- Bài 1: Giới thiệu
- Bài 2: Cài đặt
- Bài 3: Nền tảng toán học của Neural Networks
- Bài 4: Mạng nơron cơ bản
- Bài 5: Tổng quan về machine learning và deep learning
- Bài 6: Triển khai mạng thần kinh đầu tiên
- Bài 7: Functional Blocks và Terminologies
- Bài 8: Loading Data
- Bài 9: Linear Regression ( Hồi quy tuyến tính )
- Bài 10: Convolutional Neural Network ( CNN )
- Bài 11: Recurrent Neural Network ( RNN )
- Bài 12: Tập dữ liệu ( Dataset )
- Bài 13: Giới thiệu về Convents
- Bài 14: Huấn luyện Convent bằng Scratch
- Bài 15: Feature Extraction trong Convents ( Trích xuất đặc trưng )
- Bài 16: Visualization Convents
- Bài 17: Sequence Processing với Convents
- Bài 18: Word Embedding
- Bài 19: Recursive Neural Networks
Bài 16: Visualization Convents - Pytorch Cơ bản
Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 1094 | Chuyên mục: AI
Ở bài này, ta sẽ tập trung vào mô hình trực quan hóa dữ liệu với sự trợ giúp của convents. Cần thực hiện các bước sau để có được bức tranh trực quan hoàn hảo với mạng nơ-ron thông thường.
Bước 1 :
Import các thư viện cần thiết
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.misc import imread
from sklearn.metrics import accuracy_score
import keras
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Activation, Input
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
import torch
Bước 2 :
Để ngăn chặn sự ngẫu nhiên tiềm ẩn với dữ liệu đào tạo và thử nghiệm, ta gọi tập dữ liệu tương ứng được cung cấp trong đoạn code dưới đây -
seed = 128
rng = np.random.RandomState(seed)
data_dir = "../../datasets/MNIST"
train = pd.read_csv('../../datasets/MNIST/train.csv')
test = pd.read_csv('../../datasets/MNIST/Test_fCbTej3.csv')
img_name = rng.choice(train.filename)
filepath = os.path.join(data_dir, 'train', img_name)
img = imread(filepath, flatten=True)
Bước 3 :
Plot ảnh cần thiết để có được dữ liệu đào tạo và kiểm tra được xác định như sau :
pylab.imshow(img, cmap ='gray')
pylab.axis('off')
pylab.show()
Kết quả :
Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!
- Bài 1: Giới thiệu
- Bài 2: Cài đặt
- Bài 3: Nền tảng toán học của Neural Networks
- Bài 4: Mạng nơron cơ bản
- Bài 5: Tổng quan về machine learning và deep learning
- Bài 6: Triển khai mạng thần kinh đầu tiên
- Bài 7: Functional Blocks và Terminologies
- Bài 8: Loading Data
- Bài 9: Linear Regression ( Hồi quy tuyến tính )
- Bài 10: Convolutional Neural Network ( CNN )
- Bài 11: Recurrent Neural Network ( RNN )
- Bài 12: Tập dữ liệu ( Dataset )
- Bài 13: Giới thiệu về Convents
- Bài 14: Huấn luyện Convent bằng Scratch
- Bài 15: Feature Extraction trong Convents ( Trích xuất đặc trưng )
- Bài 16: Visualization Convents
- Bài 17: Sequence Processing với Convents
- Bài 18: Word Embedding
- Bài 19: Recursive Neural Networks