Keras [问题点数:50分]

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Keras学习笔记——Hello Keras
最近几年,随着AlphaGo的崛起,深度学习开始出现在各个领域,比如无人车、图像识别、物体检测、推荐系统、语音识别、聊天问答等等。因此具备深度学习的知识并能应用实践,已经成为很多开发者包括博主本人的下一个目标了。 目前最流行的框架莫过于Tensorflow了,但是只要接触过它的人,就知道它使用起来是多么让人恐惧。Tensorflow对我们来说,仿佛是一门高深的Deep Learning学习语言...
【Keras】Keras学习框架
大部分深度学习都是以符号主义的方式使用。符号主义是说在建立模型任务的时候,首先定义各种变量,建立一个整体的计算图。计算图规定了各个变量之间的计算关系。建立好的计算图需要编译已确定其内部细节,但是此时的计算图还是一个空壳,里面没有任何数据,只需要你把需要的运算的数据转化为模型匹配的格式,才能在整个模型中形成数据流,从而形成输出值。 准备数据,MNIST。对于MNIST来说,可以是图片识别领域的”h
(Keras)——keras 损失函数与评价指标详解
1、目标函数 (1)mean_squared_error / mse 均方误差,常用的目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2)mean_absolute_error / mae 绝对值均差,公式为(|y_pred-y_true|).mean() (3) mean_absolute_percentage_error / mape公式为:(|(y_true...
keras】Keras RetinaNet 目标检测项目实例
        今天看到了目标检测的一个github项目 Keras RetinaNet ,下面对这个项目进行总结如下:         Keras implementation of RetinaNet object detection as described in Focal Loss for Dense Object Detection by Tsung-Yi Lin, Priya Go...
keras学习笔记之协助使用keras
<em>keras</em>模型可视化           模型可视化需要两个软件graphviz和pydot,安装需要三个指令(对于python2.7)即可 sudo pip install graphviz(安装接口) sudo apt-get install graphviz(安装软件本身) su...
Keras(1):Keras安装与简介
<em>keras</em>在theano之上,在学习<em>keras</em>之前,先理解了这几篇内容: http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/42222075(LR) http://www.deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html和http://www.deeplearning.net/tutorial/logreg.
Keras:2.3 keras实现卷积神经网络
3 <em>keras</em>实现卷积神经网络 导入数据 构造模型 训练 所有代码2.3 <em>keras</em>实现卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks)卷积神经网络在 <em>keras</em> 上的代码实现。 用到的数据集还是MNIST。不同的是这次用到的层比较多,导入的模块也相应增加了一些。下面直接进入代码部分:1 导入数据import numpy as np np.random.seed(13
Keras大法(1)——Keras简介
Keras大法好(1)——Keras简介 import tensorflow as tf from tensorflow import <em>keras</em> import os os.environ[&amp;amp;amp;quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&amp;amp;amp;quot;] = &amp;amp;amp;quot;1&amp;amp;amp;quot; def parse_function(example_proto): features = { '
Keras大法(2)——安装Keras
Keras大法(2)——安装Keras(一)Keras是什么?(二)Keras的优点(三)Keras使用示例(四)总 结 (一)Keras是什么? Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验,能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。特别...
keraskeras中的重要对象
激活对象 softmax softplus softsign elu relu tanh sigmoid hard_sigmoid linear 初始化对象(Initializer) Zeros Ones Constant(value=1) RandomNormal TruncatedNormal RandomUniform 正则化对象 正则化是防止过拟合的一个很常用的手段 kernel...
Keras学习笔记---keras做回归问题
参考caffe做回归问题,这里主要是改caffe的回归代码为<em>keras</em>代码,顺便熟悉<em>keras</em>的流程。caffe的训练数据主要是通过这篇博客网址得到训练数据。这里主要是通过<em>keras</em>书写网络,同时做相应的预测。 首先看一下caffe的网络结构图: 这里按照这个网络搭建<em>keras</em>的网络: # coding=utf-8 from <em>keras</em>.layers import merge
keras reinforcement learning ( 强化学习 keras )
《<em>keras</em> 强化学习 》 英文原版 <em>keras</em>和强化学习知识的关键知识
keras学习笔记2——Keras模块概述
Keras主要包括8大模块,分别是Models、layers、Initializations、Activations、Objectives、Optimizers、Preprocessing、metrics。以下对这几个模块分别展开介绍,并通过一个简单的Bp神经网络说明各个模块的作用。 1. Model 包:<em>keras</em>.models 这是Keras中最主要的一个模块,用于对各个组件进行组装 e
深度学习框架keras——mac安装keras和TensorFlow
步骤分为两个:一、安装<em>keras</em>;二、安装它的backend(中文资料说这个backend理解为Keras的底层支持,用于数据流的计算),我选择了TensorFlow,还可以选择其他底层,根据需要自己确定。 二者的安装顺序有没有要求呢?个人觉得没有。我先安装的<em>keras</em>,然后测试安装成功否,测试例子需要引入TensorFlow,所以就报错了,缺少这个TensorFlow的包,因此接着安装Tens...
Keras介绍、Keras搭建基础神经网络合集
文章目录Keras介绍Keras搭建线性回归神经网络Keras搭建分类神经网络(mnist手写体数字分类)Keras搭建CNN神经网络(mnist手写体数字识别) Keras介绍 Keras是一个构建神经网络进行训练和测试的高级API,使用tensorflow作为backend,要使用Keras,必须先安装tensorflow。 目前Keras的最新版本号为2.2.4。 Keras搭建线性回归神经...
Keras学习笔记----快速开始keras的顺序模型
前言 学习深度学习已经很长时间了,学习了很多模型,也学习了很多理论知识。最近,想学习一下Keras。我自己也看了几个用<em>keras</em>写的代码。感觉简洁、清晰。因此,想学习一下<em>keras</em>。就个人想法。在学习的时候,想做一些笔记。一是方便自己以后看,二是记录一下个人学习历程,三是如果有幸帮助有人能看到我的博客,对你有所帮助,我也是很荣幸的。我的学习资料来源于Keras中文文档,链接:https://ke...
【Keras】初学keras,回归,拟合模型
from <em>keras</em>.models import Sequential from <em>keras</em>.layers import Dense, LSTM, Activation from <em>keras</em>.optimizers import adam, rmsprop, adadelta import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #construct ...
(Keras)——Keras中自定义目标函数(损失函数)
在做kaggle项目时,看到一个人设计了一个unet,使用自定义的iou作为损失函数,才想起来原来可以自己设计损失函数…. 为了实现自己的目标函数,自然想到先看下Keras中的目标函数是定义的,查下源码发现在Keras/objectives.py中,Keras已经定义了一系列的目标函数。 当然是要先查看下Keras源码了… &amp;amp;quot;&amp;amp;quot;&amp;amp;quot;Built-in loss functions. &amp;amp;quot;&amp
keras中文翻译
感谢作者 http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/category/5868745/1
安装keras
sudo pip install numpy pip install nose sudo pip install scipy sudo pip install Theano sudo pip install <em>keras</em> cd .<em>keras</em>/ vim <em>keras</em>.json
Keras后端
遇到的问题 安装好<em>keras</em>后,本打算试探性写点代码,测试其是否安装成功,突然遇到如图所示的问题。然后查了Keras中文文档,才恍然大悟。我之前刚刚只装了Theano,并没有装Tensorflow。而作为Keras的“后端引擎”,默认是Tensorflow,那我们来手动改一下吧,顺便普及一些基本知识(共同学习,共同探讨) 什么是“后端” Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络
keras学习
机器学习中的凸函数和高数里的凹凸性不同。高数里是指曲线的凹凸性,机器学习里的凸函数和国外说的凹凸性是一致的,国内经济数学里的凹凸性也和国外说的一样,详情可看《数学分析》中凹凸性讲解。 断点训练方法: 在compile之后加入ModelCheckpoint: cnn_net.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam', m...
keras安装失败
在pycharm和cmd装了好多遍都失败, 最后报错ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out. 参考:https://askubuntu.com/questions/905196/pip-fails-with-readtimeouterror 总...
keras入门
框架为 <em>keras</em>+tensorflow 几个重要过程: 1、下载数据集  load data 2、定义模型   define model 3、编译模型   compile model 4、拟合模型  fit model 5、评估模型  evaluate model 第一步:下载数据集  设置随机种子,可以使得每次实验时的起始都一样,便于对比,也便于debug
keras环境搭建
ubuntu下安装深度学习python工具包<em>keras</em>最近一直在学习深度学习,开始用过matlab的工具箱,感觉很多功能不够,发现基于python的工具箱很多,找了一下发现Theano是使用比较多的一个,但是比较老,模块化也不够。经过别人的推荐开始使用基于Theano的一个深度学习的工具包Keras。1.Keras简介Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Pyt
Keras的安装
本课程将从了解什么是人工智能开始,rn带你理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识。rn再通过搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别rn等几个经典的实战项目,带你高效扎实地入门人工智能。&nbsp;
Keras与TensorFlow
n 涵盖深度学习的主要各个核心模块,以及流行框架 TensorFlow, Keras,Caffee和PyTorch, 以实战为核心,手把手带学员编程。本课程将用通俗易懂的语言已经相关项目给学校展示深度学习相关知识,让学员学以致用。nnn
Keras 相关
How to Develop an Encoder-Decoder Model for Sequence-to-Sequence Prediction in Keras
keras图像增强
使用<em>keras</em>中的方法对图像进行增强,包括 旋转,裁剪,灰度化,平移,仿射变换from PIL import Image import random from <em>keras</em>.preprocessing.image import ( random_rotation, random_shift, random_shear, random_zoom, random_channel_shif...
keras安装
先前已经讲过怎么安装tensorflow,这里就不再赘述,下面介绍一种简便的<em>keras</em>安装方式。步骤:1,打开Anaconda Navigator2,选择左侧的菜单栏中Environments3,中间的才菜单栏中最下方有Create选项,点击,依照要求填写,Packages选择3.5版本。填写完成以后选择create。4,回到最左侧菜单栏中的Home窗口,在Applications on选项中选择...
Keras可视化工具
Keras可通过TensorBoard来可视化训练过程,以回调函数的形式提供TensorBoard的功能。 TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具,该回调函数将日志信息写入TensorBorad,使得你可以动态的观察训练和测试指标的图像以及不同层的激活值直方图。 <em>keras</em>.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs', histogra...
keras积累
 input_shape argument to the first layer. This is a shape tuple (a tuple of integers or None entries, where Noneindicates that any positive integer may be expected  none值这个地方可能输入任意的正整数https://machinel...
keras初学
一些基本概念符号图能提供关键的自动优化和求导等功能。张量可以看做是矩阵和向量的自然推广,可以用张量来表示广泛的数据类型0阶张量,即标量,是一个数,一阶张量是向量,2阶张量是矩阵,3阶张量是立体,四阶张量是python中张量从0开始计数矩阵[[1,2],[3,4]],第一维[1,3],第二维[2,4]随机梯度下降本质上还是针对单个样本的优化提出来的,但是现在针对mini_bantch的优化也用SGD...
深度学习 之 keras
注意使用<em>keras</em> 首先压迫安装theano 或者tensorflow,<em>keras</em>默认使用tensorflow Getting started: 30 seconds to Keras The core data structure of Keras is a model, a way to organize layers. The simplest type of model is
keras 中文手册
<em>keras</em>-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/#con2d
keras笔记
1)embedding层 embedding(vocab_size,64,input_length=maxword) 是 将用整数索引表示的单词所构成的句子,映射成使用向量表示的单词 构成句子。 他的输入是 batch_size 个句子,每个句子是maxword大小,即(batch,maxword),经过此层后,变为(batch,maxword,64) 当训练结束后,每个单词都会 学到自己的词向量...
Keras 可视化
Keras可视化需要安装pydot和graphviz,需要先安装python graphviz,再安装软件graphviz Windows windows下安装比较容易出问题,在我的电脑上使用pip安装不成功,使用conda安装比较简单 1.安装graphviz软件 https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.ht...
深度学习keras
深度学习资料<em>keras</em>Antonio Gulli is a software executive and business leader with a passion for establishing and managing global technological talent, innovation, and execution. He is an expert in search engines, online services, machine learning, information retrieval, analytics, and cloud computing. So far, he has been lucky enough to gain professional experience in four different countries in Europe and managed people in six different countries in Europe and America. Antonio served as CEO, GM, CTO, VP, director, and site lead in multiple fields spanning from publishing (Elsevier) to consumer internet (Ask.com and Tiscali) and high-tech R&D (Microsoft and Google).
keras renset_v2
<em>keras</em> renset_v2 训练自己的数据
Deep_Learing_with_python _keras
Deep_Learing_with_python _<em>keras</em>英文书。。。。。。。。
Keras中文手册
Keras中文手册,带你快速入门Keras深度学习框架。文档清晰
keras 深度学习
<em>keras</em>之父所著,通俗易懂,帮助读者建立关于机器学习和深度学习核心思想的直觉
Keras演示程序
Keras 示例程序 一共33份代码 初学者参考的代码 Keras 示例程序 一共33份代码 初学者参考的代码
Keras学习笔记:Chapter2-初探Keras模型
初探Sequential模型Sequential模型就是简单的“线性”堆叠,一层接着一层的连接,可通过.add()方法将一个一个层添加至模型,例: network = Sequential() network.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(28*28,))) network.add(Dense(10,activation='soft
keras学习笔记---keras安装出现的问题
在window10环境下安装<em>keras</em>时出现如下的问题 conda install <em>keras</em> 发现了错误是: PackageNotFoundError: Package missing in current win-64 bit channels:  - <em>keras</em> 解决方法: 1)检查最新的<em>keras</em>包是否在如下的网站上:https://anaconda.org
Keras笔记(一)关于Keras模型
Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况 model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典。模型也可以从它的config信息中重构回去。 config = mod
基于Keras mnist手写数字识别---Keras卷积神经网络入门教程
1、一些说明 本博客是参考Tensorflow官方的使用Tensorflow实现的mnist手写数字识别例子,使用Tensorflow内置的<em>keras</em>实现的mnist,获得了和原有用tensorflow编写的代码相当的性能。本文也可以作为真正意义上使用Keras实现的卷积神经网络入门教程。参考连接如下: Tensorflow <em>keras</em>入门教程。 Tensorflow mnist官方Demo。 ...
编写keras层,keras权重共享层
1. Lambda:将均值为0的输入数据的正与负部分级联。Lambda用来编写不需要训练的层。 import <em>keras</em>.backend as K from <em>keras</em>.layers.core import Lambda from <em>keras</em>.models import Sequential import numpy as np np.random.seed(19931221) de...
【Keras】中文文档学习笔记-快速上手Keras
基于中文官方文档与英文官方文档的学习笔记,较系统的总结学习历程。 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(<em>keras</em>具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者
Keras学习
https://zhuanlan.zhihu.com/p/22129301 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38200980 drop out学习 https://<em>keras</em>.io/zh/models/model/#compile. <em>keras</em> 学习
keras环境配置
参考链接 : http://blog.csdn.net/albert_1000/article/details/72794243 http://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/54944923 http://blog.csdn.net/u013165921/article/details/78751070 https://github.
优化算法(keras
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keras 框架使用
最近深度学习越来越火,听说<em>keras</em>框架最容易使用,所以试试 安装请参考 http://www.cnblogs.com/tec-vegetables/p/5113119.html 安装Theano  先安装theano是因为numpy和scipy可以在这个过程一起安装。  参照theano在ubuntu下的安装指南http://deeplearning.n
keras 时间序列分析
多层感知机 #Lesson 03: MLP for Time Series Forecasting # univariate mlp example from numpy import array from <em>keras</em>.models import Sequential from <em>keras</em>.layers import Dense # define dataset X = array([[10, 2...
keras使用
<em>keras</em> 图片分类迁移学习1. 数据的探索2.<em>keras</em>利用TensorBoard画loss和acc曲线 1. 数据的探索 ImageNet数据集中包含有猫狗的具体分类,对一个图片在载有ImageNet上预训练权值的xception模型上进行预测,如果其预测结果top50不包含猫狗真实的标签分类(图片预测值前50都没有正常分类),那么就将其视为异常值在输入模型之前,我们需要对数据集进行预处理:剔...
keras学习笔记之
基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类 import <em>keras</em> from <em>keras</em>.models import Sequential #引入序贯模型 from <em>keras</em>.layers import Dense, Dropout, Activation #引入全连接层、放弃层、激活层 from <em>keras</em>.optimizers import SGD #引入SGD优化算法(随机梯...
Keras学习笔记
1.<em>keras</em>创建模型两种方式 方式1: model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=16,kernel_size=2, activation='relu', input_shape=(224, 224, 3))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2)) model.add(Conv2D(f...
Keras的回调函数
训练模型时,很多事情一开始无法预测。尤其是你不知道需要多少轮次才能得到最佳验证损失。通常简单的办法是:训练足够多的轮次,这时模型已经开始过拟合了,根据第一次运行来确定训练所需要的正确轮次,然后使用这个最佳轮数从头开始启动一个新的训练。当然,这种方法很浪费。更好的办法是使用回调函数。 ModelCheckpoing和EarlyStopping回调函数 如果监控的目标在设定轮数内不再改善,可以用Ear...
keras常用方法
# 加载训练好的模型model.load_weights('./weights.h5')image_path ='./lena.jpg'# 加载图像img = image.load_img(image_path, target_size=(224,224))# 图像预处理x = image.img_to_array(img)x = np.expand_dims(x, axis=0)x = prep...
搭建keras
我的电脑配置是128G固态 1T机械硬盘 1050Ti 4G显存 Window10在硬件环境支持的情况下,需要安装各种软件来搭建<em>keras</em>环境1.下载安装Anacondahttps://repo.continuum.io/archive/index.html选择的版本是anaconda3 4.2 window,安装过程就是一步一步安装,只是修改了安装路径安装成功,就是在cmd后输入coda --v...
【Keras】学习笔记
对于卷积神经网络而言,可以使用两种方法降低GPU的内存需求。 1、采用较大的递进步数作为卷积内核,这时不是为每一个像素,而是为两个或四个像素(2或4步幅)来应用卷积内核,这样将产生更少的输出数据。这个技巧通常用于输入层中,因为这一层最消耗内存。 2、引入一个1*1的卷积内核层,从而降低所需的深度。例如,64*64*256的输入可通过96个1*1颗粒减少到64*64*96的输入。 GET:直接...
keras 的可视化
依赖安装基础环境: <em>keras</em>.__version__ 2.0.8 python sys.version 3.5.4 windows 10 安装依赖 GraphViz Graph Visualization Software, 下载地址. 记得添加C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin 到环境变量. # 可以使用这个代码片来验证安装成功与否. # 它画出的图
keras 官方文档
https://<em>keras</em>.io/ <em>keras</em>官方文档 参考  蕉叉熵
Keras 迁移学习
将最后一个卷几块之前的卷积层全部冻结: # set the first 15 layers (up to the last conv block) # to non-trainable (weights will not be updated) for layer in model.layers[:15]: layer.trainable = False # compile the...
机器学习 -- keras
<em>keras</em> Mini-batch Speed Speed - Matrix Operation Using GPU to speed training • Way 1 • THEANO_FLAGS=device=gpu0 python YourCode.py • Way 2 (in your code) • import os • os.environ["THEANO_FLAGS"] = "device=gpu0"
keras中文文档
<em>keras</em>中文文档,快速上手和安装教程,未出现网上的bug,做备份记录
vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5!!! KERAS
vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5!
keras示例程序
addition_rnn.py 执行序列学习以执行两个数字(作为字符串)的添加。 antirectifier.py 演示如何为Keras编写自定义图层。 babi_memnn.py 在bAbI数据集上训练一个内存网络以进行阅读理解。 babi_rnn.py 在bAbI数据集上训练一个双支循环网络,以便阅读理解。 cifar10_cnn.py 在CIFAR10小图像数据集上训练一个简单的深CNN。 conv_filter_visualization.py 通过输入空间中的渐变上升可视化VGG16的过滤器。 conv_lstm.py 演示使用卷积LSTM网络。 deep_dream.py 深深的梦想在克拉斯。 image_ocr.py 训练一个卷积堆叠,后跟一个循环堆栈和一个CTC logloss函数来执行光学字符识别(OCR)。 imdb_bidirectional_lstm.py 在IMDB情绪分类任务上训练双向LSTM。 imdb_cnn.py 演示使用Convolution1D进行文本分类。 imdb_cnn_lstm.py 在IMDB情绪分类任务上训练一个卷积堆栈,后跟一个循环堆栈网络。 imdb_fasttext.py 在IMDB情绪分类任务上训练一个FastText模型。 imdb_lstm.py 在IMDB情绪分类任务上训练一个LSTM。 lstm_benchmark.py 比较IMDB情绪分类任务上不同的LSTM实现。 lstm_text_generation.py 生成尼采文字的文字。 mnist_acgan.py 在MNIST数据集上实现AC-GAN(辅助分类器GAN) mnist_cnn.py 在MNIST数据集上训练一个简单的convnet。 mnist_hierarchical_rnn.py 训练一个分级RNN(HRNN)来分类MNIST数字。 mnist_irnn.py Le等人在“以简单的方式初始化整流线性单元的反复网络”中再现具有逐像素连续MNIST的IRNN实验。 mnist_mlp.py 在MNIST数据集上训练一个简单的深层多层感知器。 mnist_net2net.py 在“Net2Net:通过知识转移加速学习”中再现带有MNIST的Net2Net实验。 mnist_siamese_graph.py 从MNIST数据集中的一对数字上训练暹罗多层感知器。 mnist_sklearn_wrapper.py 演示如何使用sklearn包装器。 mnist_swwae.py 列出了一个堆栈,其中AutoEncoder在MNIST数据集上的剩余块上构建。 mnist_transfer_cnn.py 转移学习玩具的例子。 neural_doodle.py 神经涂鸦。 neural_style_transfer.py 神经样式转移。 pretrained_word_embeddings.py 将预训练的词嵌入(GloVe embeddings)加载到冻结的Keras嵌入层中,并使用它在20个新闻组数据集上训练文本分类模型。 reuters_mlp.py 在路透社newswire主题分类任务上训练并评估一个简单的MLP。 stateful_lstm.py 演示如何使用有状态的RNN有效地建模长序列。 variational_autoencoder.py 演示如何构建变体自动编码器。 variational_autoencoder_deconv.py 演示如何使用反褶积层使用Keras构建变体自动编码器。
Keras 中文文档
Keras 中文文档
【Keras】Keras中的两种模型:Sequential和Model
在Keras中有两种深度学习的模型:序列模型(Sequential)和通用模型(Model)。差异在于不同的拓扑结构。 序列模型 Sequential 序列模型各层之间是依次顺序的线性关系,模型结构通过一个列表来制定。 from <em>keras</em>.models import Sequential from <em>keras</em>.layers import Dense, Activation layers =...
[Keras] Keras使用中遇到的一些坑~
主要内容 如题,遇到的时候会黑人问号脸的Keras Issues 1. Class Weights问题 问题描述:Keras在多分类或多二分类时使用Class Weights时会报错,提示class not exists,这是一个已知的Keras Bug,有一个work around的方法是,在label vector前面加两个位置,分别赋值0和1,举个例子: # Origin...
Keras:Keras训练模型的C++调用尝试
最近遇到一个项目中需要使用Keras进行训练然后还要用C++去调用模型.但是Keras没有C++接口,因此目前是将Keras模型转换为TensorFlow模型然后再使用TensorFlow的C++接口进行调用. 为了快速验证效果,这里只使用原来图片中的2个分类同时每个分类中只使用少部分图片进行训练. 数据集存放目录为: ------------------\tmp ----------\...
Keras官方中文文档:关于Keras模型
关于Keras模型 Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况,它实际调用的是<em>keras</em>.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的P...
keras学习笔记(1)-Keras的模块架构
1. <em>keras</em>模块思维导图2.<em>keras</em>各个模块
keras浅学
(X, Y) =cPickle.load(open('C:\\Users\\liangtianxin\\Documents\\Python Scripts\\CNN_TEST\\biLSTM-bidirectional-LSTM\\emoji.pkl', 'rb'))
Keras实例
Keras 回归神经网络 Sequential 按顺序建立 Dense 全连接层 # please note, all tutorial code are running under python3.5. # If you use the version like python2.7, please modify the code accordingly # 4 - Regre...
配置keras
<em>keras</em>后台可以选择基于theano或者基于tensorflow 修改C:\Users\用户名\.<em>keras</em>\<em>keras</em>.json 文件 更改backend的内容,修改成tensorflow 注意:windows系统下 tensorflow只支持python3.5 。不支持python之后的版本 ...
Keras安装
平台:ubuntu 16.04 显卡:NVIDIA TITAN XP 此处是以tensorflow作为后端 一、安装TensorFlow GPU版 前面写过教程,参考:https://blog.csdn.net/u014797226/article/details/80229887 二、安装python相关包 (1)安装BLAS库 sudo apt-get install...
Keras小记
1.训练的时候输出准确率: model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=sgd,metrics=['accuracy']) 要加上metrics=['accuracy'],不然只会输出损失。 2.verbose 0:不输出训练时候中间结果 1:输出每条结果 2:每个epoch输出一个结果 3.使用json保存模型 ...
keras模型
Keras有两种类型的模型,顺序模型(Sequential)和泛型模型(Model) 共同方法:model.summary():打印出模型概况 model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典。模型也可以从它的config信息中重构回去 config = model.get_config() model = Model.from_config(config) # or,...
keras 迁移学习
加载VGG16前13层结构和权重,自己定义最后全连接层,然后冻结前13层,使用小数据集训练模型。 看似简单,中间遇到很多问题,说多了都是泪,就是因为纠结于网上给的例子,太死脑筋了。 csdn里面有一个帖子讲的很详细,我跑里面的例子一直报错: https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152#commentsedit ...
keras图像识别
终于抓住11月的尾部,赶在12月到来之前进行更新了,2018准备要跟我们说拜拜了,小伙伴们你们今年的目标实现了吗?,好了扯远了,今天趁着有时间更新一下博客,记录一下使用<em>keras</em> + tensorflow + cpu 如何进行图像识别 以下的教程是基于Linux系统来实现的,有windows的同学可能需要改改,但是不建议使用windows来跑 还有由于识别的图像比较多内存小于等于4G的同学要跑的话...
keras安装配置
环境:CPU i5,内存4G,操作系统Win7 1、下载anaconda3 注意:通过官网下载,速度太慢,总是下载停掉,后来发现国内清华的一个地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 下载了Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe 2、安装anaconda3,按提示操作即可 3、...
keras保存
保存  from <em>keras</em>.models import load_model model.save('./my_model.h5') # HDF5 file, you have to pip3 install h5py if don't have it 复现 from <em>keras</em>.models import load_model model = load_model('./my_mod...
keras中文手册
完整版PDF电子书下载 带索引书签目录高清版。绝对的完整、高清,有目录,带索引书签。 <em>keras</em>中文手册,可供了解 <em>keras</em>的朋友下载学习。 <em>keras</em>中文手册,可供了解 <em>keras</em>的朋友下载学习。Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,上手容易,简单易学。
keras 报错
转载:https://github.com/h5py/h5py/issues/757 OSError: Unable to open file (file signature not found) `File signature not found`表明该文件已损坏或不是HDF5格式。请注意,所有操作都由原始HDF5库处理,其中h5py只是一个包装器。尝试使用HDF5实用程序检查文件`h5d...
Keras笔记
1.想对网络层的数据进行处理不能直接把处理过后的tensor交给下一个网络层,而应该用lambda表达式
keras相关
normalize_data_format 由于<em>keras</em>版本不同,&quot;normalize_data_format&quot;位置有变化,下面的两句都可以试试,不一定哪句是正确的位置~ 把对应导入的那句换成下面两句中的其中一句: from <em>keras</em>.utils.conv_utils import normalize_data_format from <em>keras</em>.backend.common import ...
keras实战
借着课题机会,尝试写下使用指导教程,也作为备忘。 更多资料参考官网文档:http://<em>keras</em>-cn.readthedocs.io/en/latest/ O、 简介 Keras是一个纯粹Python的DL框架, 适用的Python版本是:Python 2.7-3.5, 我用来进行快速验证,实际应用部署我觉得还是用更偏底层的caffe或者tensorflow 一、安
keras鸢尾花
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Mar 25 09:32:14 2017@author: Administrator """ from <em>keras</em>.models import Sequential from <em>keras</em>.layers.core import Dense,Dropout,Activation from <em>keras</em>.optimizer
机器学习 之 keras
摘自<em>keras</em>中文文档: http://<em>keras</em>-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/concepts/#_5对新手友好的小说明虽然这不是我们应该做的工作,但为了体现本教程对新手的友好,我们在这里简单列一下使用<em>keras</em>需要的先行知识。稍有经验的研究者或开发者请忽略本节,对于新手,我们建议在开始之前,确保你了解下面提到的术语的基本概念。如果你确实对
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