使一切都容易了:只需要创建一个数据集对象,告诉它去哪里拿数据,以及如何做转换就行。TensorFlow负责所有的实现细节,比如多线程、队列、批次和预提取。另外,Data API和tf.keras可以无缝配合! Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)...
所以接下来会从 character RNN 开始(预测句子中出现的下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN(每次迭代中学习文本中的随机部分),然后创建一个有状态RNN(保留训练迭代之间的隐藏态,可以从断点继续,用这种方法学习长规律)...
下面的代码使用 Scikit-Learn 的load_sample_images()(加载两个彩色图像,一个中国庙宇,另一个是一朵花)加载两个样本图像。 然后创建两个的卷积核(一个中间是垂直的白线,另一个是水平的白线),并将他们应用到两张图形中,使用 TensorFlow 的conv2d()函数构建的卷积图层(使用零填充且步幅为 2)。 最后,绘制其中一...
正如我们将看到的,我们将使用的训练算法需要两个具有相同架构(但不同参数)的 DQN:一个将在训练期间用于驱动 Ms.Pac-Man(the actor,行动者),另一个将观看行动者并从其试验和错误中学习(the critic,评判者)。每隔一定时间,我们把评判者网络复制给行动者网络。因为我们需要两个相同的 DQN,所以我们将创建一个q_ne...
第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型 自编码器是能够在无监督(即,训练集是未标记)的情况下学习输入数据的紧密表征(叫做潜在表征或编码)的人工神经网络。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度,使得自编码器对降维有用(参见第 8 章)。自编码器还可以作为强大的特征检测器,它们可以用于无监督的深度神经网络预训...
第18章 强化学习 第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型 目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf...
《Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2》第三版是一本关于使用Python进行机器学习和深度学习的综合指南。 本书包含清晰的解释、可视化和项目实战,深入涵盖了所有基本的机器学习技术。本书也不同于经典的学术机器学习教科书,因为它强调实用的代码示...
scikit-learn使用概述 机器学习总结 机器学习入门:scikit-learn库的使用1 1问题定义 需求分析-业务理解-问题梳理 问题定义需要对要解决的问题做需求分析,在业务理解的基础上,梳理出要解决的问题并定义让需求方确认。 脱离业务和数据空谈模型就是耍流氓,业务指导数据,数据驱动业务 明确定义所要解决的问题—房价预测(回...
百度试题 结果1 题目你需要使用Python进行机器学习建模,以下哪个库的功能最适合处理图像识别问题? A. Scikit-learn B. TensorFlow C. PyTorch D. Keras 相关知识点: 试题来源: 解析 C
Matplotlib:一个全面的2D绘图库,用于在Python中生成各种静态、动画和交互式绘图。 TensorFlow:由Google开发的开源机器学习库,用于构建和训练深度学习模型。 Scikit-learn:简单有效的数据挖掘和数据分析工具,为分类、回归、聚类等提供了一系列机器学习算法。 requests:用于向web服务发出请求的HTTP库,可以轻松地与api通信并从...