Теперь Кью работает в режиме чтения

Мы сохранили весь контент, но добавить что-то новое уже нельзя

Как использовать нейросеть обученную на генераторах Keras?

ПрограммированиеМашинное обучение+3
  · 4,2 K
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of...  · 29 мар 2022
Одним из наиболее распространенных применений TensorFlow и Keras является распознавание и классификация изображений.
TensorFlow / Keras
============================================
TensorFlow - это библиотека с открытым исходным кодом, созданная для Python командой Google Brain. TensorFlow компилирует множество различных алгоритмов и моделей, позволяя пользователю реализовать глубокие нейронные сети для использования в таких задачах, как распознавание и классификация изображений, а также обработка естественного языка. TensorFlow - это мощный фреймворк, который функционирует путем реализации ряда узлов обработки, каждый из которых представляет математическую операцию, а весь ряд узлов называется «графом».
Говоря о Keras, это высокоуровневый API (интерфейс прикладного программирования), который может использовать функции TensorFlow (а также другие библиотеки ML, такие, как Theano). Keras был разработан с удобством и модульностью в качестве руководящих принципов. С практической точки зрения Keras позволяет реализовать множество мощных, но зачастую сложных функций TensorFlow максимально просто, к тому же он настроен для работы с Python без каких-либо серьезных изменений или настроек.
=============================================
Распознавание изображений (классификация)
Распознавание изображения относится к задаче ввода изображения в нейронную сеть и присвоения какой-либо метки для этого изображения. Метка, которую выводит сеть, будет соответствовать заранее определенному классу. Может быть присвоено как сразу несколько классов, так и только один. Если существует всего только один класс, обычно применяется термин «распознавание», тогда как задача распознавания нескольких классов часто называется «классификацией».
Подмножество классификаций изображений - является уже определением объектов, когда определенные экземпляры объектов идентифицируются как принадлежащие к определенному классу, например, животные, автомобили или люди.
Ярким примером такой классификации является решение самой распространённой капчи — ReCaptcha v2 от Google, где из набора картинок необходимо выбрать только те, которые принадлежат к указанному в описании классу.
1 эксперт не согласен
Автор не ответил на поставленный вопрос
Openstack DevOps and IBM/Informix Certified DBA . Phd in Math (Duality of spaces of...  · 31 мар 2022
Загрузка и предварительная обработка изображений в Tensorflow Keras (tf.data API) В этом посте показано, как загрузить и предварительно обработать набор данных изображения тремя способами: Во-первых, вы будете использовать высокоуровневые утилиты предварительной обработки Keras (такие как tf.keras.utils.image_dataset_from_directory) и слои (такие как tf.keras.layers.Resc... Читать далее