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這兩本書分別來自人民郵電出版社 和清華大學所出版 。
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機器視覺之TensorFlow2入門原理與應用實戰
為了解決python dataset用法 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書主要介紹了TensorFlow 2在機器視覺中的應用。本書共8章,主要內容包括神經網路的原理,如何搭建開發環境,如何在網路側搭建圖片分類器,如何識別圖片中不同膚色的人數,如何用遷移學習診斷醫療影像,如何使用Anchor-Free模型檢測文字,如何實現OCR模型,如何優化OCR模型。本書適合機器視覺、深度學習方面的專業人士閱讀。
TensorFlow 2.0卷積神經網路實戰
為了解決python dataset用法 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
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#2.【Python教學】Python 使用BigQuery 的操作與安裝
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#3.【Python-Tensorflow】tf.data.Dataset的解析与使用原创
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#4.2.1 DataLoader 与DataSet - PyTorch 学习笔记
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#5.python dataset用法- OSCHINA - 中文开源技术交流社区
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#8.Azure Machine Learning Python - Dataset 類別
這個方法已被取代,不再受到支援。 TabularDataset呼叫Dataset.Tabular 上的靜態方法,並在該處使用方法, take_sample 以建立。 如需詳細資訊,請參閱https ... 於 learn.microsoft.com -
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#10.Nn Module List - Artvik-home
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#11.paddle.io.DataLoader
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#12.簡明Python Pandas 入門教學 - TechBridge 技術共筆部落格
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#13.Dataset:CIFAR-10簡介、下載、使用方法之詳細攻略
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#14.Polars scan csv python. Parsing dates from a file. 個人的に
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#15.Pandas 数据结构– DataFrame
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对于更高级的用法, function 也可以返回一个 pyarrow.Table 。此外,如果 ... class DatasetDict :继承自 Python dict ,包含 Dataset 的字典,其中键为 split ... 於 www.huaxiaozhuan.com -
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#44.torch — PyTorch 2.0 documentation
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#45.一文读懂PyTorch 中Dataset 与DataLoader
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#47.常用数据集Datasets - Keras 中文文档
50,000 张32x32 彩色训练图像数据,以及10,000 张测试图像数据,总共分为100 个类别。 用法:. from keras.datasets import cifar100 (x_train, y_train), (x_test, y_test) ... 於 keras.io -
#48.Fine-tuning - OpenAI API
Once you have compiled a dataset and before you create a fine-tuning job, it is important to check the data formatting. To do this, we created a simple Python ... 於 platform.openai.com -
#49.kaggle使用教學
Kernels: 執行程式的主要環境,可以想像是可以創一個VM,然後專門來跑訓練的程式,詳細的用法下面會在做說明。 Datasets: 公開的資料集,作業的訓練資料也是這裡頭的其中 ... 於 www.kaggle.com -
#50.2.4. 访问数据集的数据— Python与开源GIS 文档
上面的help() 函数查看gdal方法:退出查看页面在终端输入“q”。继续查看ReadAsArray() 方法。 >>> help(dataset.ReadAsArray). 於 www.osgeo.cn -
#51.Day 22:Tensorflow Dataset 相關用法整理 - iT 邦幫忙
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#52.Python 資料處理筆記- 使用Panda進行數據處理 - Yanwei Liu
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#55.[Python實作] 密度聚類DBSCAN
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Pure Python, cross platform, single function module with no dependencies for playing sounds. Installation. Install via pip: 於 pypi.org -
#57.pytorch中的dataset用法详解- python
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mongoexport is a command-line tool that produces a JSON or CSV export of data stored in a MongoDB instance. Run mongoexport from the system command line, not ... 於 www.mongodb.com -
#61.5 个流行的自然语言处理库及入门用法
... 个流行的Python NLP 库和它们的入门用法, ... The Hugging Face datasets library contains 635 datasets Reusing dataset squad (/home/matt/. 於 aijishu.com -
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#63.三分鐘學會Tensorflow中數據集的使用方法(tf.data.Dataset)
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#64.【教學】從COCO Dataset中提取所需的類別資料
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#67.dataclasses --- 数据类
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#68.datasets load_dataset函数
>>> dataset = datasets.load_dataset("csv", data_dir="E:\Python ... Python中cv2.Canny() 函数用法详解 2023年7月11日; Requirement already ... 於 aitechtogether.com -
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