开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

凯拉斯:如何加载CNN预先训练的权重(冻结网络)以在LSTM中使用它们？

在使用凯拉斯（Keras）加载CNN预先训练的权重并在LSTM中使用它们时，可以按照以下步骤进行操作：

导入所需的库和模块：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.applications import VGG16

创建一个新的Keras模型，并加载预先训练的CNN权重：

model = Sequential()
vgg_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

这里使用了VGG16模型作为示例，可以根据实际需求选择其他预先训练的CNN模型。

冻结预先训练的CNN网络的权重，使其在训练过程中保持不变：

for layer in vgg_model.layers:
    layer.trainable = False

将预先训练的CNN模型添加到LSTM模型中：

model.add(vgg_model)

添加LSTM层和其他必要的层：

model.add(LSTM(units=128))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

这里的LSTM层可以根据具体任务进行调整，units参数表示LSTM层的输出维度。

编译模型并进行训练：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

这里的X_train和y_train表示训练数据集的特征和标签。

对于这个问题，推荐腾讯云的相关产品是腾讯云AI智能图像处理（Image Processing）服务。该服务提供了丰富的图像处理能力，包括图像识别、图像分析、图像增强等功能，可以与凯拉斯等深度学习框架结合使用，实现图像处理和分析的需求。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云官方文档：腾讯云AI智能图像处理。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PyTorch 人工智能基础知识：1~5

在我们的案例中，数据集带有训练和测试集，并相应地加载它们。...定义 CNN 架构到目前为止，在本章中，我们一直在研究 CNN 的不同组成部分，以及如何将数据集中的数据加载到可以馈入 CNN 模型的格式中。...我们将在以下阶段完成迁移学习任务：加载在 ImageNet 数据集上训练的预训练的 ResNet-50 模型。在模型的较低卷积层中冻结参数（权重）。用多层可训练参数替换分类器。...然后，我们将解冻模型的先前冻结的 ResNet 层，并训练模型以较低的学习率微调权重。操作步骤在本秘籍中，我们将完成模型训练。...我们还在此函数中保存了最佳模型，以供日后重新加载。然后，我们从到目前为止的训练中重新加载了最佳模型，并对其进行了冻结以进行微调。解冻后，所有模型参数均可用于训练。

1.7K3 0

赛尔笔记 | 自然语言处理中的迁移学习(下)

预训练：我们将讨论无监督、监督和远程监督的预训练方法。表示捕获了什么：在讨论如何在下游任务中使用预训练的表示之前，我们将讨论分析表示的方法，以及观察到它们捕获了哪些内容。...主要问题:调整还是不调整(预先训练好的重量)? 不改变预先训练的重量 Feature extraction (预训练的)权重被冻结 ? 线性分类器是在预训练的表示上进行训练的 ?...或者，在下游模型中使用预先训练的表示作为特性 Adapters ?...我们已经决定要更新哪些权重，但是以什么顺序以及如何更新它们？...加载数据集使用语言模型和分类器的 DataBunch 使用语言模型损失函数，在 WikiText-103 上预训练的 AWD-LSTM 并在 IMDB 数据集上微调一旦我们有了微调的语言模型(AWD-LSTM

1.2K0 0

综述 | 深度学习的最新进展

5 深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

7052 0

迁移学习和fine-tune的区别

预测相对简单，直接用已经训练好的模型对数据集进行预测即可。?1.为什么要迁移学习？1）站在巨人的肩膀上：前人花很大精力训练出来的模型在大概率上会比你自己从零开始搭的模型要强悍，没有必要重复造轮子。...* 注：Transfer Learning关心的问题是：什么是“知识”以及如何更好地运用之前得到的“知识”，这可以有很多方法和手段，eg：SVM，贝叶斯，CNN等。...如何做：接着用方法一里的模型，再解锁一小部分卷积层接着训练就好了。 场景2：已经采用方法二里的方式，把分类器训练好了，现在想要进一步提升模型。...在这种情况下，预训练模型应该是最有效的。使用模型的最好方法是保留模型的体系结构和模型的初始权重。然后，我们可以使用在预先训练的模型中的权重来重新训练该模型。...3）如果数据集数量过少，我们进来只训练最后一层，如果数据集数量中等，冻结预训练网络的前几层的权重也是一种常见做法。注：卷积神经网络的核心是：（1）浅层卷积层提取基础特征，比如边缘，轮廓等基础特征。

10K2 0

精选 25 个 RNN 问题

人们可以在较小的数据集或特定任务上微调预训练的网络，以适应新作业的学习表示。在目标任务的标记数据有限或成本高昂的情况下，迁移学习很有帮助。什么是 RNN 中的预训练和微调？...预训练是指在大型数据集或其他任务上训练 RNN，然后在目标任务上对其进行微调。预训练允许 RNN 学习一般表示或从数据中提取有价值的特征。这些预先训练的表示形式捕获了底层模式，对下游任务很有帮助。...另一方面，微调涉及采用预先训练的 RNN 并在特定作业或较小的数据集上进一步训练它。微调使预训练的表示适应目标任务的特定细微差别和要求，从而提高其性能。如何在生产环境中部署 RNN？...RNN 的用例：自然语言处理（NLP）：在自然语言处理任务（如语言翻译、情感分析、文本生成和语音识别）中使用 RNN。RNN 可以对文本数据的顺序性质进行建模，并有效地捕获上下文依赖关系。...它们控制输入如何影响 RNN 的当前状态或隐藏表示。隐藏状态权重（Wh）：这些权重定义了先前隐藏状态对当前隐藏状态的影响。它们通过传播过去时间步长的信息来捕获 RNN 的时间依赖性和内存。

1601 0

手把手教你在Python中实现文本分类（附代码、数据集）

向量空间中单词的位置是从该单词在文本中的上下文学习到的，词嵌入可以使用输入语料本身训练，也可以使用预先训练好的词嵌入模型生成，词嵌入模型有：Glove, FastText,Word2Vec。...想了解更多的词嵌入资料，可以访问： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/word-embeddings-count-word2veec/ 接下来介绍如何在模型中使用预先训练好的词嵌入模型...加载预先训练好的词嵌入模型 2. 创建一个分词对象 3. 将文本文档转换为分词序列并填充它们 4....创建分词和各自嵌入的映射 #加载预先训练好的词嵌入向量 embeddings_index = {} for i, line in enumerate(open('data/wiki-news-300d-...CNN） LSTM GRU 双向RNN 循环卷积神经网络（RCNN）其它深层神经网络的变种接下来我们详细介绍并使用这些模型。

12.3K8 0

【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析|附代码数据

优化和损失函数训练之前，我们需要做好两件事一是拟合优度的度量，用于比较所有训练观测值的预测和已知标签；二是计算梯度下降的优化方法，实质上是同时调整所有权重估计值，以提高拟合优度的方向。...R语言实现当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。...我们之前使用Python进行CNN模型回归，在本视频中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。...library(keras)library(caret)准备数据在本教程中，我们将波士顿住房数据集用作目标回归数据。首先，我们将加载数据集并将其分为训练和测试集。...我们简要学习了如何使用R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。

1.3K3 0

LSTM之父最新长文：详解现代AI和深度学习发展史（附下载）

层数和每层单元以问题相关的方式学习。与后来的深度神经网络一样，Ivakhnenko的网络学会了为传入数据创建分层的、分布式的、内部表示。他没有称它们为深度学习神经网络，但它们就是这样。...福岛邦彦但这个Neocognitron用今天的话来说，叫卷积神经网络（CNN），是深度神经网络基本结构的最伟大发明之一，也是当前人工智能的核心技术。...Yann LeCun 2011年末，Schmidhuber的团队大大加快了深度CNN的训练速度，使其在机器学习社区中变得更加流行。...这些所谓的「快速权重程序员」（Fast Weight Programmers）或「快速权重控制器」（Fast Weight Controllers）就像传统计算机一样分离了存储和控制，但以一种端到端差异化...编辑：于腾凯校对：林亦霖

5164 0

入门 | 献给新手的深度学习综述

深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

5563 0

【综述】一篇适合新手的深度学习综述

深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

5702 0

入门 | 献给新手的深度学习综述

深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

5712 0

一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾！

GP还可以用于建模交互相关因素，Trautman等人[42]使用GP进行关节碰撞避免，以解决冻结机器人问题。...通常，预设的时间粒度应与实际状态采集频率一致，DBN根据传感器采样频率作为时间段进行训练。此外，DBN的推理和学习方法需要转化为贝叶斯网络才能直接应用。...[69]–[71]中使用LSTM作为序列分类器来预测车辆的机动。为了实现这一目标，LSTM的单元提取车辆特征，最后一个单元的隐藏状态将被馈送到输出层以预测策略。...该网络被预先训练以回归到人工先验成本图，并且初始化权重将由最大熵DIRL网络微调。在[188]中，使用相机图像，驾驶行为由DIRL建模，CNN将提取相关状态特征。...请注意，论文参考短期和长期预测来分别描述不超过1s和不少于3s的预测范围。7.1 基于物理的方法它们适用于车辆的运动，可以用运动学或动力学模型精确描述。

2.4K2 0

入门 | 献给新手的深度学习综述

深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

6083 0

综述 | 近年来深度学习的重要研究成果（附PDF）

深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

1.3K1 0

这是一篇适合新手的深度学习综述

深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

1.2K2 0

一篇适合新手的深度学习综述！

深度神经网络在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。...卷积层检测特征的局部连接，池层将相似的特征合并为一个。CNN 在卷积层中使用卷积而不是矩阵乘法。...Variational Bi-LSTM 使用变分自编码器 (VAE) 在 LSTM 之间创建一个信息交换通道，以学习更好的表征。...该模型还在拉普拉斯金字塔框架中使用卷积网络。...每到现在，人工智能机器人都是用 DNN 和 DRL 创建的，它们在战略和其他游戏中击败了人类世界冠军和象棋大师，从几个小时的训练开始。例如围棋的 AlphaGo 和 AlphaGo Zero。

9471 0

【GCN】图卷积网络入门（一）

的计算过程可以用前馈神经网络（Feedforward Neural Network）来解释。以上是GNN的基本框架。下面介绍如何学习转移函数和输出函数的参数。...如果放宽固定点的假设，可以设计一个多层GNN来获得节点及其邻域的稳定表示。模型在迭代中使用相同的参数，而大多数流行的神经网络在不同的层中使用不同的参数，这是一种分层的特征提取方法。...空间方法（Spatial Method）在上述所有频谱方法中，学习的滤波器都取决于拉普拉斯的特征基向量，而后者取决于图的结构。这意味着在特定结构上训练的模型不能直接应用于具有不同结构的图。...是调节两部分损失的动态权重， ? 是用节点标签的有监督损失。如果我们的预测包含 ? 种标签，用 ? 表示 ? 输出的矩阵和输出后经过softmax的矩阵，那么有： ? 其中 ?...该网络基于可学习图卷积层（LGCL）和子图训练策略。LGCL利用CNN作为聚合器。它对节点的邻域矩阵进行最大池化，以获取前k个要素元素，然后应用1-D卷积来计算隐藏表示。计算过程如下图： ?

1.8K4 0

TensorFlow2 keras深度学习：MLP,CNN,RNN

p=15850 在本文中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。...RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络，简称LSTM。LSTM可用于模型中，以接受输入数据序列并进行预测，例如分配类别标签或预测数值，例如序列中的下一个值或多个值。...这具有稳定学习过程并显着减少训练深度网络所需的训练时期的数量的效果。您可以在网络中使用批量归一化，方法是在希望具有标准化输入的层之前添加一个批量归一化层。...3.python用遗传算法-神经网络-模糊逻辑控制算法对乐透分析 4.用于nlp的python：使用keras的多标签文本lstm神经网络分类 5.用r语言实现神经网络预测股票实例 6.R语言基于Keras...的小数据集深度学习图像分类 7.用于NLP的seq2seq模型实例用Keras实现神经机器翻译 8.python中基于网格搜索算法优化的深度学习模型分析糖 9.matlab使用贝叶斯优化的深度学习

2.1K3 0

赛尔笔记 | 自然语言处理中的迁移学习(下)

表示捕获了什么：在讨论如何在下游任务中使用预训练的表示之前，我们将讨论分析表示的方法，以及观察到它们捕获了哪些内容。调整：在这个部分，我们将介绍几种调整这些表示的方法，包括特征提取和微调。...主要问题:调整还是不调整(预先训练好的重量)? 不改变预先训练的重量 Feature extraction (预训练的)权重被冻结 ? 线性分类器是在预训练的表示上进行训练的 ?...或者，在下游模型中使用预先训练的表示作为特性 Adapters ?...我们已经决定要更新哪些权重，但是以什么顺序以及如何更新它们？...加载数据集使用语言模型和分类器的 DataBunch 使用语言模型损失函数，在 WikiText-103 上预训练的 AWD-LSTM 并在 IMDB 数据集上微调一旦我们有了微调的语言模型(AWD-LSTM

9111 0

【值得收藏的深度学习思维导图】全面梳理基本概念与11大模型关系

反向传播算法这是在人工神经网络用于计算每个神经单元在接受一批数据后带来的误差的影响的一种方法，它计算损失函数的梯度，通常在梯度下降优化算法中使用。...它也被称为误差的反向传播，因为误差是在输出中进行计算，然后通过神经网络曾反向分布。 ? 3. 学习率神经网络通常根据权重由梯度下降进行训练。...5.权重初始化，分为三种：全零初始化、少量随机数字初始化和变量校准初始化。 ? 6. 神经单元 ? 7. 输入层 ? 8. 隐藏层 ? 9. 巴斯正则化 ? 10....架构：LSTM、GAN、Auto-ENcoder、CNN、RNN 架构这一部分，列举了LSTM、GAN、Auto-ENcoder、CNN、RNN和具体策略，其中策略部分又包括参数初始化和优化。 ?...Auto-Encoder 这是一种人工神经网络，用于无监督学习有效地编码。 ? 5.CNN（卷积神经网络），它们被用于图像和视频中，可以进行识别、推荐系统和自然语言处理。 ? 6.

1.7K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭