【信号处理】基于变分自编码器（VAE）的脑电信号增强典型方法实现（tensorflow)
port matplotlib.pyplot as pltimport glob from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, Conv2DTranspose, BatchNormalization, LeakyReLU, Dense, Lambda, R...
Tensorflow（GPU版本配置）一步到位！！！
Tensorflow（GPU版本配置）一步到位！！！ CUDA安装CUDA配置Tensorflow配置常见的包 CUDA安装 CUDA配置 Tensorflow配置常见的包 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_availa...
tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型
系列文章目录 如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测 项目地址 文章目录 系列文章目录项目地址一、准备模型二、使用步骤1.下载模型并放置到指定位置3. 修改模型配置信息修改相关模型配置如下 3. 运行代码 总结 一、准备模型 你需要准备两...
【信号处理】基于DGGAN的单通道脑电信号增强和情绪检测（tensorflow）
a processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)from sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom tensorflow.keras.utils import to_categoricalfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport tenso...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（十三）—— 利用 TensorFlow 进行多 GPU 分布式训练
作原理 如何使用 使用回调确保容错 tf.data 性能提示 数据集批处理注意事项 调用 dataset.cache() 调用 dataset.prefetch(buffer_size) 本文是使用 TensorFlow 对 Keras 模型进行多 GPU 训练的指南。 前言 在多台设备之间分配计算通常有两种方法： 数据并行，即在多个设备或多台机器上复制单个模型。它们各自处理不同批次的数据，然后合并结果。这种设置有很...
政安晨：【深度学习部署】—— TensorFlow Extended（TFX）介绍
道以及在其管道上运行的应用程序非常重要。 安装 pip install tfx 关于 TFX TFX 是一个在生产环境中构建和管理机器学习工作流程的平台。 TFX 提供以下功能： TFX 是一种基于 TensorFlow 的 Google 生产级机器学习工具包。 该平台提供了一个配置框架和众多共享库，用来集成定义、启动和监控机器学习系统所需的常见组件。 TFX管道 TFX管道由实现ML管道的一系列组件构成，特别是确保...
政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（五）—— Dropout和批归一化
tion('relu'), 如果你将它添加为网络的第一层，它可以充当一种自适应的预处理器，类似于Sci-Kit Learn的StandardScaler。 示例 - 使用Dropout和批归一化 在看TensorFlow和Keras的例子之前，我们先对比看一下pyTorch的例子： import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optim # 定义神...
政安晨：【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（一）—— 单个神经元
咱们在这篇文章中将了解与练习深度学习的构建模块--线性单元。 开始深度学习的入门练习 利用这个系列的文章，您即将学习到构建自己的深度神经网络所需的一切。 通过使用Keras和Tensorflow，您将学习以下内容： 咱们这个系列文章将通过完整的实例向您介绍这些主题，然后在练习中，您将更深入地探索这些主题，并将它们应用于真实世界的数据集中。 现在让我们开始！ 深度学习究竟是什么？ 最近几年人工智能领域最令人印象深刻的...
政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（二）—— 深度神经网络
时被称为隐藏层，因为我们从未直接看到它们的输出。 构建序列模型 我们一直在使用的Sequential模型将按顺序连接一个层的列表：第一层获得输入，最后一层产生输出。这创建了上图所示的模型： from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers model = keras.Sequential([ # the hidden ReLU layer...
政安晨：专栏目录【TensorFlow与Keras实战演绎机器学习】
本篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras实战演绎机器学习》的总纲，专栏文章不断更新，这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。 TensorFLow简述 TensorFlow给自己的定位是端到端机器学习平台，作者政安晨对TensorFlow的简述如下： 导入和使用TensorFlow其实并不难： import tensorflow as tf 关键是如何循序渐进地入门，并针对某个具体目标开展实例，并解决问题...