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《TensorFlow技术解析与实战》——1.6 机器学习的相关赛事

本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.6节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.6 机器学习的相关赛事 说到机器学习,不得不提到每年的一些挑战赛。近年来取得好成绩的队伍,常常时使用深度学习的方法的。正是这些赛事激励着全世界科学家不断采用更优化的方法提高算法结果的准确率,也引领着年度的深度学习探索方向。 1.6.1 ImageNet的ILSVRCILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,大规模视觉识别挑战赛)是用来大规模评估对象检测和图像识别的算法的挑战赛。从2010年开始,至2016年已举办7届。ImageNet是目前世界上最大的图像识别数据库,拥有超过1500万张有标记的高分辨率图像的数据集,这些图像分属于大概22 000个类别。ILSVRC使用ImageNet的一个子集,分为1 000种类别,每种类别中都有大约1 000张图像。总之,大约有120万张训练图像,5万张验证图像和15万张测试图像。[13]图1-14所示为ImageNet的官方...

《TensorFlow技术解析与实战》——2.5 依赖的其他模块

本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第2章,第2.5节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.5 依赖的其他模块 TensorFlow在运行中需要做一些矩阵运算,时常会用到一些第三方模块,此外,在处理音频、自然语言时需要也要用到一些模块,建议一并安装好。本书“实战篇”中会大量用到这些扩展。 下面我们就来简单介绍TensorFlow依赖的一些模块。 2.5.1 numpynumpy是用来存储和处理大型矩阵的科学计算包,比Python自身的嵌套列表结构(nested list structure)要高效的多。它包括: 一个强大的N维数组对象Array;比较成熟的函数库;用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy模块的安装方法如下: pip install numpy --upgrade2.5.2 matplotlibmatplotlib是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和MATLAB相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。用它可以画出美丽的线图、散点图、等高...

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