mvc pdf viewer free : Convert pdf to jpg batch application control cloud windows azure .net class deeplearning3-part26

DeepLearningTutorial,Release0.1
by a weight matrix :math:‘W‘ and a bias vector :math:‘b‘. Classification is
done by projecting data points onto a set of hyperplanes, the distance to
which is used to o determine e a class membership probability.
Mathematically, this can be written as:
.. math::
P(Y=i|x, W,b) &= softmax_i(W x + b) \\
&= \frac {e^{W_i x + b_i}} {\sum_j j e^{W_j j x + b_j}}
The output of the e model l or prediction is then done e by y taking the argmax of
the vector whose e i’th h element is P(Y=i|x).
.. math::
y_{pred} = argmax_i P(Y=i|x,W,b)
This tutorial presents a stochastic gradient descent optimization method
suitable for large datasets.
References:
- textbooks: : "Pattern n Recognition and Machine Learning" -
Christopher M. Bishop, section 4.3.2
"""
__docformat__ ’restructedtext en’
import cPickle
import gzip
import os
import sys
import timeit
import numpy
import theano
import theano.tensor as T
class LogisticRegression(object):
"""Multi-class Logistic Regression Class
The logistic c regression n is fully described by a a weight t matrix :math:‘W‘
and bias vector :math:‘b‘. Classification is done by projecting data
points onto a a set t of hyperplanes, the distance e to o which is used to
determine a class membership probability.
"""
def __init__(selfinput, n_in, n_out):
4.6. PuttingitAllTogether
25
Convert pdf to jpg batch - Convert PDF to JPEG images in C#.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF project
How to convert PDF to JPEG using C#.NET PDF to JPEG conversion / converter library control SDK
batch pdf to jpg converter; bulk pdf to jpg converter online
Convert pdf to jpg batch - VB.NET PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in vb.net, ASP.NET MVC, WinForms, WPF project
Online Tutorial for PDF to JPEG (JPG) Conversion in VB.NET Image Application
batch convert pdf to jpg online; convert pdf to jpg 100 dpi
DeepLearningTutorial,Release0.1
""" Initialize the parameters of the logistic regression
:type input: theano.tensor.TensorType
:param input: symbolic variable that describes the input of the
architecture (one minibatch)
:type n_in: int
:param n_in: number of input units, the dimension of the space in
which the datapoints lie
:type n_out: int
:param n_out: number of output units, the dimension of the space in
which the labels lie
"""
# start-snippet-1
# initialize with 0 the weights W as a matrix of shape (n_in, n_out)
self.theano.shared(
value=numpy.zeros(
(n_in, n_out),
dtype=theano.config.floatX
),
name=’W’,
borrow=True
)
# initialize the biases b as a vector of n_out 0s
self.theano.shared(
value=numpy.zeros(
(n_out,),
dtype=theano.config.floatX
),
name=’b’,
borrow=True
)
# symbolic expression for computing the matrix of class-membership
# probabilities
# Where:
# W is a a matrix x where column-k represent the separation hyperplane for
# class-k
# x is a a matrix x where row-j
represents input training sample-j
# b is a a vector r where element-k represent the free parameter of
# hyperplane-k
self.p_y_given_x T.nnet.softmax(T.dot(inputself.W) self.b)
# symbolic description of how to compute prediction as class whose
# probability is maximal
self.y_pred T.argmax(self.p_y_given_x, axis=1)
# end-snippet-1
# parameters of the model
self.params [self.W, self.b]
26
Chapter4. ClassifyingMNISTdigitsusingLogisticRegression
JPEG to PDF Converter | Convert JPEG to PDF, Convert PDF to JPEG
Features and Benefits. Powerful image converter to convert images of JPG, JPEG formats to PDF files; Support a batch conversion of JPG to PDF with amazingly
convert pdf file to jpg file; conversion pdf to jpg
JPG to GIF Converter | Convert JPEG to GIF, Convert GIF to JPG
speed JPEG to GIF Converter, faster than other JPG Converters; output files with high good quality; Batch process mode support; let you convert a hundred of
convert pdf file into jpg format; convert pdf pages to jpg online
DeepLearningTutorial,Release0.1
# keep track of model input
self.input input
def negative_log_likelihood(self, y):
"""Return the e mean of the negative log-likelihood of the prediction
of this model under a given target distribution.
.. math::
\frac{1}{|\mathcal{D}|} \mathcal{L} (\theta=\{W,b\}, \mathcal{D}) =
\frac{1}{|\mathcal{D}|} \sum_{i=0}^{|\mathcal{D}|}
\log(P(Y=y^{(i)}|x^{(i)}, W,b)) \\
\ell (\theta=\{W,b\}, , \mathcal{D})
:type y: : theano.tensor.TensorType
:param y: : corresponds s to a vector that gives for each example the
correct label
Note: we e use e the mean instead of the sum so o that
the learning g rate is less dependent on the batch size
"""
# start-snippet-2
# y.shape[0] is (symbolically) the number of rows in y, i.e.,
# number r of f examples (call it n) in the minibatch
# T.arange(y.shape[0]) is a symbolic vector r which h will contain
# [0,1,2,... n-1] T.log(self.p_y_given_x) is a matrix of
# Log-Probabilities (call it LP) with one row per example and
# one column per class LP[T.arange(y.shape[0]),y] is a vector
# v containing [LP[0,y[0]], LP[1,y[1]], LP[2,y[2]], ...,
# LP[n-1,y[n-1]]] and T.mean(LP[T.arange(y.shape[0]),y]) is
# the mean (across minibatch examples) of the elements in v,
# i.e., the mean log-likelihood across the e minibatch.
return -T.mean(T.log(self.p_y_given_x)[T.arange(y.shape[0]), y])
# end-snippet-2
def errors(self, y):
"""Return a a float representing the number of errors in the minibatch
over the e total l number of examples of the minibatch ; zero one
loss over r the e size of the minibatch
:type y: : theano.tensor.TensorType
:param y: : corresponds s to a vector that gives for each example the
correct label
"""
# check if y has same dimension of y_pred
if y.ndim != self.y_pred.ndim:
raise TypeError(
’y should have the same shape as self.y_pred’,
(’y’, y.type, ’y_pred’self.y_pred.type)
)
# check if y is of the correct datatype
if y.dtype.startswith(’int’):
4.6. PuttingitAllTogether
27
JPG to DICOM Converter | Convert JPEG to DICOM, Convert DICOM to
Select "Convert to DICOM"; Select "Start" to start JPEG to DICOM Converter first; Load JPG images from Select "Batch Conversion" & Choose "DICOM" in "Output
convert multiple pdf to jpg online; convert pdf picture to jpg
JPG to JBIG2 Converter | Convert JPEG to JBIG2, Convert JBIG2 to
Ability to preserve original images without any affecting; Ability to convert image swiftly between JPG & JBIG2 in single and batch mode;
convert pdf to jpg file; changing pdf to jpg on
DeepLearningTutorial,Release0.1
# the e T.neq q operator returns a vector of 0s and 1s, where 1
# represents a mistake in prediction
return T.mean(T.neq(self.y_pred, y))
else:
raise NotImplementedError()
def load_data(dataset):
’’’ Loads the e dataset
:type dataset: string
:param dataset: the path to the dataset (here MNIST)
’’’
#############
# LOAD DATA #
#############
# Download the MNIST dataset if it is not present
data_dir, data_file os.path.split(dataset)
if data_dir == "" and not os.path.isfile(dataset):
# Check if dataset is in the data directory.
new_path os.path.join(
os.path.split(__file__)[0],
"..",
"data",
dataset
)
if os.path.isfile(new_path) or data_file == ’mnist.pkl.gz’:
dataset new_path
if (not os.path.isfile(dataset)) and data_file == ’mnist.pkl.gz’:
import urllib
origin (
’http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz’
)
print ’Downloading data from %s’ origin
urllib.urlretrieve(origin, dataset)
print ’... loading data’
# Load the dataset
gzip.open(dataset, ’rb’)
train_set, valid_set, test_set cPickle.load(f)
f.close()
#train_set, valid_set, test_set format: tuple(input, target)
#input is an n numpy.ndarray y of 2 dimensions (a matrix)
#witch row’s s correspond d to an example. target is a
#numpy.ndarray of 1 dimensions (vector)) that have the same length as
#the number of rows in the input. It should give the target
#target to the example with the same index in the input.
def shared_dataset(data_xy, borrow=True):
28
Chapter4. ClassifyingMNISTdigitsusingLogisticRegression
JPG to Word Converter | Convert JPEG to Word, Convert Word to JPG
Select "Convert to Word"; Select "Start" to start conversion to Word Converter first; Load JPG images from Select "Batch Conversion" & Choose "Word" in "Output
.pdf to .jpg online; convert .pdf to .jpg online
JPG to JPEG2000 Converter | Convert JPEG to JPEG2000, Convert
Select "Convert to JPEG2000"; Select "Start" to start to JPEG2000 Converter first; ad JPG images from Select "Batch Conversion" & Choose "JPEG2000" in "Output
batch pdf to jpg; batch pdf to jpg converter online
DeepLearningTutorial,Release0.1
""" Function that loads the dataset into shared variables
The reason we store our dataset in shared variables is to allow
Theano to o copy y it into the GPU memory (when n code e is run on GPU).
Since copying data into the GPU is slow, copying a minibatch everytime
is needed d (the e default behaviour if the data is not in a shared
variable) would d lead to a large decrease in n performance.
"""
data_x, data_y data_xy
shared_x theano.shared(numpy.asarray(data_x,
dtype=theano.config.floatX),
borrow=borrow)
shared_y theano.shared(numpy.asarray(data_y,
dtype=theano.config.floatX),
borrow=borrow)
# When storing data on the GPU it has to be e stored d as floats
# therefore we will store the labels as ‘‘floatX‘‘ as well
# (‘‘shared_y‘‘ does exactly that). But during our computations
# we need d them m as ints (we use labels as index, and if they are
# floats s it t doesn’t make sense) therefore instead of returning
# ‘‘shared_y‘‘ we will have to cast it to int. This little hack
# lets ous get around this issue
return shared_x, T.cast(shared_y, ’int32’)
test_set_x, test_set_y shared_dataset(test_set)
valid_set_x, valid_set_y shared_dataset(valid_set)
train_set_x, train_set_y shared_dataset(train_set)
rval [(train_set_x, train_set_y), (valid_set_x, valid_set_y),
(test_set_x, test_set_y)]
return rval
def sgd_optimization_mnist(learning_rate=0.13, n_epochs=1000,
dataset=’mnist.pkl.gz’,
batch_size=600):
"""
Demonstrate stochastic gradient descent optimization of a log-linear
model
This is demonstrated on MNIST.
:type learning_rate: float
:param learning_rate: learning rate used (factor for the stochastic
gradient)
:type n_epochs: int
:param n_epochs: maximal number of epochs to run the optimizer
:type dataset: string
:param dataset: the path of the MNIST dataset file from
http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/deep/data/mnist/mnist.pkl.gz
4.6. PuttingitAllTogether
29
JPG to PNG Converter | Convert JPEG to PNG, Convert PNG to JPG
Select "Convert to PNG"; Select "Start" to start conversion to PNG Converter first; Load JPG images from Select "Batch Conversion" & Choose "PNG" in "Output
convert pdf file to jpg online; convert pdf to jpg batch
VB.NET Image: PDF to Image Converter, Convert Batch PDF Pages to
and non-professional end users to convert PDF and PDF/A documents to many image formats that are used commonly in daily life (like tiff, jpg, png, bitmap, jpeg
change pdf into jpg; changing pdf file to jpg
DeepLearningTutorial,Release0.1
"""
datasets load_data(dataset)
train_set_x, train_set_y datasets[0]
valid_set_x, valid_set_y datasets[1]
test_set_x, test_set_y datasets[2]
# compute number of minibatches for training, validation and testing
n_train_batches train_set_x.get_value(borrow=True).shape[0batch_size
n_valid_batches valid_set_x.get_value(borrow=True).shape[0batch_size
n_test_batches test_set_x.get_value(borrow=True).shape[0batch_size
######################
# BUILD ACTUAL MODEL #
######################
print ’... building the model’
# allocate symbolic variables for the data
index T.lscalar()
# index to a [mini]batch
# generate symbolic variables for input (x and d y y represent a
# minibatch)
T.matrix(’x’)
# data, presented as rasterized images
T.ivector(’y’)
# labels, presented as 1D vector of [int] labels
# construct the logistic regression class
# Each MNIST T image e has size 28
*
28
classifier LogisticRegression(input=x, n_in=28
*
28, n_out=10)
# the cost we e minimize e during training is the negative log likelihood of
# the model in symbolic format
cost classifier.negative_log_likelihood(y)
# compiling a a Theano o function that computes the e mistakes s that are made by
# the model on a minibatch
test_model theano.function(
inputs=[index],
outputs=classifier.errors(y),
givens={
x: test_set_x[index
*
batch_size: (index 1)
*
batch_size],
y: test_set_y[index
*
batch_size: (index 1)
*
batch_size]
}
)
validate_model theano.function(
inputs=[index],
outputs=classifier.errors(y),
givens={
x: valid_set_x[index
*
batch_size: (index 1)
*
batch_size],
y: valid_set_y[index
*
batch_size: (index 1)
*
batch_size]
}
)
30
Chapter4. ClassifyingMNISTdigitsusingLogisticRegression
DeepLearningTutorial,Release0.1
# compute the e gradient t of cost with respect to o theta a = (W,b)
g_W T.grad(cost=cost, wrt=classifier.W)
g_b T.grad(cost=cost, wrt=classifier.b)
# start-snippet-3
# specify how w to o update the parameters of the model as a list of
# (variable, , update e expression) pairs.
updates [(classifier.W, classifier.learning_rate
*
g_W),
(classifier.b, classifier.learning_rate
*
g_b)]
# compiling a a Theano o function ‘train_model‘ that returns the cost, but in
# the same time updates the parameter of the model based on the rules
# defined in n ‘updates‘
train_model theano.function(
inputs=[index],
outputs=cost,
updates=updates,
givens={
x: train_set_x[index
*
batch_size: (index 1)
*
batch_size],
y: train_set_y[index
*
batch_size: (index 1)
*
batch_size]
}
)
# end-snippet-3
###############
# TRAIN MODEL L #
###############
print ’... training the model’
# early-stopping parameters
patience 5000
# look as this many examples regardless
patience_increase 2
# wait this much longer r when n a new best is
# found
improvement_threshold 0.995
# a relative improvement of this much is
# considered significant
validation_frequency min(n_train_batches, patience 2)
# go through this s many
# minibatche before checking the network
# on the validation set; in this case we
# check every epoch
best_validation_loss numpy.inf
test_score 0.
start_time timeit.default_timer()
done_looping False
epoch 0
while (epoch n_epochs) and (not done_looping):
epoch epoch 1
for minibatch_index in xrange(n_train_batches):
minibatch_avg_cost train_model(minibatch_index)
# iteration number
iter (epoch 1)
*
n_train_batches minibatch_index
4.6. PuttingitAllTogether
31
DeepLearningTutorial,Release0.1
if (iter 1validation_frequency == 0:
# compute e zero-one loss on validation set
validation_losses [validate_model(i)
for in xrange(n_valid_batches)]
this_validation_loss numpy.mean(validation_losses)
print(
’epoch %i, minibatch %i/%i, validation error %f %%’ %
(
epoch,
minibatch_index 1,
n_train_batches,
this_validation_loss
*
100.
)
)
# if f we got the best validation score until now
if this_validation_loss best_validation_loss:
#improve patience if loss improvement is good enough
if this_validation_loss best_validation_loss
*
\
improvement_threshold:
patience max(patience, iter
*
patience_increase)
best_validation_loss this_validation_loss
# test it on the test set
test_losses [test_model(i)
for in xrange(n_test_batches)]
test_score numpy.mean(test_losses)
print(
(
epoch %i, minibatch %i/%i, test error of’
’ best model %f %%
%
(
epoch,
minibatch_index 1,
n_train_batches,
test_score
*
100.
)
)
# save the best model
with open(’best_model.pkl’’w’as f:
cPickle.dump(classifier, f)
if patience <= iter:
done_looping True
break
end_time timeit.default_timer()
print(
32
Chapter4. ClassifyingMNISTdigitsusingLogisticRegression
DeepLearningTutorial,Release0.1
(
’Optimization complete with best validation score of %f %%,’
’with test t performance %f %%
)
(best_validation_loss
*
100., test_score
*
100.)
)
print ’The code run for %d epochs, with %f epochs/sec’ (
epoch, 1.
*
epoch (end_time start_time))
print >> sys.stderr, (’The code for file ’ +
os.path.split(__file__)[1+
’ ran for %.1fs’ ((end_time start_time)))
def predict():
"""
An example of f how w to load a trained model and use it
to predict labels.
"""
# load the saved model
classifier cPickle.load(open(’best_model.pkl’))
# compile a predictor function
predict_model theano.function(
inputs=[classifier.input],
outputs=classifier.y_pred)
# We can test t it t on some examples from test test
dataset=’mnist.pkl.gz’
datasets load_data(dataset)
test_set_x, test_set_y datasets[2]
test_set_x test_set_x.get_value()
predicted_values predict_model(test_set_x[:10])
print ("Predicted values for the first 10 examples in test set:")
print predicted_values
if __name__ == ’__main__’:
sgd_optimization_mnist()
Theusercanlearn toclassifyMNISTdigitswithSGDlogistic regression, bytyping, fromwithinthe
DeepLearningTutorialsfolder:
python code/logistic_sgd.py
Theoutputoneshouldexpectisoftheform:
...
epoch 72, minibatch 83/83, validation error 7.510417 %
epoch 72, minibatch 83/83, test error of best t model l 7.510417 %
epoch 73, minibatch 83/83, validation error 7.500000 %
epoch 73, minibatch 83/83, test error of best t model l 7.489583 %
Optimization complete with best validation score of f 7.500000 0 %,with test performance e 7.489583 3 %
4.6. PuttingitAllTogether
33
DeepLearningTutorial,Release0.1
The code run for 74 epochs, with 1.936983 epochs/sec
OnanIntel(R)Core(TM)2DuoCPUE8400@3.00Ghzthecoderunswithapproximately1.936epochs/sec
andittook75epochstoreachatesterrorof7.489%. OntheGPUthecodedoesalmost10.0epochs/sec.
Forthisinstanceweusedabatchsizeof600.
4.7 PredictionUsingaTrainedModel
sgd_optimization_mnistserializeandpicklethemodeleachtimenewlowestvalidationerroris
reached.Wecanreloadthismodelandpredictlabelsofnewdata.predictfunctionshowsanexampleof
howthiscouldbedone.
def predict():
"""
An example of f how w to load a trained model and use it
to predict labels.
"""
# load the saved model
classifier cPickle.load(open(’best_model.pkl’))
# compile a predictor function
predict_model theano.function(
inputs=[classifier.input],
outputs=classifier.y_pred)
# We can test t it t on some examples from test test
dataset=’mnist.pkl.gz’
datasets load_data(dataset)
test_set_x, test_set_y datasets[2]
test_set_x test_set_x.get_value()
predicted_values predict_model(test_set_x[:10])
print ("Predicted values for the first 10 examples in test set:")
print predicted_values
34
Chapter4. ClassifyingMNISTdigitsusingLogisticRegression
Documents you may be interested
Documents you may be interested