使用 Keras 构建模型就像 “把乐高积木拼在一起” 一样简单。为什么这样说呢？...Pix2Pix 的自定义训练循环和损失功能的示例 这两种方法都很重要，并且可以方便地降低代码复杂性和维护成本。...您可以将其绘制为图像以显示图（使用 keras.utils.plot_model），或者直接使用 model.summary()，或者参见图层，权重和形状的描述来显示图形 同样，在将图层连接在一起时，库设计人员可以运行广泛的图层兼容性检查...这就是为什么 TensorFlow 还提供了一种命令式的模型构建 API 风格（Keras Subclassing，如上所示）。...输入或层间兼容性几乎没有被检查到，因此在使用此样式时，很多调试负担从框架转移到开发人员 命令式模型可能更难以重用。例如，您无法使用一致的 API 访问中间图层或激活。
例如，您可以使用图层或优化器而无需使用Keras Model 进行训练。 易于扩展：您可以编写自定义构建块来表达新的研究想法，包括新的图层、损失函数和[在此插入您的想法]以开发最先进的想法。...接下来，我们将仔细研究TensorFlow附带的Keras版本能够做到的事情。 FAQ 我以为Keras是一个单独的库？ 首先，Keras是一个API规范。...我该如何安装tf.keras？我还需要通过pip安装Keras吗？ tf.keras包含在TensorFlow中。您无需单独安装Keras。例如，如果在Colab Notebook中运行： !...TensorFlow开发人员具有有多种经验水平（从第一次学习ML的学生到ML专家和研究人员）。而TensorFlow的优势之一是它提供了多种API来支持不同的工作流程和目标。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。
下面开始正文： ▌对比 Keras 和 TensorFlow 没什么意义 前些年，深度学习领域的研究人员、开发人员和工程师必须经常做出一些选择： 我应该选择易于使用但自定义困难的 Keras 库？...但重点在于： 如果你更喜欢只基于 Keras 来编程，那就这么做吧，以后可以一直如此。...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...此外，你也可以使用自定义的激活函数、损失/成本函数或图层来执行以上相同的操作。...您能分享您为什么会这样的原因吗？是 Caffe不再可用，还是因为 Keras 有了更多功能？
在这里，我无意引起Keras Pytorch谁强谁弱的纷争，毕竟每种框架都有其独到之处，作为开发者，最佳策略是根据自己的需求选择框架。...本文将列出Keras与Pytorch的4个不同方面，以及为什么您会选择其中一个而不是另一个库。...使用Functional API，神经网络被定义为一组序列函数，依次应用这些函数。...选择框架的建议 我通常给出的建议是从Keras开始。 Keras绝对是最容易使用、理解并快速上手的框架。您不必担心GPU设置，摆弄抽象代码，或者做任何复杂的事情。...您甚至可以进行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow代码。 如果您确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面，或者正在实现非标准的东西，那么Pytorch就是您的首选库。
在这篇文章中，我将介绍神经张量网络（NTN），如在用神经张量网络推理知识库的推理中所描述的那样 。我的NTN实现使用最新版本的Python 2.7，Keras 2.0和Theano 0.9。...所以我们需要把数据分成不同的关系。每个训练样本将包含所有关系的一个实例，也就是每个关系的一对实体。 实施NTN层 让我们从实施神经张量层开始。这部分的先决条件是在Keras编写自定义图层。...如果您不确定这意味着什么，那么请查看Keras文档的 编写你自己的keras图层。 我们首先用参数inp_size，out_size和activation来初始化NTN类。...def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0][0],self.k) 我们已经建立了可以像Keras中的任何其他神经层一样调用的...编译函数中调用这个自定义的丢失函数。
更详细地，我测试了以下命题： ResNet模型中，除了批标准化层的参数所有其他权重已经被锁定的情况下，模型仍然可以在CIFAR-10数据集上训练处良好的结果。...我的代码下载了数据集和随机初始化的ResNet模型，冻结了不需要的图层，并使用1024张图像的batchsize大小训练了50个epoch。...上面的代码中应注意以下几点： Keras API仅具有ResNet-50、101和152模型。为简单起见，我只使用了这些模型。 ResNet模型对γ参数使用“单一”初始化策略。...我还可以看到这个想法被用于修剪大型网络。 这项研究使我最困惑的是，我们都多少忽略了这两个参数。...我记忆中只有一次关于它的讨论，该讨论认为在ResNet块上用“零”初始化γ很好，以迫使反向传播算法在早期时期更多地跳过连接。 我的第二个问题是关于SELU和SERLU激活函数，它们具有自归一化属性。
最近，机器学习工程师 Santosh Gupta 在使用 TensorFlow 时发现了一个问题：使用 Keras 功能 API 创建的模型自定义层中的权重无法进行梯度更新。...Santosh Gupta 对此的描述是：由于 Tensorflow 的缺陷，阻止了 Keras 功能 API 创建模型的自定义层中权重的梯度更新，从而使这些权重基本上保持无法更新状态。...对于使用自定义图层功能性 API 的研究人员来说，他们往往会运行下列程序： for i, var in enumerate(model.trainable_variables): print(model.trainable_variables...而 Tensorflow 中出现的这个 bug，导致使用者在功能性 API 中使用自定义图层时 trainable_variables 缺少权重。...此外，他认为：跟踪自定义图层中训练参数的效果非常好，只需要 7 行代码就可以进行测试。
神经网络被定义为一组顺序函数，功能定义层1的输出是功能定义层2的输入，例如下面demo代码： img_input = layers.Input(shape=input_shape) x = layers.Conv2D...，PyTorch允许用户访问所有Python的类功能而不是简单的函数调用。...哦对了，甚至别指望打印出图层的一个输出，因为你只会在终端上打印出一个漂亮的Tensor定义。 相比起来，PyTorch在这些方面就做的更让人欣慰一些。...而反观TF，如果需要实现自定义的东西，在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 PyTorch上这种操作实际上要简单得多。...选择框架的建议 Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。
原因是添加完全连接的层迫使您为模型使用固定的输入大小（224x224，原始ImageNet格式）。通过只保留卷积模块，我们的模型可以适应任意的输入大小。...然后这些方向和颜色过滤器被组合成基本的网格和点的纹理。这些纹理逐渐结合成越来越复杂的模式。 您可以将每个图层中的过滤器视为向量的基，通常是过度完成的，可用于以紧凑的方式对图层的输入进行编码。...这意味着我们可以通过寻找使卷积滤波器旋转不变的方法来潜在地压缩在一个大的因子中使用的滤波器的数量。我可以看到一些可以实现的方法 - 这是一个有趣的研究方向。...当然，这是一种侥幸，所以让我们再试一次output_index = 18（喜鹊类）。 magpie.jpg 好吧。...视觉皮层开始并不是卷积，虽然它是分层结构，这些图层本身被组织成皮质柱，其确切目的仍然不能被很好理解 - 这是我们的人工网络中没有发现的一个特征（虽然Geoff Hinton正在研究它）。
通过调用.numpy（）来获取其作为Numpy数组的值： ? 与Numpy数组非常相似，它具有dtype和shape属性： ?...它提供了可访问且高效的高级用户体验。 如果你是研究人员，则可能不希望不使用这些内置模块，例如图层和训练循环，而是创建自己的模块。当然，Keras允许你执行此操作。...通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。 ?...Callback fit的简洁功能之一（内置了对样本加权和类加权的支持）是你可以使用回调轻松自定义训练和评估期间发生的情况。...回调是一个对象，它在训练过程中的不同时间点被调用（例如在每个批处理的末尾或每个纪元的末尾）并执行任务。
在本文中，我将介绍如何使用Keras回调（如ModelCheckpoint和EarlyStopping）监控和改进深度学习模型。...什么是回调 Keras文档给出的定义为： 回调是在训练过程的特定阶段调用的一组函数，可以使用回调来获取训练期间内部状态和模型统计信息的视图。...keras内置的回调很多，我们也可以自行实现回调类，下面先深入探讨一些比较常用的回调函数，然后再谈谈如何自定义回调。...该回调写入可用于TensorBoard的日志，通过TensorBoard，可视化训练和测试度量的动态图形，以及模型中不同图层的激活直方图。...="logs/{}".format(time())) 自定义回调 创建自定义回调非常容易，通过扩展基类keras.callbacks.Callback来实现。
因为Action1是一个匿名内部类，它持有外部类的引用，也就是持有对HeaderView的引用。现在整个视图层级结构都发生了泄露，无法被回收。...View.onDetachedFromWindow()没有被调用，这就是造成泄露的原因。...在调试的过程中，我发现View.onAttachedToWindow()同样没有被调用。如果一个View没有被Attach过，那么理所应当的也不会发生Detach。...view都会收到View.onFinishInflate()的回调通知，而不是View.onAttachedToWindow()，而原因是： View.onAttachedToWindow()只在第一次...我终于顿悟了！ 我们在onCreated()中判断intent，如果intent的内容失效了，则立即调用finish()并返回一个代表错误信息的结果。
这种观念在Keras中非常有用，因为传统上在一个图层中完成的各种事情，可以被拆分到多个图层中逐一完成，然后再添加、堆叠起来，这样可以清楚地显示出各个小图层在从输入数据到做出预测这一过程中的数据转换中的作用...第2步 编译网络 一旦我们定义了我们的网络，我们下一步就是编译它。 编译的目的是提高效率。它将我们所定义的简单的图层序列模型转换成一系列可以高效执行的矩阵，这些矩阵的格式取决于你对于Keras的配置。...每个epoch可以分成几组，每组称为一个batch，每个batch都包含着一批样本数据x及其对应的标记y。这指定了一个epoch内你的网络模型每一次吃进去的数据的数量。...这也是一个对效率的优化，确保一次不会有太多的数据被加载到内存中。...做法很简单，只需传入一组新的输入数据，调用模型的 predict() 函数。 例如： predictions = model.predict(x) 预测结果的格式取决于网络的输出层的结构。
鸢尾花大约有300种，不过我们的程序只区分以下三种： 山鸢尾（iris setosa） 维吉尼亚鸢尾（iris virginica） 杂色鸢尾（iris versicolor） ?...tf.data.Dataset将输入流程表示为元素集合和一系列对这些元素起作用的转换。转换的方法被链接在一起或者按顺序调用--只要确保对返回的Dataset对象保留引用即可。...使用Keras创建模型 TensorFlow的tf.keras API时创建模型和图层的首选方式。Keras会处理将所有内容连接在一起的复杂性，这让构建模型并进行实验变得很容易。...详情请见Keras文档。 tf.keras.Sequential模型是一个线性堆栈层。其初始化需要一个图层实例列表，在本教程的示例中，领个密集图层各有10个节点，一个输出图层3个代表预测标签的节点。...训练循环将数据集样本提供给模型，以帮助它做出更好的预测。下面的代码设置了一些训练步骤： 迭代每个周期。每个周期是对整个数据集的一次完整遍历。
build()方法通过对每个权重调用add_weight()方法，创建层的变量。层第一次被使用时，调用build()方法。...重要的是，需要对每个参数至少要调用一次f()（不是至少两次，因为可以只计算一次f(w1, w2)）。这样，对于大神经网络，就不怎么可控。所以，应该使用自动微分。...不仅结果是正确的（准确度只受浮点误差限制），gradient()方法只逆向算了一次，无论有多少个变量，效率很高。 提示：为了节省内存，只将严格的最小值放在tf.GradientTape()中。...大多数时候，梯度记录器被用来计算单一值（通常是损失）的梯度。这就是自动微分发挥长度的地方了。因为自动微分只需要一次向前传播一次向后传播，就能计算所有梯度。...如果函数创建了一个TensorFlow变量（或任意其它静态TensorFlow对象，比如数据集或队列），它必须在第一次被调用时创建TF函数，否则会导致异常。
在第一次调用这个函数时，数据集会自动下载，并以15MB文件大小存储在〜/ .keras / datasets / mnist.pkl.gz目录中。 这对开发、测试深度学习模型非常方便。...对数的损失用损失函数（在Keras中称为categorical_crossentropy）并用有效的ADAM梯度下降算法来计算权重。 我们现在可以拟合和评估模型。该模型每200幅图像更新一次。...Keras提供了很多创建卷积神经网络的方法。 在本节中，我们将为MNIST创建一个简单的CNN，演示如何使用CNN实现包括卷积图层，合并图层和压缩图层的方法。 第一步是导入所需的类和函数。...在Keras中，用于二维卷积的图层理想的输入是具有高维度的像素输入。 在RGB的情况下，红色，绿色和蓝色的像素分量将有三个，并且每个彩色图像将具有3组输入。...在MNIST像素值是灰度的情况下，像素维度被设置为1。
在下面的示例中，我们将使用Sequential构造函数创建一个模型，然后使用add（）方法将图层添加到其中。 创建模型的另一种方法是通过Functional API。...我们的示例中的代码使用Sequential类。它首先调用构造函数，然后调用add（）方法将图层添加到模型中。第一个这样的调用添加了一个Dense类型的层（“只是你的常规密集连接的NN层”）。...Dense图层的输出大小为16，输入大小为INPUT_DIM，在我们的例子中为32（请查看上面的代码片段进行确认）。请注意，只有模型的第一层需要明确说明输入维度;以下层能够从先前的线性堆叠层推断出。...这是通过调用Sequential模型类的compile（）方法完成的。 编译需要3个参数：优化器，损失函数和度量列表。...如果没有提供更多内容，则会执行一次训练数据迭代，这通常对您没有任何好处。 因此，在实际的最小范围内，更常规的是定义一对附加参数：batch_size和epochs。 我们的例子包括这4个参数。 ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...接下来，让我们来看看一个标准时间序列预测问题，我们可以用作此实验的上下文。 1、定义网络 第一步是定义您的网络。 神经网络在 Keras 中定义为一系列图层。这些图层的容器是顺序类。...这是 Keras 中的有用容器，因为传统上与图层关联的关注点也可以拆分并添加为单独的图层，清楚地显示它们在数据从输入到预测转换中的作用。...这也是一种效率优化，确保一次不会将太多的输入数据加载到内存中。...这和使用一系列新输入模式在模型上调用predict() 函数一样简单。 例如： predictions = model.predict(X) 预测将返回网络输出层提供的格式。
它可以根据数据成员的相似性对它们进行分组。 你为什么需要关注它呢？让我来讲讲几个理由。 ? 聚类的应用 推荐系统，通过学习用户的购买历史，聚类模型可以根据相似性对用户进行区分。...如果您是在Keras中创建自定义图层的新手，那么您可以实施三种强制方法。...在以下代码片段中，目标分布每180次训练迭代更新一次。...进一步阅读 在Keras建立自动编码器 - 官方Keras博客 用于聚类分析的无监督深嵌入 - 激励我写这篇文章。...完整的源代码在我的GitHub上，一直读到笔记本的最后，因为您会发现另一种可以同时减少聚类和自动编码器丢失的另一种方法，这种方法被证明对于提高卷积聚类模型的聚类准确性非常有用。
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