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深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PADDLEPADDLE

深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PADDLEPADDLE

出版社：人民郵電出版社出版時間：2018-06-01
開本： 其他 頁數(shù)： 272
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深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PADDLEPADDLE 版權(quán)信息

深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PADDLEPADDLE 本書特色

內(nèi) 容 提 要 本書全面講解了深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle，并結(jié)合典型案例，闡述了PaddlePaddle的具體應(yīng)用。本書共15章。第 1 章介紹了深度學(xué)習(xí)及其主流框架；第2章介紹了幾種不同的PaddlePaddle安裝方式；第3章使用MNIST數(shù)據(jù)集實現(xiàn)手寫數(shù)字識別；第4章介紹CIFAR彩色圖像識別；第5章介紹了自定義數(shù)據(jù)集的識別；第6章介紹了驗證碼的識別；第7章介紹了場景文字的識別；第8章實現(xiàn)了驗證碼的端到端的識別；第9～11章講解了車牌識別、使用SSD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成目標(biāo)檢測；第12章和第13章介紹了Fluid、可視化工具VisualDL；第 14 章和第 15 章介紹了如何在服務(wù)器端與Android移動終端使用PaddlePaddle進行項目實踐。 本書適合機器學(xué)習(xí)愛好者、程序員、人工智能方面的從業(yè)人員閱讀，也可以作為大專院校相關(guān)專業(yè)的師生用書和培訓(xùn)學(xué)校的教材。

深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PADDLEPADDLE 內(nèi)容簡介

內(nèi) 容 提 要 本書全面講解了深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle，并結(jié)合典型案例，闡述了PaddlePaddle的具體應(yīng)用。本書共15章。第 1 章介紹了深度學(xué)習(xí)及其主流框架；第2章介紹了幾種不同的PaddlePaddle安裝方式；第3章使用MNIST數(shù)據(jù)集實現(xiàn)手寫數(shù)字識別；第4章介紹CIFAR彩色圖像識別；第5章介紹了自定義數(shù)據(jù)集的識別；第6章介紹了驗證碼的識別；第7章介紹了場景文字的識別；第8章實現(xiàn)了驗證碼的端到端的識別；第9～11章講解了車牌識別、使用SSD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成目標(biāo)檢測；2章和3章介紹了Fluid、可視化工具VisualDL；第 14 章和第 15 章介紹了如何在服務(wù)器端與Android移動終端使用PaddlePaddle進行項目實踐。 本書適合機器學(xué)習(xí)愛好者、程序員、人工智能方面的從業(yè)人員閱讀，也可以作為大專院校相關(guān)專業(yè)的師生用書和培訓(xùn)學(xué)校的教材。

深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PADDLEPADDLE 目錄



目　錄







第　1章 深度學(xué)習(xí)　1

1.1　引言　1

1.2　深度學(xué)習(xí)框架簡介　1

1.3　數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識　3

1.3.1　線性代數(shù)相關(guān)知識　3

1.3.2　概率論相關(guān)知識　10

1.3.3　導(dǎo)數(shù)相關(guān)知識　13

1.4　簡單的深度學(xué)習(xí)理論知識　14

1.5　小結(jié)　19

第　2章 PaddlePaddle的安裝　20

2.1　引言　20

2.2　計算機配置　20

2.3　安裝前的檢查　20

2.4　使用pip安裝　21

2.5　使用Docker安裝　23

2.6　從源碼編譯并生成安裝包　25

2.6.1　在本地編譯并生成安裝包　25

2.6.2　在Docker中編譯并生成

安裝包　28

2.7　編譯Docker鏡像　29

2.8　在Windows操作系統(tǒng)中安裝

PaddlePaddle的方法　30

2.8.1　在Windows系統(tǒng)中安裝

Docker容器　30

2.8.2　在Windows系統(tǒng)中

安裝Ubuntu　35

2.8.3　在Windows 10中安裝Linux

子系統(tǒng)　41

2.9　測試安裝效果　43

2.10　小結(jié)　45

第3章　使用MNIST數(shù)據(jù)集實現(xiàn)手寫

數(shù)字識別　46

3.1　引言　46

3.2　數(shù)據(jù)集　46

3.3　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　47

3.4　開始訓(xùn)練模型　50

3.4.1　導(dǎo)入依賴包　50

3.4.2　初始化Paddle　51

3.4.3　獲取訓(xùn)練器　51

3.4.4　開始訓(xùn)練　52

3.5　使用參數(shù)預(yù)測　54

3.5.1　初始化PaddlePaddle　54

3.5.2　獲取訓(xùn)練好的參數(shù)　54

3.5.3　讀取圖片　54

3.5.4　開始預(yù)測　55

3.6　小結(jié)　56

第4章　CIFAR數(shù)據(jù)集中彩色圖像的

識別　57

4.1　引言　57

4.2　數(shù)據(jù)集　57

4.3　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　59

4.4　開始訓(xùn)練模型　61

4.4.1　導(dǎo)入依賴包　62

4.4.2　初始化Paddle　62

4.4.3　獲取參數(shù)　62

4.4.4　創(chuàng)建訓(xùn)練器　63

4.4.5　開始訓(xùn)練　64

4.5　使用參數(shù)預(yù)測　67

4.6　使用其他神經(jīng)模型　69

4.7　小結(jié)　70

第5章　自定義圖像數(shù)據(jù)集的識別　72

5.1　引言　72

5.2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)　72

5.2.1　網(wǎng)絡(luò)爬蟲的整體框架　72

5.2.2　URL管理器　74

5.2.3　網(wǎng)頁下載器　75

5.2.4　網(wǎng)頁解析器　76

5.3　網(wǎng)絡(luò)爬蟲實例　77

5.3.1　調(diào)度器的使用　79

5.3.2　URL管理器的使用　80

5.3.3　網(wǎng)頁下載器的使用　81

5.3.4　網(wǎng)頁解析器的使用　82

5.3.5　數(shù)據(jù)收集器的使用　83

5.3.6　運行代碼　84

5.4　數(shù)據(jù)集　88

5.4.1　生成圖像列表　89

5.4.2　讀取數(shù)據(jù)　92

5.5　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　96

5.6　使用PaddlePaddle開始訓(xùn)練　97

5.6.1　創(chuàng)建訓(xùn)練器　98

5.6.2　開始訓(xùn)練　99

5.7　使用PaddlePaddle預(yù)測　102

5.8　小結(jié)　104

第6章　驗證碼的識別　105

6.1　引言　105

6.2　數(shù)據(jù)集的獲取　105

6.2.1　下載驗證碼　106

6.2.2　修改驗證碼的文件名　107

6.2.3　裁剪驗證碼　108

6.2.4　生成圖像列表　110

6.3　讀取數(shù)據(jù)　111

6.4　使用PaddlePaddle開始訓(xùn)練　112

6.5　使用PaddlePaddle預(yù)測　118

6.5.1　裁剪驗證碼　118

6.5.2　預(yù)測圖像　119

6.5.3　標(biāo)簽轉(zhuǎn)成字符　120

6.6　小結(jié)　121

第7章　場景文字識別　122

7.1　引言　122

7.2　數(shù)據(jù)集　122

7.3　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　123

7.4　數(shù)據(jù)的讀取　128

7.4.1　讀取圖像列表　128

7.4.2　生成標(biāo)簽字典　129

7.4.3　讀取訓(xùn)練數(shù)據(jù)　131

7.5　訓(xùn)練模型　133

7.5.1　訓(xùn)練準(zhǔn)備　133

7.5.2　安裝libwarpctc.so庫　135

7.5.3　開始訓(xùn)練　136

7.6　開始預(yù)測　137

7.7　小結(jié)　140

第8章　驗證碼端到端的識別　141

8.1　引言　141

8.2　數(shù)據(jù)集　141

8.3　生成圖像列表文件　143

8.4　數(shù)據(jù)的讀取　144

8.4.1　讀取數(shù)據(jù)并存儲成列表　144

8.4.2　生成和讀取標(biāo)簽字典　145

8.4.3　讀取訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)　146

8.5　定義網(wǎng)絡(luò)模型　147

8.6　生成訓(xùn)練器　150

8.7　定義訓(xùn)練　151

8.8　啟動訓(xùn)練　152

8.9　開始預(yù)測　153

8.10　小結(jié)　156

第9章　車牌端到端的識別　157

9.1　引言　157

9.2　車牌數(shù)據(jù)的采集　157

9.2.1　車牌數(shù)據(jù)的下載　157

9.2.2　命名車牌圖像　159

9.2.3　車牌定位　159

9.2.4　灰度化圖像　163

9.3　數(shù)據(jù)的讀取　164

9.3.1　生成列表文件　164

9.3.2　以列表方式讀取數(shù)據(jù)　165

9.3.3　生成和讀取標(biāo)簽字典　166

9.3.4　訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的

讀取　167

9.4　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　169

9.5　開始訓(xùn)練　171

9.6　開始預(yù)測　173

9.7　小結(jié)　176

第　10章 使用VOC數(shù)據(jù)集實現(xiàn)目標(biāo)

檢測　177

10.1　引言　177

10.2　VOC數(shù)據(jù)集　177

10.2.1　下載VOC數(shù)據(jù)集　178

10.2.2　生成圖像列表　179

10.3　數(shù)據(jù)預(yù)處理　180

10.4　SSD神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　182

10.5　訓(xùn)練模型　186

10.6　評估模型　189

10.7　預(yù)測數(shù)據(jù)　191

10.7.1　預(yù)測并保存預(yù)測

結(jié)果　191

10.7.2　顯示畫出的框　193

10.8　小結(jié)　195

第　11章 通過自定義圖像數(shù)據(jù)集實現(xiàn)

目標(biāo)檢測　196

11.1　引言　196

11.2　數(shù)據(jù)集　196

11.2.1　下載車牌數(shù)據(jù)　196

11.2.2　重命名圖像　197

11.3　標(biāo)注數(shù)據(jù)集　198

11.3.1　安裝LabelImg　198

11.3.2　使用LabelImg　198

11.3.3　生成圖像列表　201

11.4　訓(xùn)練模型　202

11.4.1　預(yù)訓(xùn)練模型處理　202

11.4.2　開始訓(xùn)練　203

11.5　評估模型　204

11.6　預(yù)測圖片　205

11.6.1　獲取預(yù)測結(jié)果　205

11.6.2　顯示預(yù)測結(jié)果　206

11.7　小結(jié)　208

第　12章 使用PaddlePaddle Fluid　209

12.1　引言　209

12.2　Fluid版本　209

12.3　定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　210

12.4　訓(xùn)練程序　212

12.4.1　定義數(shù)據(jù)　213

12.4.2　定義平均正確率　213

12.4.3　定義測試程序　213

12.4.4　定義優(yōu)化方法　214

12.5　訓(xùn)練模型　214

12.5.1　定義調(diào)試器　215

12.5.2　獲取數(shù)據(jù)　215

12.5.3　開始訓(xùn)練　216

12.5.4　保存預(yù)測模型　217

12.6　預(yù)測模型　217

12.7　小結(jié)　219

第　13章 可視化工具VisualDL的

使用　220

13.1　引言　220

13.2　VisualDL的介紹　220

13.3　VisualDL的安裝　222

13.3.1　使用pip安裝　223

13.3.2　使用源碼安裝　224

13.4　簡單使用VisualDL　224

13.5　在PaddlePaddle中使用

VisualDL　226

13.5.1　定義VisualDL

組件　226

13.5.2　編寫PaddlePaddle

代碼　227

13.5.3　把數(shù)據(jù)添加到

VisualDL中　229

13.6　小結(jié)　232

第　14章 把PaddlePaddle部署到網(wǎng)站

服務(wù)器上　233

14.1　引言　233

14.2　開發(fā)環(huán)境　233

14.3　Flask的使用　234

14.3.1　安裝Flask　234



14.3.2　測試Flask框架是否安裝

成功　234

14.3.3　文件上傳　235

14.4　使用PaddlePaddle預(yù)測　237

14.4.1　獲取預(yù)測模型　237

14.4.2　部署PaddlePaddle　238

14.5　小結(jié)　242

第　15章 把PaddlePaddle應(yīng)用到

Android手機　244

15.1　引言　244

15.2　編譯PaddlePaddle庫　244

15.2.1　使用Docker編譯

PaddlePaddle庫　244

15.2.2　使用Linux編譯

PaddlePaddle庫　247

15.3　MobileNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　250

15.4　訓(xùn)練模型　254

15.5　編寫預(yù)測代碼　258

15.6　合并模型　261

15.7　移植到Android　262

15.7.1　加載PaddlePaddle庫　262

15.7.2　加載合并的模型　263

15.7.3　開發(fā)Android程序　263

15.8　小結(jié)　272



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深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之PADDLEPADDLE 作者簡介

潘志宏，工程師，ACM會員、CCF會員。研究興趣:機器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)。主持和參與省市級、校級項目10余項，發(fā)表論文16篇，其中EI、北大核心期刊10篇，作者論文獲得北大核心期刊論文、東莞市計算機學(xué)會論文。申請發(fā)明專利、實用新型專利共6項，其中獲得軟件著作權(quán)3項，已出版教材2部。指導(dǎo)學(xué)生獲得省級/市級競賽獎項40余項，多次獲得省級指導(dǎo)教師獎。 王培彬，網(wǎng)名夜雨飄零，多次在省市級學(xué)科競賽獲獎，獲得軟件著作權(quán)4項，百度PaddlePaddle深度學(xué)習(xí)框架社區(qū)的"騎士團"成員，主要研究方向為計算機視覺。在CSDN博客編寫"我的PaddlePaddle學(xué)習(xí)之路"系列文章，并在GitHub開源相關(guān)代碼，并得到廣泛的認(rèn)可。 萬智萍，研究興趣:機器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí))、物聯(lián)網(wǎng)、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，認(rèn)知無線電，網(wǎng)絡(luò)安全。主持和參與省市級、校級項目23余項，發(fā)表論文45篇，獨撰發(fā)表論文32篇，其中中文核心期刊有22篇，CPCI檢索4篇，獲得實用新型專利12項，獲得軟件著作權(quán)1項，已出版教材2部。指導(dǎo)學(xué)生獲獎共29項，獲得組織先進個人獎。 邱澤敏，系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計師。在機器學(xué)習(xí)、智能算法等領(lǐng)域有較多的理論和實踐工作積累，在國內(nèi)外期刊及會議發(fā)表論文10余篇，主持及作為核心人員參與各類省市、校級科研教改項目共6項， 實用新型專利1項，軟件著作權(quán)1項。

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