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AaronJny

诗酒繁华,书剑天涯。

标签: 神经网络 (6)

xyolo?几行Python代码轻松完成yolo3目标检测

前段时间在 qqwweee/keras-yolo3 的基础上改写出了一个支持 TensorFlow 2.2 版本的 yolo3 项目,我把它命名为tf2-keras-yolo3。 怎么说呢,用是肯定能用的,但操作步骤太过繁琐和反人性化,自己用起来嫌麻烦,别人用起来上手也有一定难度,于是,我萌生了重构并打包它的想法。 于是,就有了xyolo~ xyolo可以通过 pip 一键安装,而且使用起来非常简单,只需要几行代码就可以训练自己的 yolo3 模型,或者调用训练好的模型进行目标检测。废话少说,一起来看一下吧! GitHub 地址:https://github.com/AaronJny/xyolo 转载请注明来源:https://www.aaronjny.com/articles/2020/11/08/1604823112022.html 写在前面: 我使用的 Python 是 Anaconda 的 Python 3.7 发行版本,在 shell 里面进行了初始化(python 和 pip 默认指向当前激活环境,而不是默认的 python2),所以文章中的 python 和 pip ....

有趣的深度学习——使用 BERT 实现一个古体诗生成器

前言 前阵子使用 RNN 写了个古体诗生成器(有趣的深度学习——使用TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器)的 NLP 小 Demo 玩玩。而现在说到 NLP,就很难绕开 Transformers 系列模型,譬如 BERT、GPT-2、RoBERTa、ALBERT、XLNet 等等。Transformers 系列模型不断刷新着 NLP 任务得分记录,在绝大多数任务下都远胜于传统的、基于 RNN 的 NLP 任务。 那么,既然之前用 RNN 写了个古体诗生成器,我们不妨也用 BERT 写一个吧,正好对比一下效果。 解读 代码结构和功能与有趣的深度学习——使用TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器(https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/103806954)基本上相同,只是将模型从 RNN 换成了 BERT,注释也很详细,感觉没有解读的必要了。 对照着这两份文档就能搞清楚: 基于 RNN 的模型的详细文档:使用TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器 基于 BERT ....

有趣的深度学习——使用TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器

一、前言 很早之前,我曾经写过一个古体诗生成器(详情可以戳TensorFlow练手项目二:基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器),那个时候用的还是Python 2.7和TensorFlow 1.4。 随着框架的迭代,API 的变更,老项目已经很难无障碍运行起来了。有不少朋友在老项目下提出了各种问题,于是,我就萌生了使用TensorFlow 2.0重写项目的想法。 这不,终于抽空,重写了这个项目。 完整的项目已经放到了GitHub上: AaronJny/DeepLearningExamples/tf2-rnn-poetry-generator (https://github.com/AaronJny/DeepLearningExamples/tree/master/tf2-rnn-poetry-generator) 先对项目做个简单展示。项目主要包含如下功能: 使用唐诗数据集训练模型。 使用训练好的模型,随机生成一首古体诗。 使用训练好的模型,续写一首古体诗。 使用训练好的模型,随机生成一首藏头诗。 随机生成一首古体诗: 金鹤有僧心,临天寄旧身。 石松惊枕树,红鸟发禅新。 不到风前....

TensorFlow练手项目三:使用VGG19迁移学习实现图像风格迁移

软件环境为python2.7和tensorflow1.4,使用vgg19迁移学习,完成图片风格迁移Demo。

TensorFlow练手项目二:基于循环神经网络(RNN)的古诗生成器

使用 python2.7 和 tensorflow 1.4,利用循环神经网络编写了一个智障古诗生成器。

TensorFlow练手项目一:使用循环神经网络(RNN)实现影评情感分类

使用python2.7和tensorflow 1.4,编写循环神经网络实现一个影评情感分析的小Demo.