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。...如果你需要修改你的后端， 只要将字段 backend 更改为 theano 或 cntk，Keras 将在下次运行 Keras 代码时使用新的配置。...在 Keras 中，可以加载比 “tensorflow”, “theano” 和 “cntk” 更多的后端， 即可以选择你自己所定义的后端。...如果由于缺少必需的条目而导致外部后端无效，则会记录错误，通知缺少哪些条目。...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。
） 你安装好 Keras 并且有一个后端（Theano or TensorFlow） 创建一个新的文件,命名为 keras_first_network.py ,然后将教程的代码一步步复制进去。...编译模型 现在我们定义好模型, 那么就可以编译他了。 编译使用高效的数学库, 封装了 Theano 或者 TensorFlow（称为 backend）。...我们可以简单但很理想地把数据分为训练集和测试集来分别训练和评估模型。 你可以通过 evaluate() 函数在训练集评估你的模型, 使用你训练模型时相同的输出和输出。...10s（使用 Theano 作为后端） ...Epoch 143/150768/768 [==============================] - 0s - loss: 0.4614 - acc...特别是我们学会了 使用 Keras 来创建神经网络或深度学习模型时关键的 5 个步骤: 加载数据 定义模型 编译模型 训练模型 评估模型
深度学习：Keras / TensorFlow / Theano 在深度学习方面，Python 中最突出和最方便的库之一是 Keras，它可以在 TensorFlow 或者 Theano 之上运行。...11）Keras 最后，我们来看看 Keras。它是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。...它使用 Theano 或 TensorFlow 作为后端，但 Microsoft 现在已将 CNTK（Microsoft 的认知工具包）集成为新的后端。...15）Statsmodels statsmodels 是一个用于 Python 的库，正如你可能从名称中猜出的那样，其让用户能够通过使用各种统计模型估计方法以及执行统计断言和分析来进行数据探索。...许多有用的特征是描述性的，并可通过使用线性回归模型、广义线性模型、离散选择模型、稳健的线性模型、时序分析模型、各种估计器进行统计。
什么是Keras 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。...Keras 遵循减少认知困难的最佳实践: 它提供一致且简单的 API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 这使 Keras 易于学习和使用。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。...支持的后端有： 谷歌的 TensorFlow 后端 微软的 CNTK 后端 Theano 后端 亚马逊也正在为 Keras 开发 MXNet 后端。
这也就意味着用户可以在各种服务器和移动设备上部署自己的训练模型，无须执行单独的模型解码器或者加载Python解释器。...04 Keras Keras是一个高层神经网络API，使用Python编写，并将TensorFlow、Theano及CNTK作为后端。Keras为支持快速实验而生，能够快速实现开发者的想法。...Keras的缺点很明显：过度封装导致丧失了灵活性。Keras最初作为Theano的高级API，后来增加了TensorFlow和CNTK作为后端。...为了屏蔽后端的差异性，Keras提供了一致的用户接口并做了层层封装，导致用户在新增操作或是获取底层的数据信息时过于困难。同时，过度封装也使得Keras的程序运行十分缓慢，许多Bug都隐藏于封装之中。...在工业界和学术界仍有很多人使用Caffe，而Caffe2的出现给我们提供了更多的选择。 关于作者：涂铭，资深数据架构师和人工智能技术专家，现就职于腾讯，曾就职于阿里。
加载并行数据就像把 num_workers 语句传递到数据加载器一样简单。 采用了定制的 GPU 内存分配器。这使得开发者的深度学习模型能够有「最大限度的内存效能」，训练比从前更大的深度神经网络。...此外，该图可以通过其他支持的语言 (C++，Java) 加载。这对不支持 Python 的调度栈来说至关重要。理论上，在改变模型源代码之后，你想要运行旧模型时它也能有所帮助。...，并且与所有 TensorFlow 功能深度兼容； 通用实现，兼容多种运行后端，包括 Theano 和 TensorFlow 等（将来可能会支持更多其他的后端）。...它是在此前流行的开源框架 Caffe 基础上的重构和升级，一方面集成了诸多新出现的算法和模型，另一方面在保证运算性能和可扩展性的基础上重点加强了框架在轻量级硬件平台的部署能力。...快速（Fast）：针对移动设备进行了优化，包括大大减少了模型加载时间、支持硬件加速。
https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/applications/vgg16.py 具体来说，是先写一个Python脚本，能加载使用这些网络模型...，后端使用TensorFlow或Theano，然后预测你的测试集。...然后，使用Keras来写一个Python脚本，可以从磁盘加载这些预训练的网络模型，然后预测测试集。 最后，在几个示例图像上查看这些分类的结果。...需要注意，Xception网络只能用TensorFlow后端（如果使用Theano后端,该类会抛出错误）。...如果使用TensorFlow，请确保使用版本>=1.0，否则将遇到错误。我也用Theano后端测试了这个脚本，并确认可以使用Theano。
---- 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...使用计算图的语言，如Theano，以难以调试而闻名，当Keras的Debug进入Theano这个层次时，往往也令人头痛。没有经验的开发者很难直观的感受到计算图到底在干些什么。...Keras默认的后端是Theano，所以所有层的默认数据组织形式是'th'，你按这个方式组织数据即可。利用Keras自带的数据库模块下载的数据库也长这个样子。
尽管我们可以使用任何 Keras 所支持的后端部署模型，但开发者和方案架构师应该了解 Keras 作为各深度学习库的高级 API，其本质上是不支持各个库所提供的全部基本参数微调。...机器之心也尝试使用 TensorFlow 作为后端测试了 Keras，我们发现整个模型的搭建非常简洁，连入门者都能轻松读懂整个网络的架构。...Keras 配置文件中有一个参数决定了使用哪一个深度学习框架作为后端，因此我们可以构建一个相同的模型在不同的深度学习框架（如 TensorFlow、CNTK、Theano）上直接运行。...在考虑使用这些深度学习框架投入生产时，性能是首要的。在大多数情况下，我们还需要考虑部署的难易度和其他辅助工具，它们都将帮助我们管理产品化的机器学习模型。...最后，所有的框架性能都是在作为 Keras 后端时测评的，所以会有一点误差，不过本文至少可以帮助大家对这些框架的性能有一定了解。此外本文在大家采用不同后端时可以给出一点相对客观的建议。 ?
能够在TensorFlow，CNTK或Theano之上运行。 Keras的特点是能够快速实现模型的搭建， 简单方便地让你实现从想法到实验验证的转化，这都是高效地进行科学研究的关键。...02Keras 安装配置 Keras的安装非常简单，但是需要先安装一个后端框架作为支撑，TensorFlow， CNTK，Theano都可以，但是官网上强烈建议使用TensorFlow作为Keras的后端进行使用...Keras的版本和TensorFlow的版本要对应，否则会出现意外的错误。...04Keras 网络搭建 Keras网络模型搭建有两种形式，Sequential 顺序模型和使用函数式API的 Model 类模型。...，首先加载模型，加载参数>>将数据输入网络>>模型预测。
Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。...Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端（backend）引擎 Theano/TensorFlow；而不需要更改前端代码。...Docker 容器可以使用 nvidia-docker 进行加载，这可以让 Docker 容器访问主机上的 GPU。在容器中运行深度学习脚本只需运行 Docker 命令行。...在使用随机的尼采文集（https://s3.amazonaws.com/text-datasets/nietzsche.txt）作为源数据集的 Keras 例子中，该模型尝试使用前 40 个字符预测下一个字符...显然，我的模型架构导致 CNTK 在预测时遇到错误，而「CNTK+简单的 LSTM」架构并没有发生这种错误。
，因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle，保险起见如果你的数据是没shuffle过的，最好手动shuffle一下 补充知识：Keras使用陷阱 1 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端...，Theano和Tensorflow。...但如果你想使用一个已有网络，或把一个用th/tf 训练的网络以另一种后端应用，在载入的时候你就应该特别小心了。...卷积核与所使用的后端不匹配，不会报任何错误，因为它们的shape是完全一致的，没有方法能够检测出这种错误。 在使用预训练模型时，一个建议是首先找一些测试样本，看看模型的表现是否与预计的一致。...Keras的可训练参数在前，不可训练参数在后 错误的权重顺序不会引起任何报错，因为它们的shape完全相同 3 shuffle和validation_split的顺序 模型的fit函数有两个参数，shuffle
=== Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上...VGG16模型,权重由ImageNet训练而来 该模型再Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...VGG19模型,权重由ImageNet训练而来 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时
==== Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上...VGG16模型,权重由ImageNet训练而来 该模型再Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...VGG19模型,权重由ImageNet训练而来 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时
===== Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上... VGG16模型,权重由ImageNet训练而来 该模型再Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时... VGG19模型,权重由ImageNet训练而来 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时... 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时... InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时
Keras 还提供了一些用于编译模型、处理数据集、图形可视化等最佳实用程序 在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。...当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。因为它通过使用后端基础设施创建计算图，然后利用它来执行操作。...Keras 中的所有模型都是可移植的 Keras 的特点 支持 CPU 和 GPU 它可以在 CPU 和 GPU 上流畅运行 模型全面 Keras 支持神经网络的几乎所有模型——全连接、卷积、池化、循环...容错 考虑 NaN 值和其他规范值时不会产生错误 Eli5 什么是 Eli5 大多数情况下，机器学习模型预测的结果并不准确，而使用 Python 构建的 Eli5 机器学习库有助于克服这一问题。...当然这只是展示 Theano 稳定性的示例之一 动态 C 代码生成 比以往更快地评估表达式，从而大大提高效率 广泛的单元测试和自我验证 检测和诊断模型中的多种类型的错误和歧义 Pandas 什么是 Pandas
现在，Keras Core 可以作为 tf.keras 的替代品，当使用 TensorFlow 后端时，几乎完全向后兼容 tf.keras 代码。...其实，在此之前，Keras 就已经能在 Theano、CNTK（甚至 MXNet）等框架之上运行。最近几年，随着使用 TensorFlow、PyTorch、JAX 的用户越来越多。...Keras Core 其他特点还包括：支持所有后端跨框架的数据 pipeline。多框架的机器学习意味着多框架的数据加载和处理，处理起来比较麻烦。...现在 Keras Core 模型可以使用广泛的数据 pipeline 进行训练 —— 不管你是使用 JAX、PyTorch 还是 TensorFlow 后端。 预训练模型。...现在已经有 40 个 Keras 应用模型可在后端中使用，此外，KerasCV 和 KerasNLP 中存在的大量预训练模型（例如 BERT、T5、YOLOv8、Whisper 等）也适用于所有后端。
Theano 的出现为人工智能在新时代的发展打下了强大的基础，在过去的很长一段时间内，Theano 都是深度学习开发与研究的行业标准。...Keras的出现大大降低了深度学习应用的门槛，通过Keras的API可以通过数行代码就构建一个网络模型，曾几何时，Keras+Theano，Keras+CNTK的模式深得开发者喜爱。...甚至有人建议将 DL4J 作为 Keras 官方贡献的后端之一。 2. 分布式处理。...与此同时，天元在模型部署时还能够自动优化模型，自动帮助开发者删除冗余代码。...Jittor 前端语言为 Python，使用了模块化的设计，类似于 PyTorch、Keras；后端则使用高性能语言编写，如 CUDA、C++。
后端 后端是提高 Keras 受欢迎程度的主要因素。Keras 支持使用许多其他框架作为后端。...如果你想使用 Theano作为后端，那么有两种选择： 编辑位于 $HOME/.keras/keras.json 路径上的 keras.json 配置文件（或在 Windows 操作系统的情况下为 %USERPROFILE...Keras 后端正在扩展，并将随着时间的推移接管世界！...要保存和加载权重，请相应地使用函数 save_weight 和 load_weights。 模型渲染 可视化不容忽视。...Keras 模型明显的优势包括创建模型的简单性，这可以转化为高速原型制作。总的来说，这个框架越来越流行： 通常，当你需要为特定任务快速构建和测试网络时，建议使用 Keras。
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