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利用Python实现卷积神经网络的可视化
1、你可以使用Matlab,或者Matplotlib(一个著名的python绘图包,强烈建议)。Matplotlib: Python可视化Matplotlib是一个用Python创建静态、动画和交互式可视化的综合性库。Matplotlib让简单的事情变得简单,让困难的事情成为可能。
2、典型的卷积神经网络包括: Alexnet、VGG、ResNet; InceptionVInceptionVInceptionVInceptionVInception-ResNet 。
3、用PhotoshopCS6,可以很方便地对图像进行处理。
4、经典的CNN网络:Alex-Net VGG-Nets Resnet 常用应用:深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。
怎样用python实现深度学习
用Keras开发第一个神经网络 关于Keras:Keras是一个高级神经网络的应用程序编程接口,由Python编写,能够搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。使用PIP在设备上安装Keras,并且运行下列指令。
早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。
Apache MXNet 是一个灵活高效的深度学习库。可以使用它的 NDArray 将模型的输入和输出表示和操作为多维数组。NDArray 类似于 NumPy 的 ndarray,但它们可以在 GPU 上运行,以加速计算。
第四:Keras Keras是一个高度模块化的神经网络库,使用Python实现,并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。
今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络,并对未知图像进行预测。
Python深度学习之图像识别
1、前面有几讲也是关于机器学习在图像识别中的应用。今天再来讲一个关于运用google的深度学习框架tensorflow和keras进行训练深度神经网络,并对未知图像进行预测。
2、import ImageFilter2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)3 imfilter.show()4 序列图像。即我们常见到的动态图,最常见的后缀为 .gif ,另外还有 FLI / FLC 。
3、OpenCV OpenCV是最常用的图像和识别库。毫不夸张地说,OpenCV能让Python在图像和***识别领域完全替代Matlab。OpenCV提供各种应用程序接口,同时它不仅支持Python,还支持Java和Matlab。
4、EasyOCR像任何其他OCR(谷歌的tesseract或任何其他OCR)一样从图像中检测文本,但在我使用它的参考资料中,我发现它是从图像中检测文本的最直接的方法,而且高端深度学习库(pytorch)在后端支持它,这使它的准确性更可靠。
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本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。
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学习Python编程技术的流程与步骤,自学与参加培训学习都适用。清楚学习目标 无论是学习什么知识,都要有一个对学习目标的清楚认识。
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