Wszystko

Wszystkie

Archiwum

SlownikT9
SlownikT9
  • 7
Mirki, nakłoniony rozmowami z kumplem zajmującym się hobbystycznie kolorowaniem historycznych fotografii m.in. z #iwojnaswiatowa #wielkawojna zaczynam dłubać sieć neuronową do ich automatycznego kolorowania.
Po szybkim googlaniu nie było niespodzianek i okazało się, że takowe sieci już istnieją, przykładowo 1 i 2. Mają one jednak problemy ze starszymi zdjęciami, odbiegającymi jakością oraz balansem bieli, dlatego jest tu jeszcze trochę pola do zagospodarowania ( ͡° ͜ʖ ͡°).
Na chwilę
Pobierz SlownikT9 - Mirki, nakłoniony rozmowami z kumplem zajmującym się hobbystycznie koloro...
źródło: comment_7VgZw5izVDXQoNCob7illZV60ODtDs6a.jpg
o.....i
o.....i
  • 3
Jest gdzieś w internecie jakaś baza wcześniej wytrenowanych sieci neuronowych pod konkretne zastosowania, dostępnych do pobrania w przystępnej formie, niezależnej od języka programowania i bibliotek?
Chodzi o to, że (z tego co czytam) programiści skupiają się głównie na Pythonie, a swoje rozwiązania udostępniają jako klasy do zastosowania w z bibliotekami typu Tensorflow. Ja natomiast chciałbym użyć takiej wytrenowanej sieci neuronowej na przykład w aplikacji .NET. Jako że sieci neuronowe to nic
d.....6
d.....6
  • 1
Jedną z opcji będzie użycie biblioteki Keras, w której dostępne są modele przetrenowane na dużej bazie. Wagi tych modeli można odczytać i zapisać do txt, później te pliki można wykorzystywać w innym języku. Myślę jednak, że zaprogramowanie bardziej skomplikowanych architektur, może być dość trudne.
Inną opcją jest postawienie serwera takiego jak tu: https://www.tensorflow.org/serving/, a następnie napisać klienta w dowolnym języku
Rub3n
Rub3n
  • 1
@przepyszna_frytka: no to nie konwertujesz zbioru testowego tylko wyniki na zbiorze testowym xD

Predykcja twojego modelu na zbiorze testowym wyrzuci ci numpy array o ksztalcie (10000, 10)
Nastepnie uzywasz na tym funkcji klasy = np.argmax(wyniki_predykcji, axis=-1) zeby dostac przewidziana klase dla kazdego przykladu.

Kolejnym krokiem jest wpisanie tego do pliku:

with open("myfile.txt", "w") as f:
f.write(ImageId,Label)
for i range(len(klasy)):
f.write(str(i+1)+','+klasy[i]
pago
pago
  • 14
Póki co dwa artykuły po polsku o #machinelearning, #datascience, #deeplearning i #artificialintelligence w bardzo przystępnej formie. Wymagania, to jedynie znajomość Java na bardzo podstawowym poziomie.

Uczenie Maszynowe – Szablon aplikacji JavaFX + Spring Boot + DL4j
DLJ4: Jak wykonać sieć neuronową tworzącą obrazy – Poradnik krok po kroku

Przygodę zaczynamy od stworzenia sieci neuronowej ze wszystkimi typowymi elementami, czyli
- przygotowanie danych treningowych i testowych
- uczenie sieci
- test
Pobierz pago - Póki co dwa artykuły po polsku o #machinelearning, #datascience, #deeplearning...
źródło: comment_SPiRE8UtpCynMsSZSfF3aPjPgglxpF1R.jpg

Powiązane tagi