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人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）

tensorflow 2.0 画出model网络模型的拓扑图

tensorflow 2.0 的回调函数callbacks（TensorBoard、ModelCheckpoint）

TensorBoard视觉化网络每层权重分布、视觉化网络层结构

MSE(均方误差)、MAE(平均绝对误差)

from_logits

CE(Cross-Entropy)、BCE(Binary Cross-Entropy 即Sigmoid+CE)、CCE(Categorical Cross-Entropy 即Softmax+CE)

对连续值/离散值进行预处理的两种方式（标准化/one-hot化）、反标准化/逆标准化、字符串预处理

损失函数loss、指标函数metrics

激活函数 Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax

Batch Normalization

反向传播、梯度下降、学习率、优化器optimizers（GD、SGD、Momentum、AdaGrad、Adam）

权重初始化对于激活函数的选择：随机常态分布/随机正态分布初始化(标准差为0.01或1)、Xavier(Glorot)初始化、He初始化

图像增强(IA)、数据预处理

混淆矩阵tf.math.confusion_matrix

使用预训练网络训练的两种方式：Keras Applications、TensorFlow Hub

import tensorflow as tfdef parse_aug_fn(dataset):"""Image Augmentation(影像增強) function"""x = tf.cast(dataset['image'], tf.float32) / 255.  # 影像標準化x = flip(x)  # 隨機水平翻轉# 觸發顏色轉換機率50%x = tf.cond(tf.random.uniform([], 0, 1) > 0.5, lambda: color(x), lambda: x)# 觸發影像旋轉機率0.25%x = tf.cond(tf.random.uniform([], 0, 1) > 0.75, lambda: rotate(x), lambda: x)# 觸發影像縮放機率50%x = tf.cond(tf.random.uniform([], 0, 1) > 0.5, lambda: zoom(x), lambda: x)# 將輸出標籤轉乘One-hot編碼y = tf.one_hot(dataset['label'], 10)return x, ydef parse_fn(dataset):x = tf.cast(dataset['image'], tf.float32) / 255.  # 影像標準化# 將輸出標籤轉乘One-hot編碼y = tf.one_hot(dataset['label'], 10)return x, ydef flip(x):"""flip image(翻轉影像)"""x = tf.image.random_flip_left_right(x)  # 隨機左右翻轉影像return xdef color(x):"""Color change(改變顏色)"""x = tf.image.random_hue(x, 0.08)  # 隨機調整影像色調x = tf.image.random_saturation(x, 0.6, 1.6)  # 隨機調整影像飽和度x = tf.image.random_brightness(x, 0.05)  # 隨機調整影像亮度x = tf.image.random_contrast(x, 0.7, 1.3)  # 隨機調整影像對比度return xdef rotate(x):"""Rotation image(影像旋轉)"""# 隨機選轉n次(通過minval和maxval設定n的範圍)，每次選轉90度x = tf.image.rot90(x,tf.random.uniform(shape=[],minval=1,maxval=4,dtype=tf.int32))return xdef zoom(x, scale_min=0.6, scale_max=1.4):"""Zoom Image(影像縮放)"""h, w, c = x.shapescale = tf.random.uniform([], scale_min, scale_max)  # 隨機縮放比例sh = h * scale  # 縮放後影像長度sw = w * scale  # 縮放後影像寬度x = tf.image.resize(x, (sh, sw))  # 影像縮放x = tf.image.resize_with_crop_or_pad(x, h, w)  # 影像裁減和填補return x

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