深度学习实战——天气识别

最新推荐文章于 2024-05-25 02:30:00 发布

AI炮灰

最新推荐文章于 2024-05-25 02:30:00 发布

阅读量803

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习实战代码40例文章标签：深度学习 python tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bigData1994pb/article/details/126412047

深度学习实战代码40例专栏收录该内容

26 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

该博客详细介绍了使用深度学习进行天气识别的过程，包括模块导入、参数设置、GPU检查、数据准备、测试集划分、数据维度查看、模型训练、编译及评估，最终得出模型的性能表现。

官方合作微信：gldz_super

数据由四种天气组成，分别是cloudy、rain、shine以及sunrise四种如下所示：

1.模块导入

import pathlib
import os, PIL
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import regularizers
from tensorflow.keras import layers,models
import numpy as np

2.参数设置

# 参数设置
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
num_classes = 4
epochs = 30

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

AI炮灰

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）天气识别 | 第5天

“365天深度学习训练营”报名进行中～

05-23

1万+

文章目录一、前期工作1. 设置GPU2. 导入数据3. 查看数据二、数据预处理1. 加载数据2. 可视化数据3. 再次检查数据4. 配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六、模型评估一、前期工作本文将采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。较上篇文章，本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并且将最大池化层调整成了平均池化层。我的环境：语言环境：Python3.6.5 编译器：jupyter notebook 深度学习环境：TensorFlow2 来自专栏：【深

Keras深度学习实战——手写文字识别

走向CTO的路上...

05-26

1089

本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架进行手写文字识别。手写文字识别是指将手写文字转换为相应的文本，该文本可以是机器可识别的。Keras深度学习框架提供了简单易用的工具来构建 CNN 模型进行手写文字识别，这使得该技术可以更加广泛地应用。

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深度学习pytorch——天气识别

weixin_45304386的博客

12-09

736

深度学习-天气识别

深度学习Week3——天气识别

Ying_xiaotao的博客

01-26

1012

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊 | 接辅导、项目定制有了前两周的学习，本周内容相对较简单，不过从本周开始，我们的数据集不再使用dataset下载，而是由K同学提供的网盘链接下载到本地，然后从本地当中读取。同时由于我的设备没有GPU，因此直接使用。

【深度学习】基于卷积神经网络的天气识别训练

林夕07

08-10

4332

通过Tensorflow对天气数据集进行识别。里面详细介绍了开发环境、训练方式、模型参数、数据集以及一系列的预处理等，最后还对训练的过程进行图像绘制。

基于深度学习的天气识别算法对比研究-TensorFlow实现-卷积神经网络（CNN） | 第1例（内附源码+数据）

m0_68629936的博客

05-14

1559

🥧 我的环境：语言环境：Python3 深度学习环境：TensorFlow2 🥂 相关教程：编译器教程：新手入门深度学习 | 1-2：编译器Jupyter Notebook 深度学习环境配置教程：新手入门深度学习 | 1-1：配置深度学习环境一个深度学习小白需要的所有资料我都放这里了：新手入门深度学习 | 目录建议你学习本文之前先看看下面这篇入门文章，以便你可以更好的理解本文： 🍨 新手入门深度学习 | 2-1：图像数据建模流程示例强烈建议大家使用Jupyter Lab编译器打开源码，你接

计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具_基于深度学习的视觉场景识别_项目开发案例教程.pdf

04-27

本教程《计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具_基于深度学习的视觉场景识别_项目开发案例教程》深入探讨了如何利用这两种强大的工具进行视觉场景的识别。 深度学习，尤其是深度卷积神经网络（CNN），在...

Keras 深度学习实战——语音识别

走向CTO的路上...

05-12

1091

本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架进行语音识别。语音识别是指将语音信号转换为文本的过程。Keras深度学习框架提供了简单易用的工具来构建 CNN 模型进行语音识别，这使得该技术可以更加广泛地应用。

Keras深度学习实战——车辆转弯角度预测

走向CTO的路上...

05-25

611

本教程将介绍如何使用 Keras 深度学习框架来构建一个卷积神经网络 (CNN) 模型，用于预测车辆的转弯角度。自动驾驶是近年来人工智能领域的热门研究课题之一。为了实现自动驾驶，车辆需要能够感知周围的环境并做出相应的控制决策。其中，车辆转弯角度预测是自动驾驶中一个重要的任务。CNN 模型擅长处理空间信息，因此非常适合用于图像识别和分类任务。在车辆转弯角度预测任务中，我们可以将摄像头拍摄的道路图像作为输入，并将CNN模型预测的转弯角度作为输出。

[AI特训营第三期]基于PVT v2天气识别

m0_63642362的博客

04-13

249

该数据集包含6862张不同类型天气的图像，可用于基于图片实现天气分类。图片被分为十一个类分别为: dew, fog/smog, frost, glaze, hail, lightning , rain, rainbow, rime, sandstorm and snow.#解压数据集!

深度学习在多天气分类算法中的研究与应用.pdf

08-18

深度学习在多天气分类算法中的研究与应用.pdf

最新进展 | 深度学习在天气预测中的应用

夕小瑶科技说

02-14

8086

一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍来源：机器之心谷歌研究员提出使用机器学习方法预测未来短时间内的天气。此方法虽然处于早期发展阶段，但效果已经优于传统模型。前言天气总是会或轻或重地影...

手把手教你创建自己的人工智能天气预报！

2401_84205765的博客

04-14

3685

在本文中，我们展示了如何使用ECMWF提供的AI-Models存储库来生成AI天气预报。使用来自气候数据存储的初始化数据，我们能够使用两个模型生成预报：华为的PanguWeather和NVIDIA的FourCastNet。使用预训练模型生成一个为期10天的天气预报在GPU上大约需要2分钟，在CPU上大约需要3小时。与生成数值天气预报所需的巨大计算工作相比，推理的成本非常低。现在，个人消费者和资金较少的天气服务机构可以利用ERA5训练数据生成自己的人工智能天气预报，至少可以提供空间和时间分辨率。

深度学习——如何利用Python 实现天气识别

m0_71540827的博客

11-01

1379

主要用于图像和视频等视觉任务。通过使用卷积层、池化层和全连接层等不同类型的神经网络层，CNN 可以学习图像中的特征并将其用于分类、对象检测和分割等任务。主要用于处理序列数据，如文本和语音。RNN 可以通过反馈循环来处理序列中的依赖关系，并在不同的时间步骤中共享权重。常见的 RNN 类型包括 LSTM 和 GRU 等，它们可以解决长期依赖问题。GAN 是一种无监督的学习算法，可以用于生成具有高度逼真度的图像、音频和视频等数据。GAN 由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器。

Selenium获取input输入框中值的三种方法

最新发布

12-27

### 完整的基于PaddlePaddle的昆虫识别项目对于构建一个完整的基于PaddlePaddle框架的昆虫识别深度学习模型，可以遵循类似的结构化方法来实现。虽然提供的参考资料主要集中在PyTorch上[^1]，这里将展示如何利用PaddlePaddle创建这样的应用。 #### 数据准备首先需要收集并预处理用于训练的数据集。假设已经有一个包含多种昆虫图像及其标签的数据集： ```python import paddle from paddle.vision import transforms as T from paddle.io import Dataset import os from PIL import Image class InsectDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.images = [] for label in sorted(os.listdir(root_dir)): path = os.path.join(root_dir, label) if not os.path.isdir(path): continue for fname in os.listdir(path): self.images.append((os.path.join(label, fname), int(label))) def __len__(self): return len(self.images) def __getitem__(self, idx): img_path, label = self.images[idx] image = Image.open(os.path.join(self.root_dir, img_path)).convert('RGB') if self.transform is not None: image = self.transform(image) return image, label transform = T.Compose([ T.Resize(256), T.CenterCrop(224), T.ToTensor(), ]) dataset = InsectDataset('./insects', transform=transform) dataloader = paddle.io.DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) ``` #### 构建模型接下来定义卷积神经网络架构。此处采用ResNet作为基础模型，并对其进行微调以适应特定的任务需求： ```python model = paddle.vision.models.resnet50(pretrained=True) num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = paddle.nn.Linear(num_ftrs, num_classes=len(set([label for _, label in dataset]))) paddle.summary(model, (1, 3, 224, 224)) ``` #### 训练过程设置损失函数、优化器以及评估指标来进行模型训练： ```python criterion = paddle.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.001) for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 correct_predictions = 0 total_samples = 0 for images, labels in dataloader: outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.clear_grad() loss.backward() optimizer.step() predicted_labels = paddle.argmax(outputs, axis=-1) correct_predictions += sum(predicted_labels.numpy() == labels.numpy()) total_samples += len(labels) running_loss += loss.item() accuracy = correct_predictions / total_samples * 100. print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/total_samples:.4f}, Accuracy: {accuracy:.2f}%') save_path = './saved_models/insect_recognition.pdparams' paddle.save(model.state_dict(), save_path) print("Model saved at", save_path) ``` 上述代码展示了从数据加载到模型保存的一个完整流程，在实际操作过程中还需要考虑更多细节如超参数调整等。