人工智能
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基于Python、Keras和OpenCV的实时人脸活体检测
作者|Jordan Van Eetveldt编译|Flin来源|towardsdatascience 你在互联网上找到的大多数人脸识别算法和研究论文都遭受照片攻击。这些方法在检测和识别来自网络摄像头的图像、视频和视频流中的人脸方面非常有效。然而，他们无法区分现实生活中的面孔和照片上的面孔。这种无法识别人脸的现象是由于这些算法在二维帧上工作。 现在让我们想象一…
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【tf.keras】ssl.SSLError: [SSL: DECRYPTION_FAILED_OR_BAD_RECORD_MAC] decryption failed or bad record mac (_ssl.c:1977)
问题描述 tf.keras 在加载 cifar10 数据时报错，ssl.SSLError: [SSL: DECRYPTION_FAILED_OR_BAD_RECORD_MAC] decryption failed or bad record mac (_ssl.c:1977) import tensorflow as tf cifar10 = tf.kera…
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运行Keras版本的Faster R-CNN(1)
Keras版本的Faster R-CNN源码下载地址：https://github.com/yhenon/keras-frcnn下载以后，用PyCharm打开（前提是已经安装了Tensorflow-gpu和Keras），打开以后可以看到项目的结构： 修改requirements.txt，设置Keras到已安装的版本，如 Keras==2.0.8 建议版本不要…
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Keras常用层
Dense层：全连接层 Activatiion层：激活层，对一个层的输出施加激活函数 Dropout层：为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合 Flatten层：Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。F…
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Keras 自定义层
１．对于简单的定制操作，可以通过使用layers.core.Lambda层来完成。该方法的适用情况：仅对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有需要学习的参数． # 切片后再分别进行embedding和average pooling import numpy as np from keras.models import Sequential from k…
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tf.keras.layers.TimeDistributed，将一个layer应用到sample的每个时序步
@keras_export(‘keras.layers.TimeDistributed’) class TimeDistributed(Wrapper): “””This wrapper allows to apply a layer to every temporal slice of an input. 这个包装类可以将一个layer应用到input的每…
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pytorch报错：AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘_rebuild_tensor_v2’
转载自： https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/80844548 由于训练模型时使用的是新版本的pytorch，而加载时使用的是旧版本的pytorch 解决方法： 1、既然是pytorch版本较老，那最简单的解决方法当然是简单的升级一下pytorch就ok了。 2、国外的大神给了另一种解决方法…
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pytorch两种模型保存方式
只保存模型参数 # 保存 torch.save(model.state_dict(), ‘\parameter.pkl’) # 加载 model = TheModelClass(…) model.load_state_dict(torch.load(‘\parameter.pkl’)) 保存完整模型 # 保存 torch.save(…
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PyTorch安装问题解决
现在caffe2被合并到了PyTorch中 git clone https://github.com/pytorch/pytorch pip install -r requirements.txtsudo python setup.py install 后边报错信息的解决 遇到 Traceback (most recent call last): Fil…
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ubuntu下anaconda使用jupyter notebook加载tensorflow、pytorch
1. 安装完anaconda后，其环境会为我们在base(root)这个环境下配置jupyter notebook,而我们自己配置的TensorFlow环境下是没有自动配置这个工具的，所以我们需要自己在这个环境下配置jupyter notebook工具，具体操作如下： 1 conda activate tf #首先激活自己的tensorflow环境，tf为…
