【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器,来创建一个 Sequential 模型:
在训练深度学习模型的时候,通常将数据集切分为训练集和验证集.Keras提供了两种评估模型性能的方法:
中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
1. x:输入数据。如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpy array,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字,则可以传入一个字典,将输入名与其输入数据对应起来。
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址: https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
Keras是Python中一个的强大而易用的库,主要用于深度学习。在设计和配置你的深度学习模型时,需要做很多决策。大多数决定必须通过反复试错的方法来解决,并在真实的数据上进行评估。因此,有一个可靠的方
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。
在本文中将介绍如何使用 KerasTuner,并且还会介绍其他教程中没有的一些技巧,例如单独调整每一层中的参数或与优化器一起调整学习率等。Keras-Tuner 是一个可帮助您优化神经网络并找到接近最优的超参数集的工具,它利用了高级搜索和优化方法,例如 HyperBand 搜索和贝叶斯优化。所以只需要定义搜索空间,Keras-Tuner 将负责繁琐的调优过程,这要比手动的Grid Search强的多!
LSTM 01:理解LSTM网络及训练方法 LSTM 02:如何为LSTM准备数据 LSTM 03:如何使用Keras编写LSTM LSTM 04:4种序列预测模型及Keras实现 LSTM 05:Keras实现多层LSTM进行序列预测 LSTM 06:Keras实现CNN-LSTM模型 LSTM 07:Keras实现Encoder-Decoder LSTM LSTM 08:超详细LSTM调参指南
我们知道,深度学习也是机器学习的一个范畴,所以它满足机器学习的基本思想:从数据中拟合出某种规律,只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同,且具有特色:它的模型结构像人脑的神经元一样连接,所以我们也把这种结构叫做神经网络
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
上一篇文章讲解了如何简易入门Keras,大致给出了一个深度学习模型,但对于模型如何调参就没有太过于深入讲解,今天继续写一篇文章来整理下 Keras 深度学习模型的调参教程,希望可以对大家有所帮助。
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
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。能够以最小的时间把你的想法转换为实验结果,是做好研究的关键。本人是keras的忠实粉丝,可能是因为它实在是太简单易用了,不用多少代码就可以将自己的想法完全实现,但是在使用的过程中还是遇到了不少坑,本文做了一个归纳,供大家参考。
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集,该数据集包含 50,000 条电影评论,其中 25,000 条用于训练,25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感,因此该数据集是一个二分类问题。
PyToune 是一个类 Keras 的 Pytorch 深度学习框架,可用来处理训练神经网络所需的大部分模板代码。 用 PyToune 你可以: 更容易地训练模型 用回调来保存你最好的模型,执行 early stopping 方法等 Pytoune 官方页面:http://pytoune.org/ Pytoune Github 页面:https://github.com/GRAAL-Research/pytoune Pytoune 兼容 PyTorch >= 0.3.0 版本和 Python >= 3.
Keras是一个基于Python编写的高层神经网络API,凭借用户友好性、模块化以及易扩展等有点大受好评,考虑到Keras的优良特性以及它的受欢迎程度,TensorFlow2.0中将Keras的代码吸收了进来,化身为tf.keras模块供用户使用。
《统计学习方法》中指出,机器学习的三个要素是模型,策略和优算法,这当然也适用于深度学习,而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的,先建立深度模型,然后选用策略(目标函数),采用优化器,编译和训练模型。
补充知识:keras输入数据的方法:model.fit和model.fit_generator
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
接下来,给出我自己目前积累的代码,从目录中自动读取图像,并产生generator:
当使用拟合模型进行预测时,也可以应用图像数据增强技术,以允许模型对测试数据集中每幅图像的多个不同版本进行预测。对增强图像的预测可以取平均值,从而获得更好的预测性能。
本文翻译自《An Overview of Regularization Techniques in Deep Learning (with Python code)》(https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/fundamentals-deep-learning-regularization-techniques/),原作者保留版权。
Keras 是一个用 Python 编写的,高级的神经网络 API,使用 TensorFlow,Theano 等作为后端。快速,好用,易验证是它的优点。 官方文档传送门:http://keras.io/ 中文文档传送门:http://keras.io/zh 中文第三方文档:http://keras-cn.readthedocs.io
Keras官网:http://keras.io/ Github项目:https://github.com/fchollet/keras 中文文档主页:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Github中文文档:https://github.com/MoyanZitto/keras-cn.git 本博客主要给出某些必备的部分(一直更新中),详细内容请移步至Github以及MoyanZitto的主页。 第一部分:快速开始Keras Keras的核心数据结构是
最近在使用TensorFlow开发深度学习模型时,遇到了一个警告信息:read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and will be removed in a future version。经过查阅资料和尝试,我找到了解决这个问题的方法,下面我将分享给大家。
1:首先,我给我的MixTest文件夹里面分好了类的图片进行重命名(因为分类的时候没有注意导致命名有点不好)
所有的函数都在keras.preprocessing 分别有text ,sequence, image
注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
在keras中自带的性能评估有准确性以及loss,当需要以auc作为评价验证集的好坏时,就得自己写个评价函数了:
文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229828
keras中的主要数据结构是model(模型),它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图,我们可以构建出复杂的神经网络。
自动生成数据还可以继承keras.utils.Sequence,然后写自己的生成数据类:
在深度学习领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在图像分类问题中取得了显著的成功。本文将使用TensorFlow或Keras编写一个简单的CNN模型来解决图像分类问题。
Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的,长久以来,Keras首早先开始支持Tensorflow,然后完全成为其中的一部分。然而,我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运,而是它的功能。
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
机器之心整理 参与:思源 今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日,François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中,虽然目前已经
迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块。而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量和时间。
这里我们使用keras定义简单的神经网络全连接层训练MNIST数据集和cifar10数据集:
机器学习训练营最近的作业都是使用Keras,所以最近去翻了下文档,这里记录一下学习栗子。(官网有中文文档)
原文:How to Grid Search Hyperparameters for Deep Learning Models in Python With Keras 作者:Jason Brownlee 翻译:刘崇鑫 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 超参数优化是深度学习中的重要组成部分。其原因在于,神经网络是公认的难以配置,而又有很多参数需要设置。最重要的是,个别模型的训练非常缓慢。 在这篇文章中,你会了解到如何使用scikit-learn python机器学习库中的网格搜索功能调整K
三次的深度学习基本涵盖了神经网络的基础内容 蛇咬着自己的尾巴,结束也是开始,后续继续深入
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:
使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动态地采取行动
本文简单介绍了什么是正则化以及在深度学习任务中可以采用哪些正则化技术,并以keras代码具体讲解了一个案例。
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