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导语:40位国内高校学者入选,包括港澳台地区12位。雷锋网ai科技评论消息,虽然官方还未公布ieeefellow2019得主,但国内已经流传出一份ieeefellow2019入选华人名单。其中国内高校共有40位入选华人(包括港澳台地区12位),工作单位包括北京大学、清华大学、中科

欧丰名培训风暴——销售从心开始
所属分类:企业新闻
发布日期:2017-11-03
点击率:335
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原文链接:TrainingLearning

导语:近期,李飞飞从谷歌离职,重返斯坦福校园。这位人工智能界的奇女子的成长轨迹如何?在她眼中,人工智能研究人员又需要担当起怎样的?雷锋网ai科技评论按:李飞飞无疑是人工智能界最响亮的名字之一。她既对机器学习领域的发展做出了杰出的贡献,也是普通大众眼中温和的人工智能技术宣扬者,还是谷歌这一科技巨头的人工智能技术领导人之一。wired近期对李飞飞进行了采访,更多地展现了她对人工智能相关技术的思考;这同时也是一篇对李飞飞个人生活的回顾和特写。雷锋网(公众号:雷锋网)ai科技评论编译如下

导语:如果你刚刚开始使用pytorch并想学习如何进行基本的图像分类,那么你可以参考本教程。

本文为ai研习社编译的技术博客,原标题 :

howtotrainanimageclassifierinpytorchanduseittoperformbasicinferenceonsingle images

作者| chrisfotache

翻译| shunshun

校对| 酱番梨     整理 |菠萝妹/@chrisfotache/how-to-train-an-image-classifier-in-pytorch-and-use-it-to-perform-basic-inference-on-single-images-99465a1e9bf5

如果你刚刚开始使用pytorch并想学习如何进行基本的图像分类,那么你可以参考本教程。它将介绍如何组织训练数据,使用预训练神经网络训练模型,然后预测其他图像。

为此,我将使用由google地图中的地图图块组成的数据集,并根据它们包含的地形特征对它们进行分类。我会在另一篇文章中介绍如何使用它(简而言之:为了识别无人机起飞或降落的安全区域)。但是现在,我只想使用一些训练数据来对这些地图图块进行分类。

下面的代码片段来自jupyternotebook。你可以将它们拼接在一起以构建自己的python脚本,或从github下载。这些notebook是基于udacity的pytorch课程的。如果你使用云端虚拟机进行深度学习开发并且不知道如何远程打开notebook,请查看我的教程。  组织训练数据集pytorch希望数据按文件夹组织,每个类对应一个文件夹。大多数其他的pytorch教程和示例都希望你先按照训练集和验证集来组织文件夹,然后在训练集和验证集中再按照类别进行组织。但我认为这非常麻烦,必须从每个类别中选择一定数量的图像并将它们从训练集文件夹移动到验证集文件夹。由于大多数人会通过选择一组连续的文件作为验证集,因此选择可能存在很多偏差。

因此,这儿有一个将数据集快速分为训练集和测试集的更好的方法,就像python开发人员习惯使用sklearn一样。首先,让我们导入模块:

%matplotlibinline%configinlfigure_format='retina'importpyplotaspltimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptimifunctionalasffromtorchvisionimportdatasets,transforms,models

接下来,我们将定义train/validation数据集加载器,使用subsetrandomsampler进行拆分:

data_dir='/data/train'defload_split_train_test(datadir,v2):  train_transforms=compose([resize(224),                   totensor(),    。

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