Ordeñando
He afinado el modelo de inicio con un nuevo conjunto de datos y lo guardó como «.h5» modelo en Keras. ahora mi objetivo es ejecutar mi modelo en android Tensorflow que acepta «.pb» extensión sólo. pregunta es que hay alguna biblioteca en Keras o tensorflow para hacer esta conversión? He visto este post hasta ahora : https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html pero no puedo averiguar todavía.
Keras no incluye por sí mismo ningún medio para exportar un gráfico TensorFlow como un archivo de búferes de protocolo, pero se puede hacer usando las utilidades regulares de TensorFlow. Aquí hay una entrada del blog que explica cómo hacerlo usando el script de utilidad freeze_graph.py incluido en TensorFlow, que es la forma «típica» de hacerlo.
Sin embargo, personalmente me parece un engorro tener que hacer un checkpoint y luego ejecutar un script externo para obtener un modelo, y en su lugar prefiero hacerlo desde mi propio código Python, por lo que uso una función como esta:
Que está inspirada en la implementación de freeze_graph.py. Los parámetros son similares a los del script también. session es el objeto de sesión de TensorFlow. keep_var_names sólo es necesario si quieres mantener alguna variable no congelada (por ejemplo, para modelos stateful), así que generalmente no. output_names es una lista con los nombres de las operaciones que producen las salidas que quieres. clear_devices sólo elimina cualquier directiva de dispositivo para hacer el gráfico más portable. Así que, para un modelo típico de Keras con una salida, harías algo como:
Actividad neuronal correlacionada y codificación del comportamiento en cerebros de animales que interactúan socialmente
En nuestro modelo, la ubre comprende un único cuarto con un solo compartimento. A lo largo de un período de lactancia determinado, el tamaño de la población de alvéolos es constante; sólo se renueva entre períodos de lactancia. Los alvéolos pertenecen a una de las tres clases, cuyas proporciones cambian a lo largo del período de lactancia26, 29. El tiempo se expresa en horas desde el inicio de la lactancia, que se produce antes del parto. Dado que se desconoce el momento exacto de este momento, es necesario estimar δ, que es el número de horas entre el inicio de la lactancia y la primera sesión de ordeño. Una vez iniciada la producción de leche, los cambios en las proporciones de la clase alveolar se describen mediante un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias (SODE) con dos parámetros a estimar: la tasa de activación alveolar, λ
Tras la validación del modelo (Fig. 2), obtuvimos residuos estandarizados con distribución normal para el modelo de sesión de ordeño y el modelo de rendimiento diario (prueba de Kolmogorov-Smirnov [KS]: Valor P = 0,4458 y valor P = 0,7131, respectivamente). Los residuos tampoco estaban correlacionados (prueba de Box-Pierce: valor P = 0,1599 y valor P = 0,1169, respectivamente). En el caso del modelo de Wood, los residuos tenían una distribución normal (prueba KS: valor P = 0,5817), pero estaban autocorrelacionados (valor P < 10-6); en consecuencia, los intervalos de confianza y las pruebas estadísticas que utilizaban varianzas estimadas no eran fiables.Figura 2Validación del modelo de sesión de ordeño. (a) Distribución acumulativa de los residuos estandarizados del modelo superpuesta a la curva de distribución acumulativa normal (prueba KS: valor P = 0,45). (b) Estimación parcial de la autocorrelación de los residuos estandarizados (prueba de Box-Pierce: valor P = 0,16). (c) Gráfico del rendimiento estimado por el modelo frente al observado para las sesiones de ordeño (línea de mejor ajuste en negro; r = 0,93).Imagen a tamaño completo
Actividad neuronal correlacionada en el cerebro de murciélagos que interactúan socialmente
La necropsia realizada por la Universidad Autónoma de Barcelona indica que el cuerpo del ejemplar, una ballena con pico de Cuviers, o zifio común, tenía un corte importante en la piel y seis costillas rotas, muy probablemente debido al impacto de una embarcación. (leer más)
Wageningen Bioveterinary Research organizará un simposio de un día para difundir los resultados del proyecto G-RAID (Generic approaches for Risk Assessment of Infectious animal Disease introduction). (leer más)
El trabajo demostró por primera vez que algunas especies de mosquitos presentes en Europa, como el mosquito común y el mosquito tigre asiático, son capaces de transmitir el virus de la fiebre del Valle del Rift. (leer más)
El programa de Sanidad Animal del IRTA y el Centro de Investigación en Red de Enfermedades Neurodegenerativas (CIBERNED) del Instituto de Salud Carlos III trabajarán juntos para intercambiar conocimientos y nuevas técnicas para estudiar las enfermedades priónicas. (leer más)
La mixomatosis es una enfermedad que afectaba principalmente a los conejos, pero recientemente se han detectado brotes en la liebre ibérica por primera vez. El grupo de trabajo MIXOlepus, coordinado por el investigador del Programa de Sanidad Animal del IRTA Ignacio Badiola y desde el subprograma de enfermedades endémicas, estudiará la enfermedad con el objetivo de desarrollar una vacuna. (leer más)
Modelo cesion animal 2021
ResumenEn los delfines, la selección natural ha desarrollado un sueño unihemisférico en el que los hemisferios alternos de su cerebro permanecen despiertos. Esto permite a los delfines mantener la conciencia en respuesta a las demandas respiratorias del océano. El sueño unihemisférico también puede permitir a los delfines mantener estados de vigilancia durante largos períodos de tiempo. Debido a la visibilidad relativamente escasa en el océano, los delfines utilizan la ecolocalización para interrogar a su entorno. Durante la ecolocalización, los delfines producen chasquidos y escuchan los ecos de retorno para determinar la ubicación y la identidad de los objetos. Se desconoce hasta qué punto los delfines individuales son capaces de mantener una vigilancia continua mediante este sentido activo. Aquí mostramos que los delfines pueden ecolocalizar continuamente e informar con precisión de la presencia de objetivos durante al menos 15 días sin interrupción. Durante un total de tres sesiones, cada una de las cuales duró cinco días, dos delfines mantuvieron comportamientos de ecolocalización mientras detectaban e informaban con éxito sobre los objetivos. El rendimiento general fue entre 75 y 86% correcto para un delfín y 97 a 99% correcto para un segundo delfín. Ambos animales demostraron patrones diurnos en el comportamiento de ecolocalización. Una sesión de pruebas de 15 días con un delfín resultó en un desempeño casi perfecto, sin una disminución significativa con el tiempo. Nuestros resultados demuestran que los delfines pueden monitorear continuamente su ambiente y mantener un comportamiento de vigilancia a largo plazo a través de la ecolocalización.