tỷ lệ cá cược bóng đá đêm nay Phần 2 Thực hành với Keras! Mèo vs Chó (1/6)

tỷ lệ cá cược bóng đá đêm nay phần thứ hai, chúng ta sẽ triển khai trực tiếp mạng nơ-ron sâu (sau đây gọi là DNN) bằng Keras

Chúng tôi có thể hiển thị mã Python tỷ lệ cá cược bóng đá đêm nay bài viết nếu cần, nhưng xin lưu ý rằng chúng tôi sẽ không giải thích các hàm hoặc cú pháp của chính Python
Tất cả các mã được liệt kê tỷ lệ cá cược bóng đá đêm nay bài viết nàyGiấy phép MIT

1) Chủ đề hôm nay: Nhận biết chó, mèo bằng deep learning

Tôi đã thực hiện nhận dạng hình ảnh bằng mô hình được đào tạo sẵn tỷ lệ cá cược bóng đá đêm nay phiên đầu tiên, nhưng lần này tôi sẽ đặt mục tiêu của riêng mình và thực hiện học sâu
Chủ đề sẽ là ``Xác định xem hình ảnh đầu vào là chó hay mèo''

Tổ chức quy trình

Các tính năng cần thiết cho chương trình này như sau:

1. Bạn có thể học bằng hình ảnh
   • Bạn có thể tải hình ảnh để học
   • DNN có thể được đào tạo bằng cách sử dụng hình ảnh đã tải
   • Bạn có thể lưu các mô hình đã được đào tạo
2. Có thể đánh giá hình ảnh
   • Bạn có thể tải hình ảnh mà bạn muốn đánh giá
   • Có thể xác định hình ảnh đã tải bằng DNN
   • Kết quả phán đoán có thể được hiển thị

Không giới hạn tỷ lệ cá cược bóng đá đêm nay trường hợp này, các chương trình thực hiện học sâu thường có cấu trúc thực hiện ba quy trình: ``tải dữ liệu'' ``xử lý DNN'' và ``xuất kết quả'', một quy trình để học và một quy trình để phán đoán

Nói chung, chương trình có dạng như sau:

nhập argparse

Khi được thực thi mà không có đối số dòng lệnh, nó sẽ tải hình ảnh đào tạo từ một thư mục cụ thể và thực hiện học sâu làm đối số dòng lệnh--suy luậnGiả định rằng nếu bạn chỉ định đường dẫn tệp của hình ảnh mà bạn muốn đánh giá cùng với tùy chọn, nó sẽ đánh giá xem hình ảnh đó là chó hay mèo dựa trên mô hình đã được huấn luyện

Ngoài ra, lần này, chúng tôi sẽ cắt định nghĩa cấu trúc DNN thành một tệp riêng biệt với cat_dog_dnn_keraspy ở trên và tiếp tục gọi nó là một mô-đun