Python-一个用于图像分类的一体化深度学习工具包下载

weixin_39821746 2019-12-29 10:00:13

一个用于图像分类的一体化深度学习工具包，可以使用MXNet对预训练模型进行微调。
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一个用于图像分类的一体化深度学习工具包，可以使用MXNet对预训练模型进行微调。

是Python的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，Numpy底层使用C语言编写，数组中直接存储对象，而不是存储对象指针，所以其运算效率远高于纯Python代码。我们可以在示例中对比下纯Python与使用Numpy库。

飞桨(PaddlePaddle)是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持的五大优势，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。Paddle Fluid v1.5发布——正式发布动态图Preview版并提供 7个模型动态图...

前言目前，随着人工智能的大热，吸引了诸多行业对于人工智能的关注，同时也迎来了一波又一波的人工智能学习的热潮，虽然人工智能背后的原理并不能通过短短一文给予详细介绍，但是像所有学科一样，我们并不需要从头开始”造轮子“，可以通过使用丰富的人工智能框架来快速构建人工智能模型，从而入门人工智能的潮流。人工智能指的是一系列使机器能够像人类一样处理信息的技术；机器学习是利用计算机编程从历史数据中学习，对新数据进行预测的过程；神经网络是基于生物大脑结构和特征的机器学习的计算机模型；

首先，通过模型剪枝和量化减少了模型的参数量和计算量，显著提升了推理速度。在深度学习框架的选择上，本研究采用了TensorFlow 2.5.0，其灵活的API设计和对GPU加速的优化，极大地提高了模型训练的速度和质量。同时，为了加速模型的收敛速度并提高训练稳定性，我们对提取出的特征进行了标准化处理，包括零均值化和方差归一化，使得数据分布更加均匀，有利于深度学习模型的学习和优化。测试结果显示，系统在保持高识别准确率的同时，满足了实时处理的需求，并展现了良好的可扩展性，为未来的应用部署提供了坚实的技术支持。

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