主要介绍了在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。
一起跟随小编过来看看吧
2023/7/29 16:49:37 51KB Keras CNN LSTM 分类
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培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类,但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景,例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务,通常通过训练卷积神经网络(CNN)来解决。
对于具有大型数据集的大型模型,单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下,模型太大,以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中,使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务:TensorFlow,Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型,包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前,最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的,并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中,该模型在N个硬件设备之间复制,并且一小批训练样本被划分为N个微批次(参见图2)。
每个设备都
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基于Tensorflow下的cnn卷积神经网络实现图像的分类,Tensorflow
2023/7/27 3:14:38 4KB Tensorflow
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通过TensorFlow搭建卷积神经网络实现猫狗识别代码,训练和测试代码完整,下载之后可以直接运行测试打码,运行环境在Linux下,需要把代码中的路径修改为本机实际路径
2023/7/22 14:27:37 20.88MB 图像识别
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用于指静脉识别,Python语言,keras架构,CNN卷积神经网络,识别率可以达到97%。
禁止转载。
2023/7/17 1:28:34 5KB 指静脉识别 keras CNN
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可调卷积核、步长、激励函数、以及图片可自行选择
2023/7/16 2:45:15 20KB 卷积神经网络
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一个简单的CNN程序,实现对十种手写体数字的识别
2023/7/2 19:17:31 14.05MB CNN
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cudnn_7.6版本下载,主要配合cuda加速深度学习的CNN计算.
2023/6/29 3:37:16 183.57MB cudnn
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使用CNN等方法,进行视频中的人脸检测,可直接调用摄像头。
python源代码
2023/6/10 11:39:25 846KB 人脸检测 视频
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上传的是txt文件,里面含有数据集的下载链接和密码,下载方式为百度网盘。
数据集文件是在清华实验室采集到的交通路口图片的基础上,使用labelme对其进行交通信号灯的标注,标注采用VOC格式,全部手工标注,标注图片一共9812张,耗时两个月左右,质量有保证。
标注类别共18类,包括红灯,绿灯,黄灯的各类箭头,以及行人,自行车的信号灯类别。
整体文件包括原始图片,对应标签,保存有文件名的txt文件以及含有具体类别名称的txt文件。
全部打包上传。
已经经过本人使用YOLOV3和fast-r-cnn模型亲自测试,数据集数据真实有效。
相关的模型的文件和训练文件也已经全部上传,可在我发布的其他资源里找到
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡