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使用2D卷积技术进行时间序列预测

本文将展示一种新的时间序列预测方法。目标数据集在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：你需要知道的是，这些数据是来自能源网络的各种读数。我们的目标是利用这些数据点预测电网的实时能源需求。数据点还包括露点和干球温度，因为空调是能源消耗的主力...

TensorFlow2学习十五、使用VGG16模型训练自己的数据集

一、说明VGG16在2014年ImageNet比赛中获胜。ImageNet数据集中有1000个图像属于1000个不同的类别。VGG模型的权重是免费的，可以在您自己的模型和应用程序中加载和使用。这使得其他研究人员和开发人员可以在自己的工作和程序中使用最先进的图像分类模型。二、实现过程1.这里使用谷歌...

一份TensorFlow2.0中文教程

近两个月，网上已经出现了大量TensorFlow20英文教程。在此文章中，本文为大家推荐一个持续更新的中文教程，以便大家学习。来源：机器之心今年3月份，谷歌在TensorflowDeveloperSummit2019大会上发布TensorFlow2.0Alpha版。作为...

机器学习:TensorFlow 2.0中的10个技巧

在本文中，我们将探索TensorFlow2.0的10个特性。1(a).用于构建输入管道的tf.dataAPI从张量构建管道>>>dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices([8,3,0,8,2,1])>>...

TensorFlow2学习二、TensorFlow Keras 构建简单网络

一、简介Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。1.导入tf.kerasimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersprint(tf.__version__)pr...

Keras各种Callbacks介绍

1前言在tensorflow.keras中，callbacks能在fit、evaluate和predict过程中加入伴随着模型的生命周期运行，目前tensorflow.keras已经构建了许多种callbacks供用户使用，用于防止过拟合、可视化训练过程、纠错、保存模型checkpoints和生成...

一文上手最新Tensorflow2.0系列|使用GPU加速

1.安装配置GPU环境1.1.安装GPU版TF在之前我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。这里我们可以直接使用pip命令来安装：apipinstalltensorflow-gpu==2.0.0-alpha0安装完...

机器学习-计算机视觉和卷积网络CNN

概述对于计算机视觉的应用现在是非常广泛的，但是它背后的原理其实非常简单，就是将每一个像素的值pixel输入到一个DNN中，然后让这个神经网络去学习这个模型，最后去应用这个模型就可以了。听起来是不是很简单，其实如果大家深入研究的话，这里面还是有很多内容去学习的，例如：咱们的图片大小可能不一样，同一张图...

详解SoftMax多分类器

常见的逻辑回归、SVM等常用于解决二分类问题，对于多个选项的分类问题，比如识别手写数字，它就需要10个分类，同样也可以用逻辑回归或SVM（只是需要多个二分类来组成多分类）。对于多分类的实现，我们还可以使用Softmax函数，它是逻辑回归在N个可能不同的值上的推广。Softmax作用神经网络的原始...

一文上手最新Tensorflow2.0系列|“tf.data”API 使用

除了GPU和TPU等硬件加速设备以外，一个高效的数据输入管道也可以很大程度的提升模型性能，减少模型训练所需要的时间。数据输入管道本质是一个ELT（Extract、Transform和Load）过程：Extract：从硬盘中读取数据（可以是本地的也可以是云端的）。Transform：数据的预处理（例如...