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Python函数卷积 python的卷积函数( 二 )

IT技术产品描述


model.add(Dense(10, init='normal'))
model.add(Activation('softmax'))
#############
#开始训练模型
##############
#使用SGD + momentum
#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)
sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])
#调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．
#数据经过随机打乱shuffle=True 。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要 。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy 。
#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集 。
model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)
"""
#使用data augmentation的方法
#一些参数和调用的方法 ， 请看文档
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset
samplewise_center=False, # set each sample mean to 0
featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset
samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std
zca_whitening=False, # apply ZCA whitening
rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)
width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)
height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)
horizontal_flip=True, # randomly flip images
vertical_flip=False) # randomly flip images
# compute quantities required for featurewise normalization
# (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)
datagen.fit(data)
for e in range(nb_epoch):
print('-'*40)
print('Epoch', e)
print('-'*40)
print("Training...")
# batch train with realtime data augmentation
progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])
for X_batch, Y_batch in datagen.flow(data, label):
loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)
progbar.add(X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )
Python 中用于两个值卷积的函数是什么，我知道matlab 中是conv，Python中有预知对应的吗全部用文件IO的话可以这样： matlab把所有参数输出到一个文件里，然后用system命令调python脚本 。python脚本读文件做计算结果再写文件 。最后matlab再读文件得到结果 。假设python脚本的用法是： python xxx.py in.txt out.txt 则matlab调用命令...
使用python在GPU上构建和训练卷积神经网络 我将对代码进行补充演练，以构建在数据集上训练的任何类型的图像分类器 。在这个例子中 ， 我将使用花卉数据集，其中包括102种不同类型的花 。需要数据集和代码都可以私信我 。
Pytorch是机器学习和Python上的免费软件包 ， 非常易于使用 。语法模拟numpy，因此 ， 如果你在python中有一些科学计算经验，那么会相当有用的 。只需几行代码，就可以下载预先训练的数据集，使用定义的变换对图像进行标准化 ， 然后运行训练 。
创建和扩充数据集
为了增加数据集，我使用'google_images_download'API 从互联网上下载了相关图像 。显然，您可以使用此API不仅可以扩充现有数据集，还可以从头开始创建自己的数据集 。
确保从图像中挑选出异常值(损坏的文件或偶然出现的无关图像) 。
图像标准化
为了使图像具有相同的大小和像素变化，可以使用pytorch的transfors模块：
转移学习
从头开始训练的模型可能不是最明智的选择，因为有许多网络可用于各种数据集 。简单地说，像edge-和其他简单形状检测器等低级特征对于不同的模型是相似的，即使clasificators是针对不同目的进行训练的 。在本项目中 ， 我使用了一个预训练网络Resnet152，只有最后一个完全连接的层重新用于新任务，即使这样也会产生相当好的效果 。

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