该分类器的任务，是从一堆潜在回答中，选出正确的那一个。 第一步，是把视频输入矢量转化为张量。一个视频只是一组连续的画面帧，每一帧都是一个图像。对于图像处理，你要做的全部的事，就是运行一个 CNN。...而当完成之后，你就可以用线性代数来处理几何空间，捕捉到到有趣的映射模式。在上面的例子中，该模型就是在学习一个视频、问题空间到答案空间的映射。而执行的方式，是把不同的信息处理模块组合起来。...我们用一个按时间分布的层，把 CNN 应用于由输入视频和张量组成的时间轴上的每一帧画面。然后把输入导入 LSTM 层，前者被简化为单一张量。...它装满了从 ImageNet 得到的预训练权重。所有这些已经内置于 Keras 中，你不需要做任何多余操作，仅此一行代码足矣。...这样做的结果，是得到所有帧的张量，再导入 LSTM 层得到单一矢量。 ? 如上图，问题处理就更加简单。最终的问题输入，被处理为整数序列。为什么是整数呢？每一个整数，都会用某些词汇映射到一个矢量。
神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器 层，多个层链接在一起组合成网络/模型，将输入数据映射为预测值。 输入数据和相应的目标。...代码示例 #神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器 # 层，多个层链接在一起组合成网络/模型，将输入数据映射为预测值。 # 输入数据和相应的目标。...timesteps, features) 的3D 张量中，通常用循环层（recurrent layer，比如Keras 的LSTM 层）来处理。...# 图像数据保存在4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的Conv2D）来处理。 #模型：层构成的网络 # 深度学习模型是层构成的有向无环图。...#典型的Keras 工作流程 #(1) 定义训练数据：输入张量和目标张量。 #(2) 定义层组成的网络（或模型），将输入映射到目标。 #(3) 配置学习过程：选择损失函数、优化器和需要监控的指标。
输入是张量，输出也是张量的一个框架就是一个模型 这样的模型可以被像Keras的Sequential一样被训练 ---- 所有的模型都是可调用的，就像层一样 利用泛型模型的接口，我们可以很容易的重用已经训练好的模型...在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下： ? 让我们用泛型模型来实现这个框图 主要的输入接收新闻本身，即一个整数的序列（每个整数编码了一个词）。...这个节点将输入张量映射为输出张量。当你多次调用该层时，这个层就有了多个节点，其下标分别为0，1，2......在上一版本的Keras中，你可以通过layer.get_ouput()方法来获得层的输出张量，或者通过layer.output_shape获得其输出张量的shape。...这个模型将自然语言的问题和图片分别映射为特征向量，将二者合并后训练一个logistic回归层，从一系列可能的回答中挑选一个。
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。...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....用3个图像作为输入创建VGG16网络 将输入设置为新创建的张量，并将权重设置为imagenet，设置include_top = False。...已经知道如何对图像中包含的信息进行编码，它在每一层都可以通过学习过滤器来检测出某些通性，我们将利用过滤器来执行风格转换，而不需要顶部卷积层的原因是因为它的完全连接层和softmax函数，通过压缩维度特征映射来帮助图像进行分类并输出概率...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。这就给出了一个张量关于一个或多个其他张量的符号梯度。 6.
Keras 和 TensorFlow 之间的顺畅集成极大地使 TensorFlow 用户和 Keras 用户受益，并使深度学习对大多数人都变得可访问。...该测量用作反馈信号，以调整算法的工作方式。这个调整步骤就是我们所说的学习。 机器学习模型将其输入数据转换为有意义的输出，这个过程是从已知输入和输出示例中“学习”的。...在这个背景下，学习意味着找到网络中所有层的权重的一组值，使网络能够正确地将示例输入映射到它们关联的目标。但问题在于：一个深度神经网络可能包含数千万个参数。...），这是一个兼容层，使您能够从 Windows 运行 Linux 应用程序。...通过选择网络拓扑，你将限制你的可能性空间（假设空间）到一系列特定的张量操作，将输入数据映射到输出数据。接下来，你将搜索这些张量操作中涉及的权重张量的良好值集。 要从数据中学习，您必须对其进行假设。
children_inputs_mappings:子提示的输入/输出映射。...参数：张量指标:要得到的张量的张量指标。这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个numpy数组。...参数：input_index:要设置的输入的张量索引。这个值可以从get_input_details中的'index'字段中得到。tensor_size:要调整输入大小的tensor_shape。...这个值可以从get_input_details中的'index'字段中得到。value:要设置的张量的值。...keras模型文件。参数：model_file:包含tf的HDF5文件的完整文件路径。keras模型。input_arrays:用于冻结图形的输入张量列表。
该分类器的任务，是从一堆潜在回答中，选出正确的那一个。 第一步，是把视频输入矢量转化为张量。一个视频只是一组连续的画面帧，每一帧都是一个图像。对于图像处理，你要做的全部的事，就是运行一个 CNN。...我们用一个按时间分布的层，把 CNN 应用于由输入视频和张量组成的时间轴上的每一帧画面。然后把输入导入 LSTM 层，前者被简化为单一张量。...代码演示 下面是视频编码机器人的完整代码，加起来只有几行，非常简洁。你从确认视频输入开始，高亮部分就是你的视频输入： ? 这是一个由合理帧数组成的序列。...它装满了从 ImageNet 得到的预训练权重。所有这些已经内置于 Keras 中，你不需要做任何多余操作，仅此一行代码足矣。...这样做的结果，是得到所有帧的张量，再导入 LSTM 层得到单一矢量。 ? 如上图，问题处理就更加简单。最终的问题输入，被处理为整数序列。为什么是整数呢？每一个整数，都会用某些词汇映射到一个矢量。
---- 《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...指标可以是一个预定义指标的名字，也可以是一个用户定制的函数。指标函数应该返回单个张量，或一个完成metric_name - > metric_value映射的字典。...：张量相乘，可以通过dot_axis关键字参数来指定要消去的轴 cos：计算2D张量（即矩阵）中各个向量的余弦距离 具体看以下代码示例： from keras.layers import Merge...#shuffle：布尔值或字符串，一般为布尔值，表示是否在训练过程中随机打乱输入样本的顺序。若为字符串“batch”，则是用来处理HDF5数据的特殊情况，它将在batch内部将数据打乱。...#class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练） #sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（
我从Tensorflow网站上下载了花卉数据集，使用基于Tensorflow的Keras（Python）构建和训练网络。...weights_ 或biases_为开头的变量是从Keras中导出的训练好的值。它们的定义在weights.cpp中。...在代码中，我们使用C ++Vector存储1阶张量，vector >存储2阶张量;等等。 这使得索引变得容易，并且允许我们直接从它的类型中看到每个张量的阶。...模型中的层 每个图层函数都需要一个张量作为输入。训练好的层还需要包含层权重和偏差的张量。 卷积层（Convolution layer） 这里显示了其核心代码，其余部分在convolve函数中实现。...，以便使图像足够大，保证卷积后的输出和输入一样大。
一、前述 Keras 适合快速体验 ，keras的设计是把大量内部运算都隐藏了，用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用。...，而决定返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层将输入层和输出层作为参数纳入通用模型中就可以定义一个模型对象...：决定函数执行结果的唯一要素是其返回值，而决定 # 返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 # 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层...keras.models import Model # 定义输入层 input = Input(shape=(784,)) # 定义各个连接层，假设从输入层开始，定义两个隐含层，都有64个神经元，都使用...# 定义输出层，使用最近的隐含层作为参数 y = Dense(10, activation='softmax')(x)#整个逻辑从输入到输出全都在y里面了 # 所有要素都齐备以后，就可以定义模型对象了
从概念上讲：给定（训练）数据，发现一些潜在的模式并将这个模式应用于新数据。 ML 的类型：监督学习；无监督学习；半监督学习；…… ? 监督学习：用于训练的输入数据有标记。 分类（学习决策边界）。...示例：预测房价，预测用户愿意支出的金额等 ? 无监督学习：输入数据没有标记，尝试在数据中查找“隐藏的”结构。...因为计算图的引入，开发者得以从宏观上俯瞰整个神经网络的内部结构，就好像编译器可以从整个代码的角度决定如何分配寄存器那样，计算图也可以从宏观上决定代码运行时的GPU内存分配，以及分布式环境中不同底层设备间的相互协作方式...区分这些函数只是简单地将图形从输出返回到输入。符号微分或自动微分是一种可以在计算图中计算梯度的程序化方法。 符号微分指的是分析性地计算导数。例如，你能得到关于梯度是什么的表示。...它将能够将数据作为输入并转换为张量，以有效的方式对它们执行操作、计算梯度以学习并返回测试数据集的结果。
使用tf.keras模型子类API时，eager execution特别有用。此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。...tf.keras紧密集成在TensorFlow生态系统中，还包括对以下支持： tf.data，使您能够构建高性能输入管道。...使用Functional API可以构建更高级的模型，使您可以定义复杂的拓扑，包括多输入和多输出模型，具有共享层的模型以及具有残差连接的模型。...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。...我们还将努力添加Premade Estimators实现的Keras版本，而且我们将扩展Keras以更好地满足大规模产品要求。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。...模型的输入是十个二进制特征（G1，G2，…，G10），用于描述玩家已经购买的游戏，标签是一个单独的变量，用于描述用户是否购买了游戏，不包含在输入中。...批量预测 Keras模型的另一个用例是批量预测，你可能需要为数百万条记录应用估算值。可以使用Keras模型直接在Python中事先这一点，但此方法的可扩展性受到限制。...下一步是转换，它将TableRow对象作为输入，将行转换为1维张量，将模型应用于每个张量，并创建具有预测值的新输出TableRow。...它读取输入记录，从表格行创建张量，应用模型，然后保存记录。输出行包含预测值和实际值。
广播操作会自动应用于从 a 到 n-1 的轴 在 Numpy、Keras、Theano 和 TensorFlow 中,都是用 * 实现逐元素乘积，在 Numpy 和 Keras 中,都是用标准的 dot...图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一层只接受特定形状的输入张量,并返回特定形状的输出张量 layer = layers.Dense...因此，对于具有多个损失函数的网络，需要将所有损失函数取平均，变为一个标量值 一个 Keras 工作流程 定义训练数据: 输入张量和目标张量 定义层组成的网络(或模型),将输入映射到目标 配置学习过程...、数据去噪或更好地理解数据中的相关性，如 降维 聚类 自监督学习 是没有人工标注的标签的监督学习，标签仍然存在，但它们是从输入数据中生成的，通常是使用启发式算法生成的，如 自编码器其生成的目标就是未经修改的输入...给定视频中过去的帧来预测下一帧或者给定文本中前面的词来预测下一个词(用未来的输入数据作为监督) 强化学习 在强化学习中，智能体(agent)接收有关其环境的信息，并学会选择使某种奖励最大化的行动
Function API介绍 在function API中，可以直接操作张量，并将图层用作使用张量和返回张量的函数。...看起来有点神奇的唯一部分是仅使用输入张量和输出张量实例化Model对象。...有两种方法：可以为模型提供Numpy数组列表作为输入，或者可以为其提供将输入名称映射到Numpy数组的字典。当然，只有在为输入命名时，后一个选项才可用。...残差连接包括使较早层的输出可用作后续层的输入，从而有效地在顺序网络中创建快捷方式。不是将其连接到后来的激活值上，而是将较早的输出与后面的激活值相加，后者假定两个激活值的大小形状相同。...这样的模型可以感知深度，这在许多应用中是有用的。在合并两个输入之前，不需要两个独立的模型来从左相机和右相机中提取视觉特征。
TensorFlow2.0（1）：基本数据结构——张量 TensorFlow2.0（2）：数学运算 TensorFlow2.0（3）：张量排序、最大最小值 TensorFlow2.0（4）：填充与复制...另外，激活函数使反向传播成为可能，因为激活函数的误差梯度可以用来调整权重和偏差。如果没有可微的非线性函数，这就不可能实现。...2 常用激活函数 2.1 sigmoid函数 sigmoid函数可以将整个实数范围的的任意值映射到[0,1]范围内，当当输入值较大时,sigmoid将返回一个接近于1的值,而当输入值较小时,返回值将接近于...缺点：具有软饱和性，即当输入x趋向于无穷的时候，它的导数会趋于0，导致很容易产生梯度消失。...在TensorFlow中，relu函数的参数情况比sigmoid复杂，我们先来看一下： tf.keras.activations.relu( x, alpha=0.0, max_value=None,
此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上；对用户友好，易于快速prototype深度学习模型；支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络，也支持两种网络的任意组合；支持任意网络架构：多段输入或多段输出模型...这意味着Keras 本质上适合用于构建任意深度学习模型（从记忆网络到神经图灵机）兼容多种运行后端，例如TensorFlow、CNTK和Theano。...因此，dense层的目的是将前面提取的特征，在dense经过非线性变化，提取这些特征之间的关联，最后映射到输出空间上。如28*28转化为1：784。...具体函数列表如下 use_bias=True：布尔值，该层是否使用偏置向量b input_shape是指输入张量的shape。所谓张量就是维度，把矩阵的概念进行扩展。对应的矩阵，数组的大小。...关键的想法是在训练期间从神经网络随机丢弃单位（以及它们的连接）。
保留已编译图形的显着优势（用于性能，分布和部署）。这使TensorFlow快速，可扩展且可投入生产。 利用Keras作为其高级深度学习API，使TensorFlow易于上手且高效。...将Keras扩展到从非常高级（更易于使用，不太灵活）到非常低级（需要更多专业知识，但提供了极大灵活性）的工作流范围。 本文是TensorFlow 2.0的简介、速成课程和快速API参考。...在这种情况下，Keras为你提供了所编写块的模板，为你提供了结构，并为诸如Layers和Metrics之类的API提供了标准。这种结构使你的代码易于与他人共享，并易于集成到生产工作流程中。...它有许多不同的库。为了使不同的库能够彼此对话并共享组件，它们需要遵循API标准。这就是Keras提供的。...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。
Keras 的一个核心原则是使事情变得相当简单，同时又允许用户在需要的时候能够进行完全的控制（终极的控制是源代码的易扩展性）。...以下是函数式 API 的一个很好的例子：具有多个输入和输出的模型。函数式 API 使处理大量交织的数据流变得容易。 来考虑下面的模型。我们试图预测 Twitter 上的一条新闻标题有多少转发和点赞数。...model.set_weights(weights): 从 Nympy array 中为模型设置权重。列表中的数组必须与 get_weights() 返回的权重具有相同的尺寸。...你可以通过以下代码，从 JSON 字符串中重新实例化相同的模型（带有重新初始化的权重）： from keras.models import model_from_json json_string =...如果它不是共享层), 你可以得到它的输入张量，输出张量，输入尺寸和输出尺寸： layer.input layer.output layer.input_shape layer.output_shape
我从鲸鱼中弹出了此设置，我们将选择并复制稍后将使用的测试命令，然后单击“应用”： Docker 设置窗口 现在，这将弹出一个新窗口，要求您输入密码，以便我们允许 Docker 将共享驱动器映射回我们的...我们将从示例神经网络结构开始，然后将其扩展为构建可视化网络，以了解 MNIST 数字。 然后，最后，我们将学习如何将张量数据实际插入到网络中。 让我们从一个密集的神经网络的结构开始。...如您所见，它生成的图片连接紧密，因此得名！ 现在，让我们使用28 x 28像素的网格（即输入网络）将其扩展到二维，然后再进行学习的28 x 28像素的激活网络。...过拟合本质上是指您的机器学习模型存储一组输入时。 您可以将其视为一个非常复杂的哈希表，该哈希表已使用大量数字对输入和输出映射进行了编码。...现在仅 Keras 就运行了很多东西，我们将fit函数从我们的x训练数据（同样是我们的输入图像）转到我们的y训练数据（这些是从零到数字的标签） 九），然后打印出我们最好的结果。
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