第六部分 实战 TensorFlow 验证码识别 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 准备模型开发环境 • 生成验证码数据集 • 输入与输出数据处理 • 模型结构设计 • 模型损失函数设计 • 模型训练过程分析 • 模型部署与效果演示 第六部分 目录 准备模型开发环境 第三方依赖包 数据集生成 • Pillow • captcha 数据， 它应该为一般的图像处理工 具提供坚实的基础。 https://github.com/python-pillow/Pillow captcha Catpcha 是一个生成图像和音频验证码的开源工具库。 https://github.com/lepture/captcha from captcha.image import ImageCaptcha from captcha.audio https://github.com/pallets/flask 生成验证码数据集 验证码（CAPTCHA）简介 全自动区分计算机和人类的公开图灵测试（英语：Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart，简称CAPTCHA），俗称验证码，是一种区分用户是 计算机或人的公共全自动程序。在CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一

Supervised Learning https://towardsdatascience.com/supervised-vs-unsupervised-learning-14f68e32ea8d Massive Unlabeled data Unsupervised Learning https://medium.com/intuitionmachine/predictive-lear com/applied-deep-learning-part-3-autoencoders- 1c083af4d798 https://towardsdatascience.com/a-wizards-guide-to-adversarial-autoencoders-part-1- autoencoder-d9a5f8795af4 How to Train? PCA V.S. Auto-Encoders e.com/a-wizards-guide-to-adversarial-autoencoders-part-2- exploring-latent-space-with-adversarial-2d53a6f8a4f9 Adversarial AutoEncoders ▪ Give more details after GAN https://towardsdatascience.com/

第四部分 实战 TensorFlow 房价预测 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 • 房价预测模型介绍 • 使用 TensorFlow 实现房价预测模型 • 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 • 实战 TensorFlow 房价预测 第四部分 目录 房价预测模型介绍 前置知识：监督学习（Supervised Learning） read_csv 方法实现了快速读取 CSV（comma-separated) 文件到数据框的功能。 数据可视化库：matplotlib & seaborn & mplot3d matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成出版物质量级别的图像和各种硬拷贝格式， 并广泛支持多种平台，如：Python 脚本，Python，IPython Shell 和 Jupyter Notebook。 mplot3d 是一个基础 3D绘图（散点图、平面图、折线图等）工具集，也是 matplotlib 库的一部分。同时，它也支持轻量级的独立安装模式。 数据分析（2D） seaborn.lmplot 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（2D） seaborn.lmplot 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（3D） Axes3D.scatter3D

关的功能模块可以快速整合数据、构建与设计模型、实现模型 训练、导出与部署等操作。这些功能的相关模块主要有如下： 1）torch.nn 包，里面主要包含构建卷积神经网络的各种算子 操作，主要包括卷积操作（Conv2d、Conv1d、Conv3d）激 活函数、序贯模型 (Sequential)、功能函数 (functional)、损 失功能、支持自定义的模型类（Module）等。通过它们就可 以实现大多数的模型结构搭建与生成。 现对整个计算图参数的评估优化。但是到底什么是张量？可以 看下面这张图： 图 1-3（张量表示） PyTorch + OpenVINO 开发实战系列教程 第一篇 5 上图 1-3 中标量、向量、数组、3D、4D、5D 数据矩阵在深 度学习框架中都被称为张量。可见在深度学习框架中所有的数 据都是张量形式存在，张量是深度学习数据组织与存在一种数 据类型。 ● 算子 / 操作数 深度学习主要是针对张量的数据操作、这些数据操作从简单到 初始化了一个两行四列值全部为零的数组。torch.zeros 表示 初始化全部为零，torch.ones 表示初始化全部为 1，torch. ones 的代码演示如下： d = torch.ones([2, 4], dtype=torch.float32) print(d) 运行结果： tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) 上面都是

ce_c _p_k2_=9e74eb6f891d47cfaa6f00b5cb 5f617c https://study.163.com/course/courseMain.h tm?share=2&shareId=480000001847407& courseId=1208894818&_trace_c_p_k2_=8 d1b10e04bd34d69855bb71da65b0549 预览版202112 图 1.16 语义分割效果图 视频理解(Video Understanding) 随着深度学习在 2D 图片的相关任务上取得较好的效 果，具有时间维度信息的 3D 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有 视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM 等。 图片生成(Image Generation) 是指通过学习真实图片的分布，并从学习到的分布中采样 络参数的偏导数。考虑如下函数的表达式： = ?? + ?? + ? 输出 对于变量?的导数关系为： d d? = 2?? + ? 考虑在(?, ?, ?, ?) = (1,2,3,4)处的导数，代入上式可得 d? d? = 2 ∙ 1 ∙ 4 + 2 = 10。因此通过手 动推导的方式计算出 d? d?导数值为 10。 借助于 PyTorch，可以不需要手动推导导数的表达式，只需要给出函数的表达式，即

16.5.3 提交主要更改 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 764 16.6 d2l API 文档 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 767 虽然我们的体系尚不完善，但这些选择在相互冲突的问题之间提供了一个很好的妥协。我们相信，这可能是 第一本使用这种集成工作流程出版的书。 1 http://distill.pub 2 http://discuss.d2l.ai 2 目录 在实践中学习 许多教科书教授一系列的主题，每一个都非常详细。例如，Chris Bishop的优秀教科书 (Bishop, 2006) ，对每 个主题都教得很透彻，以至于要 够在当前版本无 法提供的地方提供见解。 有时，为了避免不必要的重复，我们将本书中经常导入和引用的函数、类等封装在d2l包中。对于要保存到包 中的任何代码块，比如一个函数、一个类或者多个导入，我们都会标记为#@save。我们在 16.6节 中提供了这 些函数和类的详细描述。d2l软件包是轻量级的，仅需要以下软件包和模块作为依赖项： #@save import collections import

我们考虑最优化判别器 D. 2. GAN的理论与实现模型 16 GAN的学习方法 总之, 对于 GAN 的学习过程, 我们需要训练模型 D 来最大化判别数据 来源于真实数据或者伪数据分布 G(z) 的准确率, 同时, 我们需要训练 模型 G来最小化 log(1 − D(G(z))). 这里可以采用交替优化的方法: 先固定生成器 G, 优化判别器 D, 使得 D 的判别准确率最大化; 的判别准确率最大化; 然后固定判别器 D, 优化生成器 G, 使得 D 的 判别准确率最小化. 当且仅当????? = ??时达到全局最优解. 训练 GAN 时, 同一轮参数更新中, 一般对 D 的参数更新 k 次再对 G的参数更新 1 次. 2. GAN的理论与实现模型 17 GAN的衍生模型 GAN的理论与实现模型 CGAN EBGAN Info GAN DCGAN Improved GAN 络，通过隐变量控制语义变化。 图 InfoGAN的结构 2. GAN的理论与实现模型 21 GAN的衍生模型 GAN的理论与实现模型 （4）WGAN --定义了明确的损失函数，对 G&D 的距离给出了数学 定义，较好地解决了训练坍塌问题。 图 WGAN的结构 2. GAN的理论与实现模型 22 GAN的衍生模型 GAN的理论与实现模型 （5） EBGAN--基于能量的生

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 行业背景：AI新零售是什么? • 用户需求：线下门店业绩如何提升？ • 长期⽬目标：货架数字化与业务智能化 • 短期目标：自动化陈列审核和促销管理 • 方案设计：基于深度学习的检测/分类的AI流水线 • 方案交付：支持在线识别和API调用的 AI SaaS 目录 行业背景：AI新零售是什么 自动分拣 细粒度识别 目标检测 多目标跟踪 多标签分类 规 则 引 擎 数 据 沉 淀 服 务 监 控 快速消费品 建筑图纸 五金零配件 医疗器件 库码标签 零售百货 通用OCR 空间分割 商品识别 AI + 业务 流水线 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程

那么拆开这个黑箱，我们可以看到它是由编码组件、解码组件和它们之间的 连接组成。 16 2.Transformer的工作流程 编码组件部分由一堆编 码器（encoder）构成 （论文中是将6个编码 器叠在一起）。解码组 件部分也是由相同数量 （与编码器对应）的解 码器（decoder）组成 的。 17 2.Transformer的工作流程 所有的编码器在结构上都是相同 的，但它们没有共享参数。每个 连接方式 38 2.Transformer的工作流程 编码器通过处理输入序列开启 工作。顶端编码器的输出之后 会变转化为一个包含向量K（键 向量）和V（值向量）的注意力 向量集 。这些向量将被每个解 码器用于自身的“编码-解码注 意力层”，而这些层可以帮助 解码器关注输入序列哪些位置 合适： 在完成编码阶段后，则开始解码阶段。解码 阶段的每个步骤都会输出一个输出序列（在 这个例子里，是英语翻译的句子）的元素

TensorFlow 2 进阶使用 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程 • 使⽤ TensorFlow 2 实现图像数据增强 • 使⽤ TensorFlow 2 实现分布式训练 • 使⽤ TensorFlow Hub 迁移学习 • 使⽤ @tf.function 提升性能 • 使⽤ TensorFlow Serving 部署云端服务 • 使⽤ TensorFlow Studio 中编译 examples 项目 Step 4：在 Android Studio 中安装物品识别 APP Step 5：在 Android Studio 中运行物品识别 APP 扫码试看/订阅 《 TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程