keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用。 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上 ...
在网上看到一篇博客,地址https: www.pyimagesearch.com imagenet vggnet resnet inception xception keras ,是关于利用keras上预训练的模型进行图像分类的示例,于是我也自己动手运行了一下,效果,一般。 上代码 代码与博客相比有轻微改动,所做的事很简单,就是加载模型及权重,第一次加载权重的时候会从网上下载,速度还是挺快的,vg ...
2018-09-25 19:44 0 4353 推荐指数:
keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用。 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上 ...
1 实现场景分析 业务在外呼中经常会遇到接听者因忙或者空号导致返回的回铃音被语音识别引擎识别并传递给业务流程解析,而这种情况会在外呼后的业务统计中导致接通率的统计较低,为了解决该问题,打算在回铃音进 ...
inceptionV3 xception 注意这里调用官方的模型之后又接了自己的全连接层,前 ...
keras提供了VGG19在ImageNet上的预训练权重模型文件,其他可用的模型还有VGG16、Xception、ResNet50、InceptionV3 4个。 VGG19在keras中的定义: def VGG19(include_top=True, weights ...
在很多复杂的计算机视觉问题上,我们需要使用层次相对较深的卷积神经网络才能得到好结果,但是自己从头去构建卷积神经网络是一个耗时耗力的事情,而且还不一定能训练好。大家通常用到最多的技巧是,使用“预训练好的模型”初始化模型,再在自己的数据集上进行后续处理。 这里记录学习keras预训练模型的笔记 ...
1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类。总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 ...
最近在研究金融舆情分类的工作,所以调研了一些这方面的内容。 如果对这一块不了解的朋友,首先可能需要先了解下google发布的bert,其实我也是现学的。 NLP的发展历程经过了下面几个阶段,到18年,由google发布的bert在NLP任务上取得不错的成绩,后续近几年就变成预训练模型的世界 ...
微调 Torchvision 模型 在本教程中,我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取,所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构,并将直观展示如何微调任意的PyTorch模型。由于每个模型架构 ...