Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化．
Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。
作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约1165
Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自
深度学习领域，最常见的就是各种网络模型，那么在写论文或者文章，介绍网络模型的时候，最好的办法当然就是展示代码画图，今天介绍的 Github 项目，就是整理了 22 个设计和可视化网络结构的工具，其地址如下：
本来今天在写毕业论文，就不打算更新了，但是写毕业论文挺痛苦的，因为我发现毕业论文的文字不能像公众号这样比较随意，随意的文字不是说不严谨，而是为了便于大家理解，这里就是想吐槽一下，国内写论文的“八股文”现状，反正大家都是一个抄一个的，真的想搞个深度学习模型，把国内的中文论文按照写作风格做个分类，估计最多只能分两类吧，猜猜是那两类？ 说到循环神经网络，其实我印象是比较深的，因为循环神经网络是我接触的第一个深度学习模型，大概在一年半前吧，那时候我还没有深度学习的概念，算是刚入门机器学习。偶然一个机会，听某位老师给
本文基于一篇题为《Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach》的研究论文：
本文介绍最新版本的TensorFlow开发与应用，目前最新版本是TensorFlow2.5.0；首先简单介绍一下TensorFlow，然后安装TensorFlow2，最后使用TensorFlow开发。
来源：量子位 作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 编译：问耕 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文教你万元打造一个深度学习系统。 Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
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1.本文学习Patrick_Lxc的博客《Keras/Tensorflow+python+yolo3训练自己的数据集》并优化其中代码。 原博客链接：https://blog.csdn.net/Patrick_Lxc/article/details/80615433 2.本文学习qqwweee的github工程《keras-yolo3》并优化其中代码。 github链接：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
Spektral 是一个基于 Keras API 和 TensorFlow 2，用于图深度学习的开源 Python 库。该项目的主要目的是提供一个简单但又不失灵活性的图神经网络（graph neural networks，GNNs) 框架。
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
1. 登录 NVIDIA 驱动下载 或打开链接 http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx 。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “对于Python而言，为什么TensorFlow正在慢慢死去？” 这篇观点尖锐的文章一出，就被LeCun的转发推向风口浪尖： 还能为啥，当然是因为PyTorch啊。 紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好？”这个经久不息的论战再次被掀起，网友们也纷纷开始从文章中找到共鸣、或予以反驳。 有TensorFlow深度使用者现身说法：现在我改用PyTorch了。 但也有尝试过好几种框架的网友表示：TensorFlow和Keras做快速实验更方便
导读：Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
Graphviz是一个流程图可视化工具，支持可视化各种算法和模型的流程图，并且支持多种输出格式（比如PNG、PDF、SVG等）。
从年初起，几家国际大厂的开发者大会，无论是微软Build、Facebook F8还是稍后的Google I/O，莫不把“AI优先”的大旗扯上云霄。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | Molly、寒小阳、Yawei 随着我们使用的神经网络越来越复杂，我们需要更强劲的硬件。我们的个人电脑一般很难胜任这样大的网络，但是你可以相对轻松地在Amazon EC2服务中租到一台强劲的电脑，并按小时支付租金。 我用的是Keras，一个神经网络的开源python库。由于用法十分简单，它很适合入门深度学习。它基于Tensorflow，一个数值计算的开源库，但是也可以使用Theano。租到的机器可以使用Jupyter Notebook通过浏览器来访问。Jupyter
人工智能之父John McCarthy将AI视为科学和工程的结合，而机器学习是AI已经实现的部分，利用机器学习技术，计算机能够通过体验（数据）来像人类一样学习，而不需要被显式地编程。这篇文章将详细介绍我们在大作业项目如何使用Python的Keras深度学习框架，实现一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）来识别图像中的店铺LOGO/招牌。
选自GitHub 作者：Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程，从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装，再到服务器的设置，可谓面面俱
Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的，长久以来，Keras首早先开始支持Tensorflow，然后完全成为其中的一部分。然而，我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运，而是它的功能。
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
1. 章节一：初探AI（《带你学AI与TensorFlow2实战一之深度学习初探》）：（已完成）
Google深度学习科学家、Keras作者François Chollet热情的表示：“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切”。
对于R语言用户来说，深度学习还没有生产级的解决方案(除了MXNET)。这篇文章介绍了R语言的Keras接口，以及如何使用它来执行图像分类。文章结尾会通过提供一些代码片段显示Keras的直观和强大 Tensorflow 去年1月，R语言中的Tensorflow 发布了，它提供了从R语言中获得的Tensorflow API的方法。这是很重要的，因为Tensorflow是最受欢迎的深度学习库。然而，对于大多数R语言用户来说，R语言的Tensorflow接口和R语言并不是很像。下面是训练模型的代码块。 cross_
在机器学习的领域中，张量指的是描述神经网络的数学模型中使用的多维数组。换言之，张量通常是一个矩阵或矢量的更高维泛化。 通过一种使用秩来显示维数的简单表示法，张量可以将复杂的 n 维矢量和超形状表示为 n 维数组。张量有两个属性：数据类型和形状。 关于 TensorFlow TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，于 2015 年末依据 Apache 2.0 许可进行发布。自那以后，它成为了在全球得到最广泛采用的深度学习框架之一（根据它的 GitHub 项目数量来判断）。 TensorFlow 的起源
本项目是基于VGG-Speaker-Recognition开发的，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学，这俨然已经成了一个争议话题了？之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章，也发表了作者子白的《放弃幻想，搞 AI 必须过数学关》，不知你是否有自己的
不知什么原因，在Ubuntu下却不能打开Windows的磁盘，之前还用的完好。 报错如下：
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台，有云计算和桌面计算两个版本，该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取，模型开发，训练，配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发，这是一家人工智能软件公司，它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师，数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio，从开发人员到工程师或研究人员，任何人都可以通过与TensorFlow，MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ，发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令：
用 Python 做一些有意思的案例和应用，内容和领域不限，可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉，等等等等
我们需要下载 Docker 才能安装它，在本节中，您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
【磐创AI导读】：本系列文章为大家总结了24个热门的python库，查看上篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。一文总结数据科学家常用的Python库（上）
在Windows使用下面命令:激活环境并安装插件（这里的 Keras 是我的环境名，安装的时候换成自己的环境名即可）
最近在测试一些通用模型+项目，包括：CLUE（tf+pytorch），bert4keras(keras)， Kashgari(keras+tf)等。其中如果要部署的话，就有tensorflow-serving和flask的选择了。 这里刚好有一个非常好的实战例子，基于tensorflow 1.x的，比较全面。
|懒人阅读：你可以调用keras库中的模块迅速实现各种深度学习模型，在tensorflow、Theano以及CNTK中均可支持， 适合新手体验、快速验证想法。
该文摘要总结：利用卷积神经网络来对图像进行特征提取和分类，使用预训练的VGG16网络作为基础网络，通过修改网络结构以适应自己的数据集，并使用合成数据集进行训练。在训练过程中，使用了数据增强技术，包括旋转、翻转和水平翻转等，以提高模型的性能。最终，该模型在测试集上获得了85.43%的准确率，表现良好。
前方图片已沦陷，建议后台回复 环境 获取word版，下载到电脑上方便查看。 主要包括以下内容： 1. 安装Ubuntu 16.04 系统 2.安装Ubuntu系统必要软件 3. 安装cuda和cudnn 4. 安装TensorFlow，Keras 然后后面会用到很多命令，但是别问为什么要这样做哈！安装软件呢，是一件特别无聊的事情，但是当你全部都安装完成之后，一种成就感油然而生啊，有木有！加油！！！ 1. 下载Ubuntu 一般来说国内的下载地址有两个，一个是阿里云镜像，一个是网易源镜像。这里给一个网易源的地
有很多工具能够帮助开发者在 Linux 和 Mac 上构建深度学习环境（比如 Tensorflow，不幸的是，TensorFlow 无法在 Windows 上轻松安装），但是很少人关注如何在 Win10 设备上有效构建深度学习环境。大多数人关注的是如何让深度学习框架运行在 Win10 设备的 Ubuntu VM 上，这不是最优的解决方案。
issue 页面：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/25175
dropout技术是神经网络和深度学习模型的一种简单而有效的正则化方式。 本文将向你介绍dropout正则化技术，并且教你如何在Keras中用Python将其应用于你的模型。 读完本文之后，你将了解： dropout正则化的原理 如何在输入层使用dropout 如何在隐藏层使用dropout 如何针对具体问题对dropout调优 神经网络的Dropout正则化 Dropout是Srivastava等人在2014年的一篇论文中提出的一种针对神经网络模型的正则化方法 Dropou
在深度学习中，同样一个模型用不同的初始化，数据处理，batch size，学习率，优化器都能得到不同性能的参数。我根据自己参与过的比赛中经常用到的一些trick进行大致的总结，有代码的会顺便附上，方便自己以后使用。
在2018年初，互联网领域发现了两大系统漏洞，影响了主要的处理器厂商，这两大漏洞分别是“Meltdown（熔断）”和“Spectre（幽灵）”。这些漏洞是处理器前瞻执行的的漏洞，它允许攻击者读取其各自进程之外(以及潜在的执行)的内存位置，这意味着程序可以在其他软件的内存中读取敏感数据。 为了修复漏洞,Linux内核合并了一个名为KAISER或PTI(页表隔离page table isolation)的补丁，有效地修复了Meltdown攻击。然而，这一补丁会导致性能下降，CPU性能下降了5%到35%(甚至有一
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