fit_generator 是 keras 提供的用来进行批次训练的函数，使用方法如下：
只使用batch_size=32，也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU，然后进行预测。在一些问题中，batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的。
使用Keras如果要使用大规模数据集对网络进行训练，就没办法先加载进内存再从内存直接传到显存了，除了使用Sequence类以外，还可以使用迭代器去生成数据，但迭代器无法在fit_generation里开启多进程，会影响数据的读取和预处理效率，在本文中就不在叙述了，有需要的可以另外去百度。
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。
前段时间在训练模型的时候，发现当训练集的数量过大，并且输入的图片维度过大时，很容易就超内存了，举个简单例子，如果我们有20000个样本，输入图片的维度是224x224x3，用float32存储，那么如果我们一次性将全部数据载入内存的话，总共就需要20000x224x224x3x32bit/8=11.2GB 这么大的内存，所以如果一次性要加载全部数据集的话是需要很大内存的。
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：
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。
本文将以Cifar2数据集为范例，介绍Keras对图片数据进行预处理并喂入神经网络模型的方法。
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
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
https://github.com/Terrance-Whitehurst/Keras-Art-Images-Classification/blob/master/Keras%20Artwork%20Classification.ipynb
戳我进入本文长期更新地址 训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑 深度学习这些坑你都遇到过吗？ 用Keras（后端是TensorFlow）跑一个epoch时报错：IOError: image file is truncated 解决办法： 在*.py文件最上方加入： from PIL import Image from PIL import ImageFile ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 用Sequential.fit_generator(
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/，链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
运行机器学习算法时，很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中，如果处理大型数据集（例如图片尺寸很大）或是网络很深且隐藏层很宽，也可能造成显存不足。
在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求，在网上没有找到现有的功能实现方法，于是自己对源码进行了微调，实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能，记录如下。 原理简介 通过查看源代码，发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据，该函
使用Keras作前端写网络时，由于训练图像尺寸较大，需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作。
在EZDL到底怎样，试试看…中，我们谈到百度的在线AI设计工具EasyDL不需要调整任何参数，对于用户而言就是一个吃数据的黑盒子。也许系统会选择最优的参数和算法来训练出一个好的模型，如果此时准确率仍然达不到我们的需求，我们是否就完全束手无策了呢？
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:
今天我们来介绍了一些爬虫的技术，实现基本的抓取需求。但是随着数据量变大时，我们之前的爬虫的效率或者说执行速度就会出现问题，之前我们都是一条数据爬取完成后才继续下一条数据的爬取，这种模式我们通常称它为单线程或者串行爬虫。那么该如何改善呢？通过本章的学习你将掌握以下内容：
You can wrap the loss function as a inner function and pass your input tensor to it (as commonly done when passing additional arguments to the loss function).
在使用Keras的时候，因为需要考虑到效率问题，需要修改fit_generator来适应多输出
模型经过训练测试之后，我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论，那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。
在win7 64位，Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与Keras，Keras的backend为TensorFlow。在运行Mask R-CNN时，在进行调试时想知道PyCharm (Python IDE)底部窗口输出的Loss格式是在哪里定义的，如下图红框中所示：
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调都搞不对，或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱，成为了一只嗷嗷待宰（？）的猎物 Keras陷阱不多，我们保持更新，希望能做一个陷阱大全 内有恶犬，小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，这是一件幸福的事，就像手中拿着馒头，想蘸红糖蘸红糖，想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
《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。
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。
本文会通过 Keras 搭建一个深度卷积神经网络来识别验证码，建议使用显卡来运行该项目。
选自 The Keras Blog 作者：Francois Chollet 机器之心编译 参与：晏奇、黄小天、吴攀 Keras 在 2015 年 3 月首次推出，现在用户数量已经突破了 10 万。其中
本文以“时间序列预测的LSTM神经网络”这篇文章为基础。如果没有阅读，我强烈建议你读一读。 考虑到近期对比特币货币的泡沫的讨论，我写了这篇文章，主要是为了预测比特币的价格和张量，我使用一个不只是看价格还查看BTC交易量和货币（在这种情况下为美元）的多维LSTM神经网络，并创建一个多变量序列机器学习模型。 闲言少叙，我们进入正题。 时间数据集 我们首先需要数据。幸运的是，Kaggle上有一个数据集其中包含7种要素的比特币历史数据，十分完美。 然而，我们需要在将该数据集传入我们的LSTM之前对其进行归一化。具体
如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。
昨天，著名深度学习开源库 Keras 通过官方博客正式发布了全新版本：Keras 2。 根据官方介绍，此次更新的重点有两个： Keras 2 API 将作为 TensorFlow 框架的一部分直接向用户提供支持； Keras 2 API 经过了重新设计，将成为团队第一个长期支持（long-term-support）的 API。 Keras 表示：从 2015 年 3 月发布第一个版本以来，有数以百计的开发人员对 Keras 的开源代码做了完善和拓展，数以千计的热心用户在社区对 Keras 的发展做出了贡献
补充知识：keras服务器用fit_generator跑的代码，loss,acc曲线图的保存
在这个项目中，我将使用keras、迁移学习和微调过的VGG16网络来对kaggle竞赛中的名人面部图像进行分类。
【导读】当今，卷积神经网络在图像识别等领域取得巨大的成功，那么是什么使其高效而快速呢？本文整理John Olafenwa的一篇博文，主要介绍了卷积神经网络采用的四种基本组件：Pooling、Dropo
keras中的fit_generator和fit函数均返回History对象，那么History怎么用呢？事实上History对象已经记录了运行输出。在了解之前，我们甚至自己定义回调函数记录损失和准确率等。
在使用keras搭建神经网络时，有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值，然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数，传入新的数据，然后查看预测值和真是值。
在调试视觉代码时, 基本就是和多维数组打交道, 多维数组有很多的属性，打印起来比较麻烦。 boxx.loga 可以一次性展现出一个数组的大多数属性。
Stellargraph Unsupervised GraphSAGE是论文中所述GraphSAGE方法的实现： 大图上的归纳表征学习。W.L. Hamilton, R. Ying, and J. Leskovec arXiv:1706.02216 [cs.SI], 2017。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
在使用Windows10系统电脑过程中，一位用户打开任务管理器时发现一些空闲进程会占用比较多的CPU，因此想知道能否将它关闭掉。为此，小编整理了关闭方法，有需要的用户，请来看看win10系统空闲进程占用cpu怎么关闭吧。
本文将以IMDB电影评论数据集为范例，介绍Keras对文本数据预处理并喂入神经网络模型的方法。
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。
Aliases: tf.compat.v1.keras.Sequential, tf.compat.v1.keras.models.Sequential, tf.compat.v2.keras.Sequential, tf.compat.v2.keras.models.Sequential, tf.keras.models.Sequential
以前做的练手小项目导致新手产生一个惯性思维——读取训练集图片的时候把所有图读到内存中，然后分批训练。
简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是人的样子"等数据。
Model groups layers into an object with training and inference features.
Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
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