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TensorFlow 2.0卷積神經網路實戰

為了解決Iris dataset的問題，作者王曉華 這樣論述：

卷積神經網路是現代神經網路的核心內容，TensorFlow又是現在最為流行的深度學習框架。   本書使用TensorFlow 2.0作為卷積神經網路實現的基本工具，引導深度學習初學者，從搭建環境開始，逐步深入到理論、代碼和應用實踐中去。   本書分為8章，第1章從搭建環境開始，包含Anaconda、Python、PyCharm、TensorFlow CPU 版本和GPU版本的安裝；第2章是Keras TensorFlow 2.0的使用基礎；第3章是TensorFlow 2.0語法；第4章是MNIST實戰；第5章是Dataset API；第6章是ResNet理論和實踐；第7章是注意力模型；第8章

是通過卷積實現的一個專案案例：識文斷字。   本書內容詳盡、示例豐富，是機器學習和深度學習初學者必備的參考書，同時非常適合高等院校人工智慧相關專業的師生閱讀，也可作為培訓學校相關專業的教材使用。 王曉華，電腦專業講師，長期講授物件導向程式設計、資料結構、Hadoop程式設計等研究生和本科生相關課程；主要研究方向為雲計算、資料採擷。曾主持和參與多項國家和省級科研課題，獨立科研專案獲省級成果認定，發表過多篇論文，擁有一項專利。著有《Spark MLlib機器學習實踐》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV TensorFlow深度學習與電腦視覺實戰》等圖書。

第1章Python和TensorFlow2.0的安裝1 1.1Python基本安裝和用法1 1.1.1Anaconda的下載與安裝2 1.1.2Python編譯器PyCharm的安裝5 1.1.3使用Python計算softmax函數8 1.2TensorFlow2.0GPU版本的安裝9 1.2.1檢測Anaconda中的TensorFlow版本9 1.2.2TensorFlow2.0GPU版本基礎顯卡推薦和前置軟體安裝10 1.3HelloTensorFlow13 1.4本章小結14 第2章簡化代碼的複雜性：TensorFlow2.0基礎與進階15 2.1配角轉成主角——

從TensorFlowEagerExecution轉正談起16 2.1.1Eager簡介與調用16 2.1.2讀取數據18 2.1.3使用TensorFlow2.0模式進行線性回歸的一個簡單的例子20 2.2HelloTensorFlow&Keras22 2.2.1MODEL！MODEL！MODEL！還是MODEL23 2.2.2使用KerasAPI實現鳶尾花分類的例子（順序模式）24 2.2.3使用Keras函數式程式設計實現鳶尾花分類的例子（重點）27 2.2.4使用保存的Keras模式對模型進行複用30 2.2.5使用TensorFlow2.0標準化編譯對Iris模型進行擬合31 2.2

.6多輸入單一輸出TensorFlow2.0編譯方法（選學）35 2.2.7多輸入多輸出TensorFlow2.0編譯方法（選學）39 2.3全連接層詳解41 2.3.1全連接層的定義與實現41 2.3.2使用TensorFlow2.0自帶的API實現全連接層43 2.3.3列印顯示TensorFlow2.0設計的Model結構和參數46 2.4本章小結48 第3章TensorFlow2.0語法基礎49 3.1BP神經網路簡介49 3.2BP神經網路兩個基礎演算法詳解53 3.2.1最小二乘法（LS演算法）詳解53 3.2.2道士下山的故事——梯度下降演算法56 3.3回饋神經網路反向傳播演

算法介紹59 3.3.1深度學習基礎59 3.3.2鏈式求導法則61 3.3.3回饋神經網路原理與公式推導62 3.3.4回饋神經網路原理的啟動函數68 3.3.5回饋神經網路原理的Python實現70 3.4本章小結74 第4章卷積層詳解與MNIST實戰75 4.1卷積運算基本概念75 4.1.1卷積運算76 4.1.2TensorFlow2.0中卷積函數實現詳解78 4.1.3池化運算80 4.1.4softmax啟動函數81 4.1.5卷積神經網路原理83 4.2TensorFlow2.0程式設計實戰—MNIST手寫體識別86 4.2.1MNIST資料集86 4.2.2MNIST資料集

特徵和標籤介紹88 4.2.3TensorFlow2.0程式設計實戰MNIST資料集90 4.2.4使用自訂的卷積層實現MNIST識別95 4.3本章小結98 第5章TensorFlow2.0Dataset使用詳解99 5.1DatasetAPI基本結構和內容99 5.1.1DatasetAPI數據種類100 5.1.2DatasetAPI基礎使用101 5.2DatasetAPI高級用法102 5.2.1DatasetAPI資料轉換方法104 5.2.2一個讀取圖片資料集的例子108 5.3使用TFRecordAPI創建和使用資料集108 5.3.1TFRecord詳解109 5.3.2T

FRecord的創建111 5.3.3TFRecord的讀取115 5.4TFRecord實戰——帶有處理模型的完整例子121 5.4.1創建資料集121 5.4.2創建解析函數122 5.4.3創建資料模型123 5.4本章小結124 第6章從冠軍開始：ResNet125 6.1ResNet基礎原理與程式設計基礎125 6.1.1ResNet誕生的背景126 6.1.2模組工具的TensorFlow實現——不要重複造輪子129 6.1.3TensorFlow高級模組layers用法簡介129 6.2ResNet實戰CIFAR-100資料集分類137 6.2.1CIFAR-100資料集簡介1

37 6.2.2ResNet殘差模組的實現140 6.2.3ResNet網路的實現142 6.2.4使用ResNet對CIFAR-100進行分類145 6.3ResNet的兄弟——ResNeXt147 6.3.1ResNeXt誕生的背景147 6.3.2ResNeXt殘差模組的實現149 6.3.3ResNeXt網路的實現150 6.3.4ResNeXt和ResNet的比較151 6.4其他的卷積神經模型簡介152 6.4.1SqueezeNet模型簡介153 6.4.2Xception模型簡介155 6.5本章小結156 第7章Attentionisallweneed!157 7.1簡單的

理解注意力機制158 7.1.1何為“注意力”158 7.1.2“hardorsoft？”—注意力機制的兩種常見形式159 7.1.3“SpatialandChannel！”—注意力機制的兩種實現形式160 7.2SENet和CBAM注意力機制的經典模型163 7.2.1最後的冠軍—SENet163 7.2.2結合了Spatial和Channel的CBAM模型166 7.2.3注意力的前沿研究—基於細細微性的圖像注意力機制171 7.3本章小結173 第8章卷積神經網路實戰：識文斷字我也可以174 8.1文本資料處理175 8.1.1資料集介紹和資料清洗175 8.1.2停用詞的使用177

8.1.3詞向量訓練模型word2vec使用介紹180 8.1.4文本主題的提取—基於TF-IDF（選學）183 8.1.5文本主題的提取—基於TextRank（選學）187 8.2針對文本的卷積神經網路模型簡介—字元卷積190 8.2.1字元（非單詞）文本的處理191 8.2.2卷積神經網路文本分類模型的實現—Conv1D（一維卷積）199 8.3針對文本的卷積神經網路模型簡介—詞卷積201 8.3.1單詞的文本處理201 8.3.2卷積神經網路文本分類模型的實現—Conv2D（二維卷積）203 8.4使用卷積對文本分類的補充內容207 8.4.1漢字的文本處理207 8.4.2其他的一些細

節210 8.5本章小結211  

Iris dataset進入發燒排行的影片

基於語意之輪廓表示法及全連結捲積類神經網路之單晶片多車輛辨識系統

為了解決Iris dataset的問題，作者徐雋航 這樣論述：

鑒於現今智慧車輛發展迅速，前方車輛辨識及車距檢測為先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 設計中相當重要的一環，此項技術通常藉由攝影鏡頭擷取前方影像，並透過影像辨識技術來判斷前方是否存在車輛、障礙物等等，進而控制車輛減速以保持安全距離。而這些複雜的圖形辨識技術往往需要透過高功耗之大型運算系統來實現，並且，若將傳統電腦安裝於車內常需要克服體積過大、耐震性不佳等缺點。因此，本研究專注於如何將車輛辨識及車距檢測演算法實現於單晶片，以達到高性能、低功耗，以及體積小之目的。為實現前方車輛辨識及車距檢測，本研究透過單一彩色相機模組收集前方影

像資訊，並於單一現場可程式邏輯閘陣列 (Field Programmable Gate Array, FPGA) 晶片中以最精簡之硬體電路實現白平衡 (White Balance)、影像對比度強化技術 (Image Contrast Technique)、物體邊緣檢測、利用基於模糊語意影像描述 (Semantics-based Vague Image Representation, SVIR) 改良之基於語義之輪廓表示法 (Semantic-based Contour Representation, SCR) 特徵表達物體、再透過不同的卷積核 (Convolution Kernel) 重釋SC

R特徵並交由全連接類神經網路(Fully Connected Neural Network, FCN) 進行車輛辨識。最後，以多個邊界框 (Bounding Box) 同時檢測前方多台車輛，達到單頁多目標辨識 (Single Shot MultiBox Detector，SSD) 之功能，而邊界框之座標可以透視法 (Perspective View) 計算前車相對距離。根據本研究之實驗結果，在相機以每秒90張影像攝影速度以及影像解析度在640×480像素的條件下，本研究僅須3.61us即可完成單台車輛辨識，車輛辨識率可達到94%，且車輛與非車輛至少保持38%以上之分離度，有效減少感測錯誤的情況

發生。因此，實現一真正高性能、低功耗以及體積小之前方車輛辨識晶片。