MachineLearning

Machine Learning -tensorflow –环境 编辑器上安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow-gpu
国内镜像
清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

使用免费线上资源，免费CPU,GPU Colab Kaggle kaggle使用时的小细节

文件压缩包的下载和解压

!wget --no-check-certificate 
http://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/validation-horse-or-human.zip 
-O /tmp/validation-horse-or-human.zip

!wget --no-check-certificate 
http://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip 
-O /tmp/horse-or-human.zip

import zipfile
train = zipfile.ZipFile("/tmp/horse-or-human.zip")
train.extractall(path="/tmp/horse-or-human")
validation = zipfile.ZipFile("/tmp/validation-horse-or-human.zip")
validation.extractall(path="/tmp/validation-horse-or-human")

kaggle的详细目录结果，_注意_并非只有working和input目录,并且kaggle也不是根目录,只是一个子目录

–基础程序结构

下列小总结大部分来源于------Google官方TensorFlow系列视频

import tensorflow as tf

##载入数据
data_x = []
data_y = []

##模型建立
model = tf.keras.Sequential()
model.add()

##优化
model.compile(loss= '', optimizer='')

##训练
model.fit(data_x, data_y, epochs = )

–构建神经元模型

#构造神经元模型
    model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape= (28,28)),#输入层
    keras.layers.Dense(128,activation=tf.nn.relu),#中间层，128个神经元
    keras.layers.Dense(10, activation = tf.nn.softmax)#输出层,10个神经元
])

模型示意图

relu函数和softmax函数

过拟合(overfitting)

由于训练次数过多，导致训练的loss出现如下变化

因此可使用callbacks进行处理，当满足需要的精度后，就跳出训练

在拟合某些非线性模型（此处主要指二次曲线，三次曲线等等）

目前可以得出，通过调整神经元的数量units，激活函数activation,以及层数layers,最主要是训练素材的数量，
以下便是一个训练的草图

–CNN(convolutional neural network) convolution and pooling convolution

过滤器中的数值与像素对应位置相乘

2,3图分别为着重提取纵向与横向特征
其过滤器如下

#  filter = [[-1, -2, -1],[0, 0, 0],[1, 2, 1]]
#  filter = [[-1, 0 ,1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]]

下面便是分别是原图，提取纵向，提取横向，池化的结果

pooling

Max pooling 增强特征,减少数据

未完，待续、、、
均为个人见解，勿喷、、、