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深度学习使用 Keras ，仅 20 行代码完成两个模型训练和应用

使用 Tensorflow 模块搭建神经网络模型通常需要百行的代码，自定义模型和函数，唯一受到 tf 封装的厉害功能只有梯度下降的自动取极值，如果是一个初出入门的人，没有一定的基础背景累积，更遑论使用...API 接口，相信不久的未来 Keras 将成为每种框架的统一接口，让熟悉 Keras 的人们能够在各种框架中根据性能的优劣自由切换。...keras，不过模块中的函数名称和代码使用方式基本上是完全相同的。...完成神经网络的构建之后，接下来把整个框架使用 compile 打包起来，在参数部分设定需要使用的梯度下降函数和损失函数的使用算法。...如果对于梯度下降算法有更细节调整的需要，可以进一步引入下面模块，使用对象的方式设定好之后再传入 .compile 方法中。 ? 最后输入我们期望训练的数据开始训练模型，并试图让损失函数降到最低。

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盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

Keras 可以以两种方法运行： 以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端 (backend) 运行 在 TensorFlow 里面直接运行 tf.keras ?...我们用的是 TensorFlow 下面的 Keras，不过在本贴不会涉及任何关于 TensorFlow 的内容，只单单讲解 tf.keras 下面的内容。...模型用的是 mean_square_error 损失函数，用梯度下降算法 LogisticRegression 模型用的是 cross_entropy 损失函数，用梯度下降算法 损失函数和算法都会在...和 Scikit-Learn 一样，Keras 本身也自带数据集，从其官网中收集到 7 套。...损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。

1.8K10

TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5

MLP，CNN 和 RNN 的模型的示例 在此过程中，开始引入重要的深度学习概念，包括优化，正则化和损失函数 在本章结束时，我们将使用tf.keras实现基本的深度学习网络。...+符号是快捷方式连接和F(x[l-1])输出之间的张量元素加法。 快捷连接不会增加额外的参数，也不会增加计算复杂度。 可以通过add()合并函数在tf.keras中实现添加操作。...但是，这一次，我们将处理更具挑战性的数据集。 在我们的示例中，我们将考虑 CIFAR10，它是原始论文所基于的数据集之一。...在此示例中，tf.keras提供了一个 API，可以方便地访问 CIFAR10 数据集，如下所示： from tensorflow.keras.datasets import cifar10 (x_train...实际上，批量归一化在卷积层之前。 现在，我们已经涵盖了 DenseNet 的重要概念。 接下来，我们将为tf.keras中的 CIFAR10 数据集构建并验证 DenseNet-BC。

1.9K10

TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

Keras 随附的各种数据集模块包括以下内容： boston_housing：波士顿房屋价格回归数据集 cifar10：CIFAR10 小图像分类数据集 cifar100：CIFAR100 小图像分类数据集...由于基于反向传播的梯度下降用于训练和学习 ML 模型的权重和偏差，因此开发人员使用小批量梯度下降; 因此，重要的是要有足够的批量大小，以确保可用的 GPU（或 TPU）不会耗尽内存。...在本节中，我们将看一个端到端输入数据管道和模型训练的示例。 我们将使用 CIFAR10 数据构建图像分类器。 为了运行基于 CIFAR10 的端到端示例，您需要从这里下载必要的数据。...tf.keras使 TensorFlow 易于使用，而不会牺牲灵活性和表现。...在本书中，除非另有说明，否则我们主要使用tf.keras API 来构建，训练和预测神经网络模型，并且不会讨论低级或中级 TF API。

3.5K10

手把手搭建一个【卷积神经网络】

前言 本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10 类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”， “狗”，“青蛙...思路流程 导入 CIFAR10 数据集 探索集数据，并进行数据预处理 构建模型（搭建神经网络结构、编译模型） 训练模型（把数据输入模型、评估准确性、作出预测、验证预测） 使用训练好的模型 一、导入...CIFAR10 数据集 使用到CIFAR10数据集，它包含10 类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”， “狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车” ；共 60000 张彩色图片； 此数据集中...越深的层中，宽度和高度都会收缩。...查看完整的 CNN 结构：tf.keras.utils.plot_model(model) ​ 或者用这样方式看看：model.summary() ​ 可以看出，在被传入两个 Dense 层之前，

1.3K30

CIFAR-10数据集 图像识别

之前我是在CPU上跑Tensorflow，计算速度着实让人捉急。最近更新了显卡驱动，安装了CUDA和 GPU版的TensorFlow，同样的神经网络结构，学习速度有了百倍提升。...本篇我们还是用序列化的（串行的）卷积神经网络，基于CIFAR-10数据集创建图像识别模型。...损失函数由名称或通过从 tf.keras.losses 模块传递可调用对象来指定。 metrics：用于监控训练。它们是 tf.keras.metrics 模块中的字符串名称或可调用对象。...可以看出，训练完后模型在验证集上的预测准确度高达98%。...下面我们可以使用已经保存好的模型来预测从网上下载的图片的分类： # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: wsp """ from __future__ import

1.2K10

Tensorflow2.0

tf.distribution中的分布式策略 其他特性 Tf.keras可以与Tensorflow中的estimator集成 Tf.keras可以保存为SavedModel 知识点 分类问题与回归问题...) \] 回归问题 预测值与真实值的差距 平方差损失 绝对值损失 Tf框架:keras,回调函数 keras搭建模型 # coding:utf-8 # file: tf_keras_classification_model.py...概要 Tf框架:基础数据类型,自定义模型与损失函数,自定义求导,tf.function,图结构\ 项目:图像分类,房价预测 知识点 基础API 基础API与keras的集成 自定义损失函数...中的数据集:读取数据,数据分享 train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale = 1./255,...中的数据集:读取数据,数据分享 train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale = 1./255,

1.6K20

卷积_ResNet

因此跑程序的时候，记得保存，毕竟这破电脑什么水平自己知道 残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明等人提出，当年的预测准确率很高 理论 就是说随着卷积的深度增加，会导致梯度爆炸和梯度消失，因此增加深度不会提高预测的准确性...# 主要是鸟啊，飞机啊，猫啊之类的东西，就是10个类吧 cifar10 = tf.keras.datasets.cifar10 (x_train, y_train), (x_test, y_test)...加入resnet self.out_filters *= 2 # 下一个block的卷积核数是上一个block的2倍 self.p1 = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D...，共4个大块，每个大块里有2个小块，1个小块有2层卷积 # 优化器，损失函数 测量指标 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy...################################## show ############################################### # 显示训练集和验证集的

29910

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...SGD from keras.datasets import cifar10 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import...第6行从我的pyimagesearch模块导入MiniGoogLeNet。 另一个值得注意的是12行的导入了CIFAR10数据集。这个辅助函数将使我们导入CIFAR-10数据集。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

3.3K20

如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。 如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...在今天文章的其他部分中，我将演示如何使用keras，python和深度学习训练图像分类的CNN。 MiniGoogLeNet 深度学习框架 ?...第6行从我的pyimagesearch模块导入MiniGoogLeNet。 另一个值得注意的是12行的导入了CIFAR10数据集。这个辅助函数将使我们导入CIFAR-10数据集。...图3 在CIFAR10数据集上使用Keras和MiniGoogLeNet的多GPU培训结果（4个Titan X GPU）。训练结果类似于单GPU实验，而训练时间减少了约75％。...总结 在今天的博客文章中，我们学习了如何使用多个GPU来训练基于Keras的深度神经网络。 使用多个GPU使我们能够获得准线性加速。

2.9K30

Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...Keras中的Keras API实现被称为“ tf.keras ”，因为这是引用API时使用的Python习惯用法。...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...编译模型 编译模型要求首先选择要优化的损失函数，例如均方误差或交叉熵。 它还要求您选择一种算法来执行优化过程，通常是随机梯度下降。它还可能要求您选择任何性能指标，以在模型训练过程中进行跟踪。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。

1.6K30

Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

在本教程中，您将找到使用tf.keras API在TensorFlow中开发深度学习模型的分步指南。...Keras中的Keras API实现被称为“ tf.keras ”，因为这是引用API时使用的Python习惯用法。...目前，我们建议使用TensorFlow后端的多后端Keras的Keras用户在TensorFlow 2.0中切换到tf.keras。...编译模型 编译模型要求首先选​​择要优化的损失函数，例如均方误差或交叉熵。 它还要求您选择一种算法来执行优化过程，通常是随机梯度下降。它还可能要求您选择任何性能指标，以在模型训练过程中进行跟踪。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。

1.4K30

深度学习实战-CNN猫狗识别

这样做的好处： 增大网络容量 减少特征图的尺寸 需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层） 在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...每个批量包含20个样本（批量的大小）。 生成器会不断地生成这些批量，不断地循环目标文件夹中的图像。 keras模型使用fit_generator方法来拟合生成器的效果。...随着时间的增加，训练精度在不断增加，接近100%，而验证精度则停留在70% 验证的损失差不多在第6轮后达到最小值，后面一定轮数内保持不变，训练的损失一直下降，直接接近0 数据增强-data augmentation...模型在训练时候不会查看两个完全相同的图像 设置数据增强 In [26]: datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=40, # 0-180的角度值...数据增强来训练网络的话，网络不会看到两次相同的输入。

48610

精通 TensorFlow 1.x：6~10

使用 Keras 和 MNIST 的 LeNet 用于 CIFAR 数据集的 LeNet 使用 TensorFlow 和 CIFAR10 的 LeNet CNN 使用 Keras 和 CIFAR10...用于 CIFAR10 数据的 LeNet 现在我们已经学会了使用 TensorFlow 和 Keras 的 MNIST 数据集构建和训练 CNN 模型，让我们用 CIFAR10 数据集重复练习。...Keras 中的用于 CIFAR10 的卷积网络 让我们在 Keras 重复 LeNet CNN 模型构建和 CIFAR10 数据训练。我们保持架构与前面的示例相同，以便轻松解释概念。...在 Keras 中，丢弃层添加如下： model.add(Dropout(0.2)) 用于 CIFAR10 CNN 模型的 Keras 中的完整代码在笔记本ch-09b_CNN_CIFAR10_TF_and_Keras...我们使用以下命令清除笔记本中的图，以便我们可以构建一个新图，该图不会占用上一个会话或图中的任何内存： tf.reset_default_graph() keras.backend.clear_session

1.2K10

深度学习在花椒直播中的应用—神经网络与协同过滤篇

优化器的选择 我们模型一般采用交叉熵和 BPR 损失函数，所以采用 SGD 类的方法作为优化器，经过我们的训练和使用，Adam 方法得益于自适应学习率和动量学习，在收敛速度和模型效果上能到到较好的平衡，...，我们将着重介绍一些花椒推荐系统在实际中尝试过的基于神经网络的协同过滤模型。...后的向量输入到 MLP 模型中 MLP 最后一层用 sigmod 函数激活输入到交叉熵损失函数 梯度下降求解模型参数 MLP 模型的示例代码如下 def model_fn(): uid = tf.placeholder...DMF模型的创新性在于，它注意到了公共数据集 movielens 中存在分数导致样本权重不一样的问题，一个评 1 分的电影和评 5 分的电影在损失函数中贡献的权重是一样的，这样有些违背常识，评分高的样本应该比评分低的样本设置更高的权重...需要注意的是，花椒数据集的规模比 movielens 1m大很多，常规的单机程序已经满足不了效率要求，我们采取了目前分布式计算中较为流行的 Spark 工具来进行数据集的生成和处理，处理完成后的数据集存储在

1.2K10

图像分类-cifar100 实验研究

我这里先把拿到的代码跑了下，不过数据集是 cifar10，val_acc = 0.97，我觉得还是很稳的，目前正在跑 cifar100，不过代码是 Pytorch 版本的，后续需要迁移到 Tensorflow...更新: 跑完 cifar100 了，但是 val_acc 和想象中的有差别吧，总的来说是比之前的 0.8 有提升了，目前是 val_acc = 0.83，训练截图如下所示 ? ?...不过这里比较神奇的是 ResNet50 的 val_acc 竟然是最高的，猜测是数据集的分辨率大小问题，毕竟我们此次的任务，原始图像分辨率只有 72 x 72 x 3。...此处未对第一阶段的所有模型做 fine-tune，从上图可以发现，还是 ResNet50 的 val_acc 略高，不过到这里为止，我们在 visual_domain_decathlon/cifar100...()(x) x = tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x) outputs = tf.keras.layers.Dense(num_classes)(x) model = tf.keras.Model

1.4K00

100天搞定机器学习|day40-42 Tensorflow Keras识别猫狗

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.preprocessing.image...TensorBoard是一个方便的应用程序，允许在浏览器中查看模型或模型的各个方面。我们将TensorBoard与Keras一起使用的方式是通过Keras回调。...我们的模型还没有定义，所以现在让我们把它们放在一起： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from...损失是衡量错误的标准，看起来很明显，在我们的第四个时代之后，事情开始变得糟糕。 有趣的是，我们的验证准确性仍然持续，但我想它最终会开始下降。更可能的是，第一件遭受的事情确实是你的验证损失。...这种情况发生的原因是该模型不断尝试减少样本损失。 在某些时候，模型不是学习关于实际数据的一般事物，而是开始只记忆输入数据。

74120

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第11章 训练深度神经网络

一旦该算法已经计算了网络中每个参数的损失函数的梯度，它就通过梯度下降使用这些梯度来更新每个参数。 不幸的是，随着算法进展到较低层，梯度往往变得越来越小。...在训练和训练之后，BN层不会做同样的计算：BN会使用训练中的批次数据和训练后的最终数据（即移动平均值的最终值）。...例如，在CIFAR10图片数据集上，这个方法在100个周期就达到了91.9%的验证准确率，而标准方法经过800个周期才打到90.3%（模型架构不变）。...在CIFAR10图片数据集上训练一个深度神经网络： 建立一个 DNN，有20个隐藏层，每层 100 个神经元，使用 He 初始化和 ELU 激活函数。...使用 Nadam 优化和早停，尝试在 CIFAR10 上进行训练，可以使用keras.datasets.cifar10.load_​data()加载数据。

1.3K10

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章 使用Keras搭建人工神经网络

训练中的损失函数一般是均方误差，但如果训练集有许多异常值，则可以使用平均绝对误差。另外，也可以使用Huber损失函数，它是前两者的组合。...训练中的每个周期，Keras会展示到目前为止一共处理了多少个实例（还带有进度条），每个样本的平均训练时间，以及在训练集和验证集上的损失和准确率（和其它指标）。...可以看到，损失是一直下降的，这是一个好现象。经过30个周期，验证集的准确率达到了89.26%，与在训练集上的准确率差不多，所以没有过拟合。...如果训练集非常倾斜，一些类过渡表达，一些欠表达，在调用fit()时最好设置class_weight参数，可以加大欠表达类的权重，减小过渡表达类的权重。Keras在计算损失时，会使用这些权重。...左下角选择想要可视化的路径（比如第一次和第二次运行的训练日志），再点击epoch_loss。可以看到，在两次训练过程中，训练损失都是下降的，但第二次下降的更快。

3.1K30
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