17. 深度学习图像识别简单应用
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小结&提问
• 深度学习可以使用框架实现 • 深度学习流程和普通机器学
习流程类似
Integration • Python
环境构建
• 安装 miniconda • https://conda.io/miniconda.html
环境构建
• 安装 CPU 版本的 conda keras 环境
conda create -y -n py35_knime python=3.5 pandas jedi keras=2.1.6
• 使用环境
conda activate py35_knime source activate py35_knime
• 安装 KNIME 插件
KNIME Image Processing - Python Extensions KNIME Image Processing - Keras Extensions KNIME Image Processing - TensorFlow Extensions KNIME Image Processing – Deep Learning Extensions
人工智能基础
-- 深度学图像识别简单应用
大纲
环境构建 初步体验 步骤分析
大纲
环境构建
项目所需要的框架
• TensorFlow: Google的一个深度学习框架 • Keras：基于包括 TensorFlow 在内的若干深度
学习框架的一个更好用的框架 • KNIME Deep Learning - Keras Integration • KNIME Deep Learning - TensorFlow
• 预处理
步骤分析
原始图像像素存储为0 - 255 的整数 变换后，变为 -1 – 1的整数
将原始 image 替换
• 预处理
步骤分析
步骤分析
• 如果预测自己的图片呢？
图片尺寸变为 299 X 299 设定文件存储位置
• 其他不用管太多，会用就行了
训练？
• 我们为什么没有训练模型？
深度学习的训练太耗费资源 训练需要大量的深度学习知识 我们的目标是：会用
大纲
初步体验
初步体验
• 打开“01_Classify_images_using_InceptionV3” • 运行
初步体验
• 查看结果
预测分类 概率
大纲
步骤分析
载入InceptionV3模型
步骤分析
文件位置 列表
wenku.baidu.com
运行模型
读入图片
根据模型要求 预处理图片
处理数据 查看结果
• 预处理
步骤分析