政安晨专题

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于本地Linux Ubuntu系统部署及应用强大的开源AI音乐生成工具：AudioCraft

目录简介部署下载项目创建虚拟环境激活虚拟环境安装依赖启动成功政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！简介 Audiocraft 是一个利用深度学习处理和生成音频的库。它拥有最先进的 EnCodec 音频压缩器/标记化器，以及 MusicGen（一种简单、可

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于本地Linux Ubuntu系统部署及应用强大的图像推理模型：FLUX

目录简介下载项目创建虚拟环境安装依赖启动项目使用在线使用本地部署政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：部署并应用FLUX（基于已经释放出来的模型进行）简介黑森林实验室的 FLUX 模型是一个具有创新性和强大性能的文本生成图像模型套件。

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】解析开源：gradio：在Python中构建机器学习Web应用

目录下载项目快速开始 Gradio能做什么？ Hello, World Interface 类组件属性多输入和输出组件一个图像示例 Blocks: 更加灵活且可控你好, Blocks 更多复杂性尝试政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: 零基础玩转各类开源AI项目希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】解析开源：gradio：改进真实虚拟试穿的扩散模型

政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: 零基础玩转各类开源AI项目希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ Gradio 是一个开源 Python 软件包，可以让你快速为机器学习模型、API 或任意 Python 函数创建演示或网络应用。然后，你就可以使用 Gradio 内置的分享功能，在几秒钟内分享你的演示或网络应用程序的链接

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（五十一）—— 利用广义网络、深度网络和交叉网络进行结构化数据学习

政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 "宽深 "和 "深交 "网络进行结构化数据分类。目录简介数据集设置准备数据定义数据集元数据实验设置创建模型输入特征编码实验 1：基线模型实验 2：广

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四十二）—— 使用 KerasNLP 和 tf.distribute 进行数据并行训练

目录简介导入基本批量大小和学习率计算按比例分配的批量大小和学习率政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 KerasNLP 和 tf.distribute 进行数据并行训练。简介分布式训练是一种在

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四十三）—— 使用 KerasNLP 实现英语到西班牙语的翻译

目录简介设置下载数据解析数据数据标记化格式化数据集建立模型训练我们的模型解码测试句子（定性分析）解码测试句子（定性分析）评估我们的模型（定量分析） 10 个轮次后，得分如下：政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十九）—— 使用 FNet 进行文本分类

目录简介模型设置加载数据集对数据进行标记格式化数据集建立模型训练我们的模型与变换器模型比较政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 keras_nlp.layers.FNetEncode

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十八）—— 从零开始的文本分类

目录简介设置加载数据IMDB 电影评论情感分类准备数据数据矢量化的两种选择建立模型训练模型在测试集上评估模型制作端到端模型政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：从原始文本文件开始进行文本情

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（三十）—— 使用变换器进行视频分类

目录数据收集设置定义超参数数据准备构建基于变换器的模型培训的效用函数模型训练和推理政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：用混合变压器训练视频分类器。本示例是使用 CNN-RNN 架构（卷积神经

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十九）—— 利用卷积 LSTM 进行下一帧视频预测

目录简介设置数据集构建数据可视化模型构建模型训练帧预测可视化预测视频政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：如何建立和训练用于下一帧视频预测的卷积 LSTM 模型。简介卷积 LSTM

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十八）—— 使用卷积神经网络与循环神经网络架构进行视频分类

目录数据收集设置定义超参数数据准备序列模型推论政安晨的个人主页：

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十七）—— 利用 NNCLR 进行自我监督对比学习

目录简介自我监督学习对比学习 NNCLR 设置超参数加载数据集增强准备扩增模块编码器结构用于对比预训练的 NNCLR 模型预训练 NNCLR 政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：计

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二十六）—— 图像相似性搜索的度量学习

目录概述设置数据集嵌入模型测试政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：在 CIFAR-10 图像上使用相似度量学习的示例。概述度量学习旨在训练能将输入嵌入高维空间的模型，从而使训练方案所定义的 "

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（十八）—— 图像字幕

目录设置下载数据集准备数据将文本数据向量化构建用于训练的tf.data.Dataset管道构建模型模型训练检查样本预测结果政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用 CNN 和 Transfo

政安晨：【深度学习神经网络基础】（十三）—— 卷积神经网络

目录概述 LeNet-5 卷积层最大池层稠密层针对MNIST数据集的卷积神经网络总之政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: 政安晨的机器学习笔记希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ CNN是一种神经网络技术，它已深刻地影响了计算机视觉领域。 Fukushima（1980）引入了卷积神经网络的

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（九）—— 利用 PointNet 进行点云分类

目录点云分类建立模型训练模型可视化预测政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：用于 ModelNet10 分类的 PointNet 实现。点云分类简介无序三维点集（即点云）的分类、检测和分割是计算

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（五）—— 利用视觉变换器进行物体检测

目录导言导入和设置准备数据集实施多层感知器（MLP）实施补丁创建层显示输入图像的补丁实施补丁编码层构建 ViT 模型运行实验评估模型政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使用视觉变换器

政安晨：【深度学习神经网络基础】（十二）—— 深度学习概要

目录概述深度学习的概况深度学习的组成部分部分标记的数据修正线性单元卷积神经网络神经元Dropout GPU训练政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: 政安晨的机器学习笔记希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！概述深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它主要通过神经网络模型来实现复

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（四）—— 利用迁移学习进行关键点检测

目录数据收集导入定义超参数加载数据可视化数据准备数据生成器定义增强变换创建训练和验证分割数据生成器调查模型构建模型编译和训练进行预测并将其可视化更进一步政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（一）—— 利用类 U-Net 架构进行图像分割

目录下载数据准备输入图像的路径和目标分割掩码一幅输入图像和相应的分割掩码是什么样子的？准备数据集，以加载和矢量化成批数据准备 U-Net Xception 风格模型预留验证分割训练模型可视化预测政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，

政安晨：【Keras机器学习示例演绎】（二）—— 使用 DeepLabV3+ 进行多类语义分割

目录简介下载数据创建 TensorFlow 数据集构建 DeepLabV3+ 模型训练利用色图叠加进行推理对验证图像进行推理政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：为多类语义分割实现 DeepLab

政安晨：【Keras机器学习实践要点】（三十二）—— 使用 BigTransfer (BiT) 进行图像分类

目录简介设置收集花卉数据集可视化数据集定义超参数定义预处理辅助函数定义数据管道可视化训练样本将预训练的 TF-Hub 模型加载到 KerasLayer 中创建大转移（BiT）模型定义优化器和损耗编译模型设置回调训练模型绘制训练和验证指标图评估模型结论政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: T

政安晨：【深度学习神经网络基础】（八）—— 神经网络评估回归与模拟退火训练

目录简述评估回归模拟退火训练政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: 政安晨的机器学习笔记希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！简述深度学习神经网络的评估回归是一种用于评估网络性能的方法。在回归问题中，神经网络被用于将输入数据映射到连续的输出。评估回归的目标是通过计算网络的输出和真实值之间的差

政安晨：【Keras机器学习实践要点】（三十一）—— 使用全局上下文视觉变换器进行图像分类

目录设置简介动机结构全局Token创建模块窗口级别模型建立模型预训练权重的理智检查微调 GCViT 模型配置数据加载器花卉数据集为花卉数据集重建模型训练政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在

政安晨：【Keras机器学习实践要点】（三十）—— 使用斯温变换器进行图像分类

目录设置配置超参数准备数据辅助函数基于窗口的多头自注意力计算模型训练与评估准备 tf.data.Dataset 建立模型在 CIFAR-100 上训练政安晨的个人主页：政安晨欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！本文目标：使