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炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习使用!,建信基金

admin admin ⋅ 2019-04-07 01:33:50

导读]深度学习是近来数据科学中研讨和评论最多的论题。得益于深度学习的开展,数据科学在近期得到了重大突破,深度学习也因此得到了许多重视。据猜测,在不久的将来,更多的深度学习运用程序会影响人们的日子。实际上,我以为这种影响现已开端了。

本文较长,请咱们耐性阅览,文末附有最新最全的python教程共享哦!

1.运用现有API的运用程序

API不过是一种运转在远端PC的程序。能够在本地经过互联网长途衔接。例如,即便你的电脑里现已内置了扬声器,你仍能够再刺进一个蓝牙。这样,运用笔记本电脑就能够长途拜访扬声器。

API 的概念类似于有人现已帮你完结了较难的那部分作业。你能够用它来快速处理手上的问题。炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习运用!,建信基金

我将列出一些运用API构建运用程序的优缺陷。

1.1.1深度学习API的长处

  • 深度学习运用程序一般对GPU核算才能和数据存储/处理功用有较高要求。因此,你能够创立自己的作业站(或运用恣意云效劳),并在本地运用恣意体系来拜访作业站并运转运用程序。
  • 本地体系不受核算担负影响。
  • 轻松集成新功用。

1.1.2深度学习API的缺陷

  • 构建API的本钱很大。开发和维护一个API需求投入时刻和资源,这多少有点烦闷庸俗。
  • 简略遭到互联网衔接的约束。任何时刻的衔接失利都会导致整个体系的中止。
  • 假如任何人能够轻松衔接你的运用,它将露出安全问题。你有必要设置额定的安全层,例如设置用户名和暗码,并约束在一段时刻内能够拜访的次数。

让咱们开端吧!

1.2运用深度学习(Algorithmia API)为相片上色

主动上色一直是核算机视觉社区中的热门论题。从一张黑白图片获得一张彩色相片似乎是件超现实的事。幻想一个4岁的孩子拿着蜡笔聚精会神于涂鸦本的场景,咱们是否能教会人工智能相同去做这件作业呢?

这是当然一个难题。人类在调查事物色彩的进程中得到了经年累月的练习,咱们自己或许不会留意到,可是咱们的大脑在捕捉日子的每一刻,并从中提取有意义的信息,如天空是蓝的、草是绿的。这很难在人工智能体中建模。

近期的一项研讨标明,假如咱们依据许多预备好的数据集,对神经网络进行满足的练习,就能够从灰度图画中幻化出色彩的模型。下面是一个图画上色器的示例:

image

为了完结这一点,咱们运用由Algorithmia开发的API。

标准要求:

  • Python(2或3)
  • 网络衔接(用于调用API端点)
  • 12个积分(积分需求付出获得,不过注册Algorithmia可免费获赠5000积分)

image

进程1:在Algorithmia上注册并获取您自己的API密钥。 你能够在个人材料中找到API密钥。

pip ins唐山师范学院玉田分校tall algorithmia

进程2:输入pip语句装置Algorithmia。

image

进程3:选择要上色的相片,并将其上传到algorithmia供给的Data文件夹中。

进程4:在本地创立一个文件,命名为trial1.py。 翻开它,并写如下代码。留意需求输入你的图画在data文件夹中的途径,还有你的API密钥.

image

进程5:翻开指令提示符并输入“python trial1.py”运转方才的代码。 输出的效果将主动保存在数据文件夹中。这是我得到的:

image

image

便是这样 - 你刚刚创立了一个简略的运用程序,它就像个孩子,能够填充图画中的色彩!容我自high一下:一颗赛艇!

1.3构建谈天机器人(Watson API)

Watson是一个展示人工智能的出色比如。你或许听说过Watson在一个问答游戏中打败人类的故事。 Watson调集了许多技能,深度学习是其学习进程的中心部分,特别是在自然语言处理方面。在此,咱们将运用Wastson许多运用中的一个来构建对话效劳。也便是谈天机器人。谈天机器人是一个能像人相同答复常见问题的智能体。它能够很好地与客户沟通并作出及时回复。

这儿有一个演示渠道:

image

要求和标准:

  • Python(2或3)
  • 网络衔接(用于调用API端点)
  • 激活的Bluemix帐户(试用期为30天)

让咱们来看看如何用Watson一步步构建简略的谈天机器人。

进程1:在Bluemix上注册并激活维护效劳以获取凭证

image

进程2:翻开terminal界面,运转指令如下:

pip install requests responses

pip install --upgrade watson-developer-cloud

进程3:创立一个文件trial.py并仿制以下代码。记住参加个人凭证。

image

进程4:保存文件并在操控台中输入“python trial.py”运转程序。你能够在操控台中得到Watson对输入信息的输出呼应。

输入:显现邻近的内容。

输出:我理解你想要我找到一个便当设备。我能够在邻近找到餐厅,加油站和洗手间。

假如你想构建一个包括动态轿车仪表盘(如上面gif所示)的完好对话效劳项目。检查这个github存储库。

几分钟就能完结谈天机器人和上色运用,不错~

1.4依据心情剖析的新闻聚合器(Aylien API)

有时咱们只想看到世界上的美好事物。假如读报纸的时分,只看到“好”音讯,过滤掉全部坏音讯,这将是多么酷的一件事。

运用先进的自然语言处理技能(其间之一是深度学习)使得全部成为或许。你现在能够依据心情剖析文本对新闻进行过滤,并将其出现给读者。

选用Aylien的新闻API能够完结这一功用。下面是演示的截图。你能够构建自定义查询,并检查效果。

image

image

im双手托起太阳的图片age

让咱们看看在python中的完结。

要求和标准:

  • Python(2或3)
  • 网络衔接(用于拜访API端点)

进程1:在Aylien网站上注册一个帐户。

image

进程2:登录时从个人材料中获取API_key和App_ID。

image

进程3:进入terminal界面输入下面的语句,装置Aylien新闻API。

pip install aylien_news_api

进程4:创立一个文件“trial.py”并仿制以下代码。

image

进程5:保存文件并经过键入“python trial.py”敞开运转。输出将是如下所示的

image

哇!我能够做一个依据爱好挑选新闻的对话运用程序了!我信任,现在你对深度学习感到很振奋!

2.开源运用程序

现阶段,对研讨社区起最大协助的是开源思想。研讨人员共享他们获得的效果,深度学习也因此得到了跨越式开展。这儿我触及了一些开源效果,它们都是从从研评论文中转变过来的。

2.1.1开源运用的长处

  • 由于运用程序是开源的,你能够检查运用程序的任何细节,而且假如需求,还能够轻松自定义。
  • 来自不同安排、具有不同经历的开发人员会在运用程序中协作。这使得运用程序比原始版别更好。此外,由于许多人都能够运用,所以这个运用程序能够不断地进行测验,更方便地被运用。

2.1.2开源运用程序的缺陷

  • 由于没有安排从背面支撑,开源项目中往往短少“责恣意识”,假如发作问题也不知道该责问谁。
  • 还有显着的答应问题,许多公司都不肯将他们的项目“揭露”。

留意:关于开源运用程序,我主张你阅览一遍官方的存储库。由于许多项目仍处于初级阶段,或许会由于不知道的原因此中止。

让咱们来看一些开源运用程序!

2.2运用深度学习进行语句校对

现在的体系能够轻松检测和纠正拼写错误,但纠正语法错误有点困难。为了提高这一才能,咱们能够运用深度学习。这个存储库是特意为此设置的。

我收拾一下……

这儿咱们运用一个语料库来练习序列猜测神经网络,该语料库包括一系列语法错误的语句以及它的更正效果。

练习模型为语句的纠正供给了正确答案。下面是一个比如:

输入:‘Kvothe went to market’

输出:‘Kvothe went to the market’

你能够在网站上检查演示:http://atpaino.com/dtc.html

该模型依然无法校对全部的语句,但随着更多的练习数据和高效的深度学习算法,效果会越来越好。

要求:

  • Python(2或3)
  • GPU(可选用于更快的练习)

进程1:从官网上装置tensorflow。别的,从GitHub下载存储库,并从https://github.com/atpaino/deep-text-corrector保存到本地。

进程2:下载数据集(Cornell Movie-Dialogs Corpus),并将其解压到作业目录中

进程3:经过运转指令创立练习数据

python preprocessors/preprocess_movie_dialogs.py --raw_data movie_lines.txt

--out_file preprocessed_movie_lines.txt

并创立练习,验证和测验文件,并将其保存在当前作业目录中

进程4:现在练习深度学习模型:

image

进程5:该模型需求一些时刻来练习。练习完结后,能够经过以下方法进行测验:

image

2.3运用深度学习进行男女肖像转化

在谈到该运用程序之前,请调查以下效果:

image

这儿第二张图片是第一张图片经过深度学习得到的!这个风趣胎穿在母亲肚子里修仙的运用程序标明深度学习无所不能!该运用程序的中心在于GAN(生成对立网络),这种类型的深度学习能够本中生成新样本。

要求:

  • Python(3.5+)
  • Tensorflow(r0.12 +)
  • GPU(可选用于更方便的练习)

操作之前给你炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习运用!,建信基金提个醒,假如不运用GPU,模型练习需求花很长的时刻。即便运用高端GPU(Nvidia GeForce GTX 1080),一个图画的练习也需2小时。

进程1:下载存储库并在本地解压缩https://github.com/david-菲妞gp热河杆子帮u/deep-makeover

进程2:从CelebA数据集下载“Align&Cropped Images”。创立数据集文件夹,并命名为“dataset”,并把全部图片解压到其间。

进程3:经过以下方法练习模型:

python3 dm_main.py --run train

然后经过传递想要转化的图画进行测验

python3 dm_main.py --run inference image.jpg

2.4建立深度强化学习机器人来炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习运用!,建信基金玩Flappy Bird这款游戏

你或许玩过Flappy Bird这款游戏。关于不知道这个游戏的人来说,这款Android游戏很让人上瘾。在游戏里,玩家需求避开妨碍,让小鸟一直在空中翱翔。

在这个运用中,这炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习运用!,建信基金个飞鸟机器人便是运用强化学习技能发明的。这下面是一个练习好的机器人演示。

image

要求:

  • Python(2或3)
  • Tensorflow(0.7+)
  • Pygame
  • Opencv-python

完结这个运用很简略,由于大都的基本要素都现已包括其间

进程1:下载官方存储库。

进程2:保证已装置全部依靠项。一旦预备完结,运转如下指令。

python deep_q_network.py

4.其他值得一提的资源

本文仅仅触及了深度学习模型强壮才能的皮裘。每天都有许多论文宣布,带来大批像这样的运用。关键是谁能最早提出主意

我还列了一些其他值得一看的资源。

  • A compilation of deep learning applications by Kroly Zsolnai-Fehr
  • Neural Artistic Style
  • Building a toy self-driving car bot on Mario Kart.
  • 9 Cool Deep Learning Applications | Two Minute Papers
  • 10 More Cool Deep Learning Applications | Two Minute Papers
  • 10 Even Cooler Deep Learning Applications | Two Minute Papers
  • List of Deep Learning Startups
  • List of awesome Deep Learning Projects

结语

期望你在阅览这篇文章的进程中找到趣味。这些运用程序肯定会让你感到震慑。有的人或许现已了解这些运用,有的人还没有。假如你参加过这些运用程序的开发,请共享你的经历。咱们会拭目而待。

1.运用现有API的运用程序

API不过是一种运转在远端PC的程序。能够在本地经过互联网长途衔接。例如,即便你的电脑里现已内置了扬声器,你仍能够再刺进一个蓝牙。这样,运用笔记本电脑就能够长途拜访扬声器。

API 的概念类似于有人现已帮你完结了较难的那部分作业。你能够用它来快速处理手上的问题。

我将列出一些运用API构建运用程序的优缺陷。

1.1.1深度学习API的长处

  • 深度学习运用程序一般对GPU核算才能和数据存储/处理功用有较高要求。因此,你能够创立自己的作业站(或运用恣意云效劳),并在本地运用恣意体系来拜访作业站并运转运用程序。
  • 本地体系不受核算担负影响。
  • 轻松集成新功用。

1.1.2深度学习API的缺陷

  • 构建API的本钱很大。开发和维护一个API需求投入时刻和资源,这多少有点烦闷庸俗。
  • 简略遭到互联网衔接的约束。任何时刻的衔接失利都会导致整个体系的中止。
  • 假如任何人能够轻松衔接你的运用,它将露出安全问题。你有必要设置额定的安全层,例如设置用户名和暗码,并约束在一段时刻内能够拜访的次数。

让咱们开端吧!

1.2运用深度学习(Algorithmia API)为相片上色

主动上色一直是核算机视觉社区中的热门论题。从一张黑白图片获得一张彩色相片似乎是件超现实的事。幻想一个4岁的孩子拿着蜡笔聚精会神于涂鸦本的场景,咱们是否能教会人工智能相同去做这件作业呢?

这是当然一个难题。人类在调查事物色彩的进程中得到了经年累月的练习,咱们自己或许不会留意到,可是咱们的大脑在捕捉日子的每一刻,并从中提取有意义的信息,如天空是蓝的、草是绿的。这很难在人工智能体中建模。

近期的一项研讨标明,假如咱们依据许多预备好的数据集,对神经网络进行满足的练习,就能够从灰度图画中幻化出色彩的模型。下面是银冰消痤酊一个图画上色器的示例:

image

为了完结这一点,咱们运用由Algorithmia开发的API。

标准要求:

  • Python(2或性暴行3)
  • 网络衔接(用于调用API端点)
  • 12个积分(积分需求付出获得,全球来临方案不过注册Algorithmia可免费获赠5000积分)

image

进程1:在Algorithmia上注册并获取您自己的API密钥。 你能够在个人材料中找到API密钥。

pip i章明曦nstall algorithmia

进程2:输入pip语句装置Algorithmia。

image

进程3:选择要上色的相片,并将其上传到algorithmia供给的Data文件夹中。

进程4:在本地创立一个文件,命名为trial1.py。 翻开它,并写如下代码。留意需求输入你的图画在data文件夹中的途径,还有你的API密钥.

image

进程5:翻开指令提示符并输入“python trial1.py”运转方才的代码。 输出的效果将主动保存在数据文件夹中。这是我得到的:

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便是这样 - 你刚刚创立了一个简略的运用程序,它就像个孩子,能够填充图画中的色彩!容我自high一下:一颗赛艇!

1.3构建谈天机器人(Watson API)

Watson是一个展示人工智能的出色比如。你或许听说过Watson在一个问答游戏中打败人类的故事。 Watson调集了许多技能,深度学习是其学习进程的中心部分,特别是在自然语言处理方面。在此,咱们将运用Wastson许多运用中的一个来构建对话效劳。也便是谈天机器人。谈天机器人是一个能像人相同答复常见问题的智能体。它能够很好地与客户沟通并作出及时回复。

这儿有一个演示渠道:

image

要求和标准:

  • Python(2或3)
  • 网络衔接(用于调用API端点)
  • 激活的Bluemix帐户(试用期为30天)

让咱们来看看如何用Watson一步步构建简略的谈天机器人。

进程1:在Bluemix上注册并激活维护效劳以获取凭证

image

进程2:翻开terminal界面,运转指令如下:

pip install requests responses

pip install --upgrade watson-developer-cloud

进程3:创立一个文件trial.py并仿制以下代码。记住参加个人凭证。

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进程4:保存文件并在操控台中输入“python trial.py”运转程序。你能够在操控台中得到Watson对输入信息的输出呼应。

输入:显现邻近的内容。

输出:我理解你想要我找到一个便当设备。我能够在邻近找到餐厅,加油站和洗手间。

假如你想构建一个包括动态轿车仪表盘(如上面gif所示)的完好对黑糖群侠传全集优酷话效劳项目。检查这个github存储库。

几分钟就能完结谈天机器人和上色运用,不错~

1.4依据心情山东民间小调孙桂华剖析的新闻聚合器(Aylien API)

有时咱们只想看到世界上的美好事物。假如读报纸的时分,只看到“好”音讯,过滤掉全部坏音讯,这将是多么酷的一件事。

运用先进的自然语言处理技能(其间之一是深度学习)使得全部成为或许。你现在能够依据心情剖析文本对新闻进行过滤,并将其出现给读者。

选用Aylien的新闻API能够完结这一功用。下面是演示的截图。你能够构建自定义查询,并检查效果。

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让咱们看看在python中的完结。

要求和标准:

  • Python(2或3针惜打针)
  • 网络衔接(用于拜访API端点)

进程1:在Aylien网站上注册一个帐户。余峻承

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进程2:登录时从个人材料中获取API_key和App_ID。

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进程3:进入terminal界面输入下面的语句,装置Aylien新闻API。

pip install aylien_news_api

进程4:创立一个文件“trial.py”并仿制以下代码。

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进程5:保存文件并经过键入“python trial.py”敞开运转。输出将是如下所示的

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哇!我能够做一个依据爱好挑选新闻的对话运用程序了!我信任,现在你对深度学习感到很振奋!

2.开源运用程序

现阶段,对研讨社区起最大协助的是开源思想。研讨人员共享他们获得的效果,深度学习也因此得到了跨越式开展。这儿我触及了一些开源效果,它们都是从从研评论文中转变过来的。

2.1.1开源运用的长处

  • 由于运用程序是开源的,你能够检查运用程序的任何细节,而且假如需求,还能够轻松自定义。
  • 来自不同安排、具有不同经历的开发人员会在运用程序中协作。这使得运用程序比炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习运用!,建信基金原始版炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习运用!,建信基金本更好。此外,由于许多人都能够运用,所以这个运用程序能够不断地进行测验,更方便地被运用。

2.1.2开源运用程序的缺陷

  • 由于没有安排从背面支撑,开源项目中往往短少“责恣意识”,假如发作问题也不知道该责问谁。
  • 还有显着的答应问题,许多公司都不肯将他们的项目“揭露”。

留意:关于开源运用程序,我主张你阅览一遍官方的存储库。由于许多项目仍处giga5于初级阶段,或许会由于不知道的原因此中止。

让咱们来看一些开源运用程序!

2.2运用深度学习进行语句校对

现在的体系能够轻松检测和纠正拼写错误,但纠正语法错误有点困难。为了提高这一才能,咱们能够运用深度学习。这个存储库是特意为此设置的。

我收拾一下……

这儿咱们运用一个语料库来练习序列猜测神经网络,该语料库包括一系列语法错误的语句以及它的更正效果。

练习模型为语句的纠正供给了正确答案。下面是一个比如:

输入:‘Kvothe went to market’

输出:‘Kvothe went to the market’

你能够在网站上检查演示:http://atpaino.com/dtc.html

该模型依然无法校对全部的语句,但随着更多的练习数据和高效的深度学习算法,效果会越来越好。

要求:

  • Python(2或3)
  • GPU(可选用于更快的练习)

进程1:从官网上装置tensorflow。别的,从GitHub下载存储库,并从https:炖鱼,退休大牛六招教你用Python分分钟构建好玩的深度学习运用!,建信基金//github.com/atpaino/deep-text-corrector保存到本地。

进程2:下载数据集(Cornell Movie-Dialogs Corpus),并将其解压到作业目录中

进程3:经过运转指令创立练习数据

python preprocessor伴组词s/preprocess_movie_dialogs.py --raw_data movie_lines.txt

--out_file preprocessed_movie_lines.txt

并创立练习,验证和测验文件,并将其保存在当前作业目录中

进程4:现在练习深度学习模型:

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进程5:该模型需求一些时刻来练习。练习完结后,能够经过以下方法进行测验:

image

2.3运用深度学习进行男女肖像转化

在谈到该运用程序之前,请调查以下效果:

image

这儿第二张图片是第一张图片经过深度学习得到的!这个风趣的运用程序标明深度学习无所不能!该运用程序的中心在于GAN(生成对立网络),这种类型的深度学习能够本中生成新样本。

要求:

  • Python(3.5+)
  • Tensorflow(r0.12 +)
  • GPU(可选用于更方便的练习)

操作之前给你提个醒,假如不运用GPU,模型练习需求花很长的时刻。即便运用高端GPU(Nvidia GeForce GTX 1080),一个图画的练习也需2小时。

进程1:下载存储库并在本王雯憬地解压缩https://github.com/david-gpu/deep-makeover

进程2:从CelebA数据集下载“Align&Cropped Images”。创立数据集文件夹,并命名为“dataset”,并把全部图片解压到其间。

进程3:经过以下方法练习模型:

python3 dm_main.py --run train

然后经过传递想要转化的图画进行测验

python3 dm_main.py --run infer摩蒂蔻ence image.jpg

2.4建立深度强化学习机器人来玩Flappy Bird这款游戏

你或许玩过Flappy Bird这款游戏。关于不知道这个游戏的人来说,这款Android游戏很让人上瘾。在游戏里,玩家需求避开妨碍,让小鸟一直在空中翱翔。

在这个运用中,这个飞鸟机器人便是运用强化学习技能发明的。这下面是一个练习好的机器人演示。

image

要求:

  • Python(2或3)
  • Tensorflow(0.7+)
  • Pygame
  • Opencv-python

完结这个运用很简略,由于大都的基本要素都现已包括其间

进程1:下载官方存储库。

进程2:保证已装置全部依靠项。一旦预备完结,运转如下指令。

python deep_q_network.py

4.其他值得一提的资源

本文仅仅触及了深度学习模型强壮才能的皮裘。每天都有许多论文宣布,带来大批像这样的运用。关键是谁能最早提出主意

我还列了一些其他值得一看的资源。

  • A compilation of deep learning applications by Kroly Zsolnai-Fehr
  • Neural Artistic Style
  • Building a toy self-driving car bot on Mario Kart.
  • 9 Cool Deep Learning Applications | Two Minute Papers
  • 10 More Cool Deep Learning Applications | Two Minute Papers
  • 10 Even Cooler Deep Learning Applications | Two Minute Papers
  • List of Deep Learning Startups
  • List of awesome Deep Learning Projects

结语

期望你在阅览这篇文章的进程中找到趣味。这些运用程序肯定会让你感到震慑。有的人或许现已了解这些仙女露莎运用,有的人还没有。假如你参加过这些运用程序的开发,请共享你的经历。咱们会拭目而待超乳。

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