机器学习代写|tensorflow代写|Creating a multi-label classifier to label watches

发表评论 / tensorflow, 机器学习 / 作者： my-assignmentexpert, my-assignmentexpert

如果你也在怎样代写tensorflow学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。tensorflow是一个用于机器学习和人工智能的免费和开源的软件库。它可以用于一系列的任务，但特别专注于深度神经网络的训练和推理。

tensorflow由谷歌大脑团队开发，用于谷歌内部的研究和生产。初始版本于2015年在Apache许可2.0下发布。谷歌于2019年9月发布了TensorFlow的更新版本，名为TensorFlow 2.0。TensorFlow可以在各种编程语言中使用，最主要的是Python，以及Javascript，C++和Java。这种灵活性使其能够在许多不同的领域中得到广泛的应用。

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我们提供的tensorflow及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

机器学习代写|tensorflow代写|Creating a multi-label classifier to label watches

代写隐藏

1 机器学习代写|tensorflow代写|Getting ready

2 机器学习代写|tensorflow代写|How to do it…

3 机器学习代写|tensorflow代写|How it works…

4 tensorflow代写

5 机器学习代写|TENSORFLOW代写|GETTING READY

6 机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW TO DO IT…

7 机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW IT WORKS…

机器学习代写|tensorflow代写|Getting ready

A neural network is not limited to modeling the distribution of a single variable. In fact, it can easily handle instances where each image has multiple labels associated with it. In this recipe, we’ll implement a CNN to classify the gender and style/usage of watches.
Let’s get started.

机器学习代写|tensorflow代写|How to do it…

Let’s review the steps to complete the recipe:

Import the necessary packages:
\begin{tabular}{l}
\hline import os \
\hline import pathlib \
from csv import DictReader \
\hline import glob \
\hline import numpy as np \
from sklearn.model_selection import train_test_split \
\hline from sklearn.preprocessing import MultilabelBinarizer \
\hline from tensorflow.keras.layers import * \
\hline from tensorflow. keras.models import Model \
\hline from tensorflow.keras.preprocessing.image import * \
\hline
\end{tabular}
Define a function to build the network architecture. First, implement the convolutional blocks:
def build_network (width, height, depth, classes):
input_layer = Input (shape= (width, height, depth))
def build_network (width, height, depth, classes):
input_layer = Input (shape= (width, height, depth))
$\mathrm{x}=$ Conv2D (filters $=32$,
kernel_size $=(3,3)$,
padding=’same’) (input_layer)
$\mathrm{x}=$ Conv2D $($ filters $=32$,
kernel_size $=(3,3)$,
padding=’same’) (input_layer)
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization (axis =-1) $(\mathrm{x})$
$x=$ Conv2D (filters=32,
kernel_size $=(3,3)$,
padding = ‘ same’ $\left.^{\prime}\right)(\mathrm{x})$
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization $(\operatorname{axis}=-1)(\mathrm{x})$
$x=$ MaxPooling2D (pool_size $=(2,2))(x)$
$x=$ Dropout $($ rate $=0.25)(x)$
$x=$ Conv2D (filters $=64$,
kernel_size= $(3,3)$,
padding=’ same’ ) ( $x$ )
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization $(\operatorname{axis}=-1)(\mathrm{x})$
$\mathrm{x}=$ Conv2D (filters 64 ,
kernel_size= $(3,3)$,
padding=’ same’ $)(x)$
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$x=$ BatchNormalization (axis $=-1)(x)$
$x=$ MaxPooling2D (pool_size $=(2,2))(x)$
$\mathrm{x}=$ Dropout (rate $=0.25)(\mathrm{x})$
Next, add the fully convolutional layers:
$x=$ Flatten ()$(x)$
$x=$ Dense (units $=512)(x)$
$\mathrm{x}=\operatorname{ReLU}()(\mathrm{x})$
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization $(\mathrm{axis}=-1)(\mathrm{x})$
$\mathrm{x}=$ Dropout $($ rate $=0.5)(\mathrm{x})$
$x=$ Dense (units=classes) (x)
output = Activation(‘sigmoid’) (x)
return Model (input_layer, output)

机器学习代写|tensorflow代写|How it works…

We implemented a smaller version of a VGG network, which is capable of performing multi-label, multi-class classification, by modeling independent distributions for the gender and usage metadata associated with each watch. In other words, we modeled two binary classification problems at the same time: one for gender, and one for usage. This is the reason we activated the outputs of the network with Sigmoid, instead of Softmax, and also why the loss function used is binary_crossentropy and not categorical_crossentropy.

We trained the aforementioned network over 20 epochs, on batches of 64 images at a time, obtaining a respectable $90 \%$ accuracy on the test set. Finally, we made a prediction on an unseen image from the test set and verified that the labels produced with great certainty by the network ( $100 \%$ certainty for Casual, and $99.16 \%$ for Women) correspond to the ground truth categories Casual and Women.

tensorflow代写

机器学习代写|TENSORFLOW代写|GETTING READY

神经网络不限于对单个变量的分布进行建模。事实上，它可以轻松处理每个图像都有多个关联标签的情况。在这个秘籍中，我们将实现一个 CNN 来对手表的性别和风格/用途进行分类。
让我们开始吧。

机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW TO DO IT…

让我们回顾一下完成配方的步骤：

Import the necessary packages:
\begin{tabular}{l}
\hline import os \
\hline import pathlib \
from csv import DictReader \
\hline import glob \
\hline import numpy as np \
from sklearn.model_selection import train_test_split \
\hline from sklearn.preprocessing import MultilabelBinarizer \
\hline from tensorflow.keras.layers import * \
\hline from tensorflow. keras.models import Model \
\hline from tensorflow.keras.preprocessing.image import * \
\hline
\end{tabular}
Define a function to build the network architecture. First, implement the convolutional blocks:
def build_network (width, height, depth, classes):
input_layer = Input (shape= (width, height, depth))
def build_network (width, height, depth, classes):
input_layer = Input (shape= (width, height, depth))
$\mathrm{x}=$ Conv2D (filters $=32$,
kernel_size $=(3,3)$,
padding=’same’) (input_layer)
$\mathrm{x}=$ Conv2D $($ filters $=32$,
kernel_size $=(3,3)$,
padding=’same’) (input_layer)
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization (axis =-1) $(\mathrm{x})$
$x=$ Conv2D (filters=32,
kernel_size $=(3,3)$,
padding = ‘ same’ $\left.^{\prime}\right)(\mathrm{x})$
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization $(\operatorname{axis}=-1)(\mathrm{x})$
$x=$ MaxPooling2D (pool_size $=(2,2))(x)$
$x=$ Dropout $($ rate $=0.25)(x)$
$x=$ Conv2D (filters $=64$,
kernel_size= $(3,3)$,
padding=’ same’ ) ( $x$ )
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization $(\operatorname{axis}=-1)(\mathrm{x})$
$\mathrm{x}=$ Conv2D (filters 64 ,
kernel_size= $(3,3)$,
padding=’ same’ $)(x)$
$x=\operatorname{ReLU}()(x)$
$x=$ BatchNormalization (axis $=-1)(x)$
$x=$ MaxPooling2D (pool_size $=(2,2))(x)$
$\mathrm{x}=$ Dropout (rate $=0.25)(\mathrm{x})$
Next, add the fully convolutional layers:
$x=$ Flatten ()$(x)$
$x=$ Dense (units $=512)(x)$
$\mathrm{x}=\operatorname{ReLU}()(\mathrm{x})$
$\mathrm{x}=$ BatchNormalization $(\mathrm{axis}=-1)(\mathrm{x})$
$\mathrm{x}=$ Dropout $($ rate $=0.5)(\mathrm{x})$
$x=$ Dense (units=classes) (x)
output = Activation(‘sigmoid’) (x)
return Model (input_layer, output)

机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW IT WORKS…

我们实现了一个较小版本的 VGG 网络，该网络能够通过对与每只手表相关的性别和使用元数据的独立分布进行建模来执行多标签、多类分类。换句话说，我们同时建模了两个二元分类问题：一个针对性别，一个针对使用。这就是我们使用 Sigmoid 而不是 Softmax 激活网络输出的原因，也是为什么使用的损失函数是 binary_crossentropy 而不是 categorical_crossentropy。

我们对上述网络进行了 20 多个 epoch 的训练，一次处理 64 张图像的批次，获得了可观的90%测试集上的准确率。最后，我们对测试集中的一张看不见的图像进行了预测，并验证了网络生成的标签非常确定$100%$C和r吨一个一世n吨是F○rC一个s在一个l,一个nd$99.16%$F○r在○米和n对应于基本事实类别休闲和女性。

机器学习代写|tensorflow代写请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。