[Deep-Learning-with-Python] 文本序列中的深度学习 将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列、时间序列、一般性序列数据等等。处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式)。 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式。可以理解...
[美] 弗朗索瓦·肖莱(Francois Chollet) 著 项目说明 目录下代码文件名前缀表示对应于Deep Learning with Python的中文译本 《Python 深度学习》的相应章节,难度循序渐进。代码中使用中文注释。 源代码可以参考官方Jupyter Notebook的GitHub项目 图书目录 第一部分 深度学习基础 第1章 什么是深度学习2 1.1 人工智能、机...
Hi All, this is a series of blogs that I intend to write about how to use TensorFlow 2.0 for deep learning. 大家好,我打算撰写一系列博客,介绍如何使用TensorFlow 2.0进行深度学习。 In this blog, I will go over how to classify Fashion Mnist data set using TensorFlow 2.0. Last time in Part1...
2.留在Pytorch生态系统中,使用JIT(一种及时的编译器,用于以Pytorch为中心的Python子集,而且当我们在Python中运行JITed模型时,我们会追求它的两个优点:①有时JIT会实现很好的优化,②JITed的模型能够帮助避免对web服务器的GIL) 3.在libtorch下运行模型,或者使用派生的Torch Mobile 【Interoperability beyond PyTorch wit...
之前学完了深度学习的基础知识,也有在看一些论文,但由于时间限制没有做多少实践和总结,这次就总结一下《Deep learning with Python》这本书的一些笔记,主要是part 1。毕竟下手编程和学习数学理论是很不同的。这本书可以很容易在网上找到PDF文件,建议理论知识学得差不多的同学拿着本书快速刷一遍,而且这本书所有代码...
本文中,学习(learning)意味着寻找神经网络中所有layer的权重值的集合,比如正确地将样本数据集的输入和相关的目标映射。这里需要注意的是,一个神经网络可能包含成千上万个参数。修改某个参数可能会影响其它所有的参数,那找到所有参数的正确值看似是个相当艰巨的任务。
Pytorch是一个面向deep learning的重要的工具——第三方library。 Pytorch提供了核心的数据结构——Tensor(张量),一个类似于numpy 数组的多维数组。张量加速数学操作:假设是硬件和软件的适当组合。 PyTorch有用于分布式培训的包、用于高效数据加载的工作进程和一个广泛的通用深度学习函数库。
《Deep Learning with Python》一书为Keras框架作者弗朗索瓦·肖莱所撰写,其内容深入浅出,并带有几十个示例以帮助读者理解深度学习的特点,及相关的工程技巧,称得上是一本深度学习入门的优质读物。 image.png 第1章 什么是深度学习 1、深度学习发展得如此迅速,主要原因在于它在很多问题上都表现出...
所以深度学习从定义上说是:用多级的方法来学习数据的表达,这是一个简单的想法,但当它的结果出现,其中非常简单的方法,成功的封装后,它最终看上去就像是魔法。 1.1.5 三张图理解机器学习的原理 现在,你知道机器学习是关于映像输入(如图片)到目标(如标签“猫”),这个过程通过观察大量从输入到输出的例子实现。你同样...
fit_generator第一个参数是Python生成器类型,能不断地生成输入和标签批量。因为数据不断生成,Keras模型需要知道在声明一个epoch之前从发生器中抽取多少批量;steps_per_epoch参数:从生成器中生成 steps_per_epoch个批量数据;在经过steps_per_epoch次梯度下降后,在下一个epoch上进行训练。在这里,批量大小为20,一个...