请注意，本教程假定您已经配置Keras使用TensorFlow后端（而不是Theano）。这里是如何做到这一点的说明。...我们将涵盖以下几点： I：在TensorFlow张量上调用Keras层 II：在TensorFlow中使用Keras模型 III：多GPU和分布式训练 IV：用TensorFlow-serving导出模型...Keras作为语法的快捷方式来生成一个op，将一些张量输入映射到某个张量输出，就是这样。...Keras学习阶段（标量TensorFlow张量）可通过Keras后端访问： from keras import backend as K print K.learning_phase() 要使用学习阶段...当您在张量上调用模型时，您将在输入张量之上创建新的TF op，并且这些op将重新使用Variable已存在于模型中的TF实例。
昨天，Google AI 发布了 TensorNetwork，它使用 TensorFlow 机器学习框架作为后端，并用 GPU 优化来提高张量计算的效率。...它使用 TensorFlow 作为后端，针对 GPU 进行优化，与 CPU 上的运行速度相比实现了 100 倍的加速。...在第二篇论文《TensorNetwork on TensorFlow: A Spin Chain Application Using Tree Tensor Networks》中，谷歌将重点放在一个物理问题的案例上...张量是多维数组，按照阶数分类：例如普通数是零阶张量（也被称为标量），向量是一阶张量，矩阵是二阶张量，以此类推……虽然低阶张量可以简单地使用数组或者 T_ijnklm 这样的数学符号来表示（其中指数的数字代表张量的阶数...张量的图解表示 以这种方式表示张量的优点是可以简洁地编码数学运算，例如将一个矩阵乘以一个向量以产生另一个向量，或者将两个向量相乘以产生标量。这些都是更为通用的「张量缩并」概念的示例。 ?
Char8-Keras高层接口 第八章中讲解的是高层接口Keras的使用。...Keras的几个特点 Python语言开发 前后端分离 后端基于现有的TF、CNTK等框架 前端有自己的接口API TF的高层唯一API接口 Keras被实现在tf.keras子模块中 ?...模型，不能使用import keras，它导入的是标准的Keras库 from tensorflow.keras import layers # 导入常见的网络层类 x = tf.constant([...文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。...5层全连接没有偏置张量，同时使用激活啊函数ReLU 使用基类实现 可以继承基类来实现任意逻辑的自定义网络类 class MyModel(keras.Model): # 自定义网络类，继承自Model
标量（简单数字）是等级 0 的张量，向量是等级 1 的张量，矩阵是等级 2 的张量，三维数组是等级 3 的张量。张量具有数据类型和形状（张量中的所有数据项必须具有相同的类型）。...最简单的示例是将张量乘以标量： t4 = t2*4 print(t4) 输出将如下所示： tf.Tensor( [[[ 0\. 4\. 8.] [12\. 16\. 20.]] [[24\. 28\....可以将 Keras 作为独立模块导入，但是在本书中，我们将集中精力在 TensorFlow 2 内部使用 Keras。因此，该模块为tensorflow.keras。...在本章中，我们将介绍以下主题： Keras 的采用和优势 Keras 的特性 默认的 Keras 配置文件 Keras 后端 Keras 数据类型 Keras 模型 Keras 数据集 Keras 的采用和优势...这些引擎称为后端。 其他后端可用； 我们在这里不考虑它们。 相同的链接可带您使用许多keras.backend函数。
Keras 是一个用于定义和训练神经网络的高阶API。简单的说，Keras 是对 TensorFlow 等深度学习框架的更高一层的封装，以提供更加优雅，用户友好的接口设计。...因此，Keras 不能独立运行，需要底层框架的支持，这个底层框架可以是 TensorFlow, CNTK, Theano。推荐使用 TensorFlow , 本文也是以 TensorFlow 为例。...因此，层的数学模型就是，输入向量乘以权重矩阵，得到输出向量。...Keras 将根据第1层自动推断后续所有层的形状。这意味着，你只需为第1层设置输入维度。...from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # 返回一个张量 inputs = Input(shape=(100
在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...在这篇文章中，我将介绍整个过程，最后完成一个植入图像识别功能的安卓应用。 安装 本教程会用到 PyTorch 和 Keras 两个框架-遵循下列指导安装你想使用的机器学习框架。安装哪个由你选择。...如果你使用的是 Keras，你可以跳到 “将 Keras 模式转成 TensorFlow 模式”章节。 首先我们要做的是将我们的 PyTorch 模式参数转成 Keras 中的同等参数。...将 Keras 转成 TensorFlow 模式 到这一步，你已经有了 Keras 模式，无论是从 PyTorch 转化而来的还是直接用 Keras 训练而获得的。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
---- 安装 Keras使用了下面的依赖包： numpy，scipy pyyaml HDF5, h5py（可选，仅在模型的save/load函数中使用） 当使用Theano作为后端时： Theano...当使用TensorFlow为后端时： TensorFlow 【Tips】“后端”翻译自backend，指的是Keras依赖于完成底层的张量运算的软件包。...pip install keras 对于在Windows上使用Keras的同学，请移步 Keras安装和配置指南 ---- 在Theano和TensorFlow间切换 Keras默认使用Theano作为后端来进行张量操作...，关于深度学习的基本概念和技术，我们建议新手在使用Keras之前浏览一下本页面提到的内容，这将减少你学习中的困惑 符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras...规模最小的张量是0阶张量，即标量，也就是一个数。
keras后端简介： Keras 是一个模型级库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等底层操作，目的也就是尽量不重复造轮子。...我们可以简单的认为这是 Keras 的「后端引擎」， keras 有三个后端实现可用 、 即： TensorFlow 后端，Theano 后端，CNTK 后端。 ?...Keras 也可以使用外部后端，这可以通过更改 keras.json 配置文件和 “backend” 设置来执行。...使用抽象 Keras 后端： 如果你希望你编写的 Keras 模块与 Theano (th) 和 TensorFlow (tf) 兼容，则必须通过抽象 Keras 后端 API 来编写它们。...的 backed， 那么大多数你需要的张量操作都可以通过统一的Keras后端接口完成， 而不关心具体执行这些操作的是Theano还是TensorFlow。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： GAN by Example using Keras on Tensorflow Backend 作者 | Rowel Atienza 翻译 | GuardSkill...、鲁昂 编辑 | 王立鱼 原文链接： https://towardsdatascience.com/gan-by-example-using-keras-on-tensorflow-backend-...在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...每个CNN层之间使用弱relu作为激活函数。使用0.4-0.7的dropout操作来避免过拟合和记忆化（memorization）。下面给出了keras中的实现。 ? 图1....较低的dropout值（0.3-0.6）将产生更加真实的图片 鉴别器的损失很快就收敛到0了，导致生成器无法学习：不要预先训练鉴别器。而是对于鉴别器使用稍大的学习率。对于生成器使用另一种训练噪声样本。
前言 在本文中将介绍与我的毕设论文演示案例相关的TensorFlow的一些基础知识，包括张量、计算图、操作、数据类型和维度以及模型的保存，接着在第二部分，本文将介绍演示案例代码中用到的一些TensorFlow...2.0中的高阶API，代码中不会涉及像TensorFlow 1.x版本中的Session等一些较为复杂的东西，所有的代码都是基于高阶API中的tf.keras.models来构建的（具体模型构建使用Sequential...dtype=float32表示输出矩阵中元素的数据类型为浮点型（32为浮点数） 【注】：在上述对于代码部分的解释中提到一个名词二阶张量，接下来将通过表格的形式来区分一下标量、向量、矩阵的阶数的细微差异：...表1-1 标量向量和矩阵的阶数 rank（阶） 实例 例子 0 标量（只有大小） a=1 1 向量（有大小和方向） b=[1,1,1,1] 2 矩阵（数据表） c=[[1,1],[1,1]] 3 3阶张量...图2.1 API详解 上述内容是我们对TensorFlow中的API做了宏观的描述，接下来我将着重介绍5个代码案例中较为重要的API： tf.keras.models.Sequential：我们可以通过
Tensorflow，那么什么是Tensor？ tensor的对应到中文的解释是张量。为什么要讲tensor，主要就是鼎鼎大名的keras默认使用Tensorflow作为后端来进行张量的操作。...零阶张量是普通的数，是张量的最底层的存在，也是最容易理解的一个部分。 一阶张量是向量，是数的有序的组合的结果。 张量的核心便在于——组合。 同样的，将一阶张量再进行有序组合，得到二阶张量。...而Tensorflow作为神级框架Keras的默认back-end以及Google帅气的号称秒世界的Edward库，无不体现Tensorflow目前的领军地位。...并且据某老司机表示：只要可以将计算表示成计算图的形式，就可以使用TensorFlow。...Tensorflow的TensorBoard，将网络结构和训练过程进行可视化，经常为了等编译，然后去冲一杯咖啡，路上碰上老板还是同学什么的，侃大山侃完，回来——还没做好。
**几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。...将这一定义进行扩展，我们也可以用四阶张量表示一个包含多张图片的数据集，其中的四个维度分别是：图片在数据集中的编号，图片高度、宽度，以及色彩数据。 为什么需要使用张量来进行图片处理？？...当数据处理完成后，我们还可以方便地将张量再转换回想要的格式。...3、有趣的应用案例，皮肤癌图像分类，pretrained的inception-v3对数据来做finetuning，最后在手机上做inference 4、Keras与TensorFlow的集成。...Keras的用户可以更快的在TensorFlow的框架下做出相应地模型，能更方便地进行分布式训练，使用Google的Cloud ML， 进行超参，还有更更重要的：TF-Serving 5、分布式TensorFlow
本期，Siraj将教大家通过在Keras中用TensorFlow后端编写Python脚本，把原图像变成任意艺术家的风格，从而实现风格迁移。...图像的张量表示 要用的一幅原图以及一幅风格图，将原图进行风格转化： ? 首先将图片输入神经网络，将它们转换为同一数据格式，Keras后端TensorFlow的变量函数等价于tf.variable。...该参数将表示转换为数组的图像，然后我们将对风格图像执行相同的操作，创造出一个以后可以存储最终结果的组合图像，然后使用占位符用给定的宽度和高度初始化。 2....将三张图片合并到一个Keras张量作为输入 使用 concatenate 连接函数执行此操作。 3....将损失函数合并为单个标量 调用助手类组合损失函数并给出它的模型和，输出图像作为参数。 5. 得到关于损失的输出图像的梯度 利用Keras的梯度函数，在后台转换为tf.gradients。
一些基本概念 在开始学习Keras之前，一些基础知识是必备的，关于深度学习的基本概念和技术，在使用Keras之前大体了解一下基础知识，这将减少你学习中的困惑。...1.符号计算 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。...2.张量 张量是什么，一上来我也一脸懵逼，看了解释之后，嗯嗯。 张量可以看作是向量、矩阵的自然推广，用张量来表示广泛的数据类型。 规模最小的张量是0阶张量，即标量，也就是一个数。...而TensorFlow，的表达形式是（100,16,32,3），即把通道维放在了最后，这种数据组织方式称为“channels_last”。...由于functional model API在使用时利用的是“函数式编程”的风格，我们这里将其译为函数式模型。
2.2.1 标量（秩为 0 的张量） 只包含一个数字的张量称为标量（或标量张量，或秩为 0 的张量，或 0D 张量）。在 NumPy 中，float32或float64数字是标量张量（或标量数组）。...2.4.2 张量操作的导数：梯度 我们刚刚看的函数将标量值x转换为另一个标量值y：你可以将其绘制为二维平面上的曲线。现在想象一个将标量元组(x, y)转换为标量值z的函数：那将是一个矢量操作。...在 TensorFlow 发布后的 2015 年底，Keras 被重构为多后端架构：可以使用 Keras 与 Theano 或 TensorFlow，而在两者之间切换就像更改环境变量一样简单。...到 2016 年 9 月，TensorFlow 达到了技术成熟的水平，使其成为 Keras 的默认后端选项成为可能。...Keras 又回到了基于 TensorFlow 的单一后端 API。 多年来，Keras 和 TensorFlow 之间建立了一种共生关系。
张量通常是一个多维数组（就像NumPy的ndarray），但也可以是标量（即简单值，比如42）。张量对于自定义的损失函数、标准、层等等非常重要，接下来学习如何创建和操作张量。...注意，这里对重建损失乘以了0.05（这是个可调节的超参数），做了缩小，以确保重建损失不主导主损失。 最后，call()方法将隐藏层的输出传递给输出层，然后返回输出。...使用这种方式，在训练模型时，Keras能展示每个周期的平均损失（损失是主损失加上0，05乘以重建损失），和平均重建误差。...正则损失已经转变为单个的标量，所以只需求和就成（使用tf.add_n()，它能将相同形状和数据类型的张量求和）。 接着，让记录器计算损失相对于每个可训练变量的梯度（不是所有的变量！）...总结一下，这一章一开始介绍了TensorFlow，然后是TensorFlow的低级API，包括张量、运算、变量和特殊的数据结构。然后使用这些工具自定义了tf.keras中的几乎每个组件。
，以 TensorFlow 作为后端，针对 GPU 处理进行了优化。...例如，一个普通数零阶张量，也称为标量，一个向量是一阶张量，一个矩阵是二阶张量。...这一点上，使用图解记数法是非常有用的，在这种记数法中，人们只需画一个有许多条线或” 腿 “的圆（或其他形状）。在这个符号中，标量只是一个圆，向量只有一条腿，矩阵有两条腿等。...张量的每条腿也有大小，也就是腿的长度。 ? 张量的图解符号 以这种方式表示张量的好处是简洁地编码数学运算，例如，将一个矩阵乘以一个向量得到另一个向量，或者两个向量相乘得到标量。...我们可以将高维向量转化为 N 阶张量，然后将图像集合中所有张量相加，得到量 Ti1，i2，...，iN 的集合。 这听起来像是一件非常浪费时间的事情。
神经网络入手[上] [x] 神经网络的核心部分 [x] Keras介绍 [ ] 使用Keras解决简单问题：分类和回归 神经网络剖析 神经网络的训练与下列对象相关： 网络层Layers，网络层结合形成神经网络模型...但是梯度下降过程必然是基于一个损失函数标量值；所以，对于有多个损失函数的网络模型来说，所有的损失函数值必须整合(平均化处理)成一个标量值。 特定问题需要选择特定的损失函数。...Keras，TensorFlow，Theano 和 CNTK Keras 是一个模型级别的工具库，提供构建神经网络模型的高级API。...目前，Keras支持3个背后引擎：TensorFlow、Theano和CNTK。将来，有望支持更多的深度学习框架成为Keras的背后计算引擎。 ?...=['accuracy']) 最后，通过fit()方法将numpy数组形式的输入数据(以及对应标签)输入到网络模型中进行模型的学习过程。
本文将介绍Tensorflow的基本概念和使用方法，帮助读者入门。安装在开始使用Tensorflow之前，我们需要先安装它。...具体安装步骤可参考Tensorflow官方文档。基本概念在Tensorflow中，有三个基本概念：Tensor（张量）、Graph（图）和Session（会话）。...张量：Tensorflow处理数据的基本单位，可以看作是多维数组。我们可以将各种类型的数据表示为张量，比如标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）等。...部署复杂： 在将TensorFlow模型部署到生产环境中时，可能会面临一些复杂的问题，如模型优化、性能调优、移动端部署等。...Keras： Keras是一个高级抽象层，可以与多个深度学习后端（包括TensorFlow）无缝集成。Keras提供了简洁易用的API，使得模型的设计和训练变得非常简单。
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