调整权重之后，这些带权重的源域训练数据将会作为额外的训练数据，与目标域训练数据一起从来提高分类模型的精度和可靠度。...针对source domain的大量数据进行训练的过程中，网络的前面几层可以看作特征抽取器。该特征抽取器抽取两个domain的特征，然后输入对抗网络；对抗网络尝试对特征进行区分。...之后将训练好的DNN模型的前几层layer和参数直接带入新的DNN，使前几层layer和参数复用在目标域猫狗分类任务中去。...此时源域的DNN模型的前几层layer的输出可以看做对图片特征的提取器，这些特征能有效的代表图片的信息。...使用个人PC对其训练是不现实的，因此此处采取基于参数的迁移学习方式对前几层的网络结构和参数进行复用，再利用本地20000张猫和狗的图片进行最后一层的训练。完成猫狗分类的任务。
我们将涵盖以下几点： I：在TensorFlow张量上调用Keras层 II：在TensorFlow中使用Keras模型 III：多GPU和分布式训练 IV：用TensorFlow-serving导出模型...784)) 然后，我们可以使用Keras层来加速模型定义过程： from keras.layers import Dense # 可以在TensorFlow张量中调用Keras层 x = Dense...快速总结Keras中的权重分配的工作原理：通过重用相同的层实例或模型实例，您可以共享其权重。...当您在张量上调用模型时，您将在输入张量之上创建新的TF op，并且这些op将重新使用Variable已存在于模型中的TF实例。...如果您想要在不同的GPU上训练同一个模型的多个副本，同时在不同的副本上共享相同的权重，则应首先在一个device scope下实例化您的模型（或多个层），然后以不同的方式多次调用相同的模型实例GPU device
使用简介 Keras 模型的使用一般可以分为顺序模型（Sequential）和 Keras 函数式 API，顺序模型是多个网络层的线性堆叠，而 Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、...以下将简要介绍两种模型的使用方法： 1.Keras 顺序模型 你可以通过将层的列表传递给 Sequential 的构造函数，来创建一个 Sequential 模型： from keras.models...Keras 函数式 API 利用函数式 API，可以轻易地重用训练好的模型：可以将任何模型看作是一个层，然后通过传递一个张量来调用它。注意，在调用模型时，您不仅重用模型的结构，还重用了它的权重。...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。...Keras 模型 在 Keras 中有两类模型，顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。这些模型有许多共同的方法： model.summary(): 打印出模型概述信息。
函数式 API 是一种简单、类似于乐高的、但非常灵活的方式，用于定义这样的层图。 训练多输入、多输出模型 您可以像训练序贯模型一样训练模型，通过使用输入和输出数据的列表调用fit()。...在call()方法中，定义模型的前向传递，重用先前创建的层。 实例化你的子类，并在数据上调用它以创建其权重。...❷ 在构造函数中定义子层。 ❸ 在 call()方法中定义前向传递。 一旦你定义了模型，你可以实例化它。...你正在开发一个新的 Python 对象，而不仅仅是将 LEGO 积木拼在一起。 函数式模型和子类模型在本质上也有很大的不同。函数式模型是一个显式的数据结构——层的图，你可以查看、检查和修改。...回调是一个对象（实现特定方法的类实例），它在对fit()的模型调用中传递给模型，并在训练过程中的各个时刻被模型调用。
具体的前向传播计算过程如下： 在t1时刻的输入为2，结合上一时刻的记忆(0.537,0.462)，得到(0.54,0.46,2.0)，然后与隐藏层的权重矩阵相乘得到该时刻的记忆(0.860,0.884)...同样的，我们也可以在双向RNN模型基础上加多几层隐藏层得到深层双向RNN模型。 注：每一层循环体中参数是共享的，但是不同层之间的权重矩阵是不同的。...Keras在layers包的recurrent模块中实现了RNN相关层模型的支持，并在wrapper模型中实现双向RNN包装器。...对于该数据集的预处理在本篇文章中就不再介绍，若想了解可阅读上一篇文章。 Keras在实现循环神经网络很方便，已经将其封装好，只需要调用相应的层就可以搭建该模型，接下来简单的搭建上述三种模型。...EarlyStopping的使用 一般是在model.fit函数中调用callbacks，fit函数中有一个参数为callbacks。
编写低级代码的代码流程是定义函数内部的前向传递，该函数将输入数据作为参数。 然后使用tf.function装饰器对该函数进行注解，以便在图模式下运行它及其所有优点。...对于从配置对象生成模型的逆用例，… 加载和保存权重 在 Python API 中，tensorflow.keras使用 NumPy 数组作为权重交换的单元。...使用函数式 API 的神经网络层的创建是通过 Python 可调用对象（可调用的 Python 对象）进行的。...作为构建深度学习模型的一部分，深度学习模型通常是分层的，与顺序 API 相反，在顺序 API 中，您首先创建tf.keras.Sequential模型，然后在函数式 API 中逐层添加层… 模型子类化...要首先使用tf.GradientTape实现模型的简单训练，请在tf.GradentTape上下文管理器内部的输入张量上调用前向传递，然后计算loss函数。
但是，如果不指定形状也没关系：Keras会在真正搭建模型前一直等待，直到弄清输入的形状（输入真实数据时，或调用build()方法时）。...包括模型输入的形状shape和数据类型dtype。模型可能会有多种输入。 然后，创建一个有30个神经元的紧密层，激活函数是ReLU。创建好之后，将其作为函数，直接将输入传给它。...然后创建第二个隐藏层，还是将其作为函数使用，输入时第一个隐藏层的输出； 接着，创建一个连接Concatenate层，也是作为函数使用，将输入和第二个隐藏层的输出连起来。...对Model类划分子类，在构造器中创建需要的层，调用call()进行计算。...为什么逻辑激活函数对训练MLP的前几层很重要？ 说出三种流行的激活函数，并画出来。 假设一个MLP的输入层有10个神经元，接下来是有50个人工神经元的的隐藏层，最后是一个有3个人工神经元的输出层。
这些已集成到（先前是和Keras分开的）Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象（例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等），准确率非常高。...论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556 VGG模型结构简单有效，前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度，通过max pooling（最大池化）依次减少每层的神经元数量，...（左）初始残差模型（右）升级后的残差模型 需要注意的是，Keras库中的ResNet50（50个weight层）的实现是基于2015年前的论文。...卷积神经网络将图像作为输入，然后返回与类标签相对应的一组概率作为输出。 经典的CNN输入图像的尺寸，是224×224、227×227、256×256和299×299，但也可以是其他尺寸。...根据这些预测结果，将它们传递给ImageNet辅助函数decode_predictions，会得到ImageNet类标签名字(id转换成名字，可读性高)以及与标签相对应的概率。
softmax层作为输出层，该层有十个单元 layers.Dense(10, activation='softmax'), ]) 上面的代码中，我们在定义这个顺序模型的同时添加了相应的网络层，除此之外我们也可以使用...搭建高级模型 （1）函数式API 对于一些基本的网络结构，我们可以使用“tf.keras.Sequential”来搭建，但更多的时候我们面临的是一些比较复杂的网络结构。...例如模型可能有多输入或多输出，模型中的一些网络层需要共享等等。对于这种网络模型的结构较为复杂的情况，我们需要使用到函数式API。...我们实现一个简单的例子： # 单独的一个输入层 inputs = tf.keras.Input(shape=(32,)) # 网络层可以像函数一样被调用，其接收和输出的均为张量 x = layers.Dense...在“call”方法中我们可以定义模型的正向传递过程。之后就可以调用这个模型。
Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。...Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具，让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型、多输出模型和类图模型，只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的...V3架构内置于Keras中，位置在keras.applications.inception_v3.InceptionV3，其中包括在 ImageNet 数据集上预训练得到的权重 残差连接是让前面某层的输出作为后面某层的输入...) 在调用模型实例时，就是在重复使用模型的权重，正如在调用层实例时，就是在重复使用层的权重。...如果你假设每个通道在跨越空间时是高度自相关的，但不同的通道之间可能并不高度相关，那么这种做法是很合理的 深度学习中的表示瓶颈 在 Sequential 模型中，每个连续的表示层都构建于前一层之上，这意味着它只能访问前一层激活中包含的信息
图15-2 一层循环神经元（左），及其随时间展开（右） 每个循环神经元有两组权重：一组用于输入x(t)，另一组用于前一时间步长 y(t-1) 的输出。 我们称这些权重向量为 wx 和 wy。...如果考虑的是整个循环神经元层，可以将所有权重矢量放到两个权重矩阵中，Wx 和 Wy。整个循环神经元层的输出可以用公式 15-1 表示（b是偏差项，φ(·)是激活函数，例如 ReLU）。 ?...其在时间步t的输出，表示为 y(t)，也和前一状态和当前输入的函数有关。 我们已经讨论过的基本单元，输出等于单元状态，但是在更复杂的单元中并不总是如此，如图 15-3 所示。 ?...然后，call()应用层归一化，然后使用激活函数。最后，返回去输出两次（一次作为输出，一次作为新的隐藏态）。...首先，当前的输入矢量 x(t) 和前一时刻的短时状态 h(t-1) 作为输入，传给四个不同的全连接层，这四个全连接层有不同的目的： 输出 g(t)的层是主要层。
Function API 函数式API能很好的处理非线性拓扑、共享层、具有多输入多输出的模型。且模型通常都是层的有向无环图（DAG），因此函数式API是构建层计算图的一种方式。...它们与函数式API并不冲突，特别是自定义层---创建自己的层来扩展API，很方便的与函数式API结合构建模型。 3.1 Layer类 Keras的一个中心抽象是Layer类。...层封装了状态（权重）和从输入到输出的转换（层的前向传播）。..._iniit__()方法中创建类子层（tf.keras的内置层API，或者是自定义的），并可以在call()中调用； 在定义变量时，有时候会看到： w_init = tf.random_normal_initializer...，training针对BatchNormalization和Dropout层在训练和推断期间具有不同的行为，mask则是当先前层生成了掩码时，Keras会自动将正确的mask传递给__call__()，
Model类模型（使用Keras函数式API） Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...根据以上三点就可以知道使用Keras函数式API便可定义出复杂的网络模型。 Model类模型API与Sequential的API相同。 ...自定义层 对于无状态的自定义操作，使用Lambda层（在核心网络层中）即可，然而想要包含可训练权重的自定义层，需要实现三个方法：①build中定义权重；②call中编写层的功能逻辑；③compute_output_shape...评估标准Metrics 评价函数用于评估当前训练模型的性能，当模型编译（compile）后，评价函数应该作为metrics的参数来输入。...可以传递一个回调函数的列表到模型的fit方法，相应的回调函数就会被在各自阶段被调用。 初始化Initializers 初始化定义了设置 Keras 各层权重随机初始值的方法。
Keras 中神经网络模型的5步生命周期 步骤 1.定义网络 第一步是定义您的神经网络。 神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。...这在 Keras 中是一个有用的概念，因为传统上与层相关的关注点也可以拆分并作为单独的层添加，清楚地显示它们在从输入到预测的数据转换中的作用。...例如，可以提取转换来自层中每个神经元的求和信号的激活函数，并将其作为称为激活的层状对象添加到Sequential 中。...这就像使用新输入模式数组调用模型上的predict（）函数一样简单。 例如： 1predictions = model.predict(x) 预测将以网络输出层提供的格式返回。...如何为分类和回归问题选择激活函数和输出层配置。 如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
这是一个 Keras2.0 中，Keras 层的骨架（如果你用的是旧的版本，请更新到新版）。你只需要实现三个方法即可: build(input_shape): 这是你定义权重的地方。...2.自定义评价函数 自定义评价函数应该在编译的时候（compile）传递进去。该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...model.compile(optimizer='rmsprop', loss=my_loss, metrics=['accuracy']) 4.处理已保存模型中的自定义层...（或其他自定义对象） 如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数，则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制： from keras.models import load_model
从0到1实现2种Keras建模网络 本文介绍两种基于Keras的建模方法： 基于Sequential的建模；快速方便，易上手 基于函数式API的建模；易于扩展，灵活性强 主要知识点 通过本文你将学到下面...9个实用的知识点，掌握基于Kera搭建神经网络模型的流程： 如何导入keras的内置数据集 keras如何实现one-hot编码 如何定义keras的Sequential模型，包含卷积层、池化层、Dropout...层等 如何各个层基本信息，比如层的名称、权重、形状等 模型的编译、训练 如何将模型的精度和准确率指标进行可视化 如何使用TensorFlow的Tensorboard进行可视化 如何搭建基于函数式API的...softmax")) # 多分类使用softmax激活函数 在多分类问题的最后全连接层中，激活函数使用softmax函数；它输出的是每个分类的概率值，且它们的概率之和为；取最大的概率所在的类。...除此之外，你也可以通过localhost:6006到本地网页查看： 构建函数式模型 上面的模型是基于Sequention；下面对比构建出基于函数式API的等效模型： from keras.models
尤其是当我们在尝试处理现实生活中诸如图像识别、声音辨识等实际问题的时候。一旦你的模型中包含一些隐藏层时，增添多一层隐藏层将会花费巨大的计算资源。...在对输入图片(224*224*3)平整化后，为了简化上述结构，我用了三个各含有500个神经元的隐藏层。在输出层中，共有16个神经元对应着十六个类别。...我使用了3个卷积的模块，每个模块由以下部分组成： 32个5*5的filter 线性整流函数(ReLU)作为激活函数 4*4的最大值池化层 最后一个卷积模块输出的结果经过平整化后会被传递到一个拥有64的神经元的隐藏层上...场景二：数据集小，数据相似度不高 在这种情况下，我们可以冻结预训练模型中的前k个层中的权重，然后重新训练后面的n-k个层，当然最后一层也需要根据相应的输出格式来进行修改。...随后这些特征，会被传递到依据我们数据集训练的dense layer上。输出层同样由与我们问题相对应的softmax层函数所取代。 在vgg16中，输出层是一个拥有1000个类别的softmax层。
这种渐进式抽象的学习模型，模仿了历经几百万年演化的人类大脑的视觉模型。人类大脑视觉系统由不同的层组成。我们人眼关联的大脑区域叫作初级视觉皮层V1，它位于大脑后下方。...第一个Keras代码示例 Keras的原始构造模块是模型，最简单的模型称为序贯模型，Keras的序贯模型是神经网络层的线性管道（堆栈）。...图1.1展示了一个一般的神经网络，它具有一个输入层、一个中间层和一个输出层。 ? 图1.1 在图1.1中，第一层中的每个节点接收一个输入，并根据预设的本地决策边界值确定是否激发。...然后，第一层的输出传递给中间层，中间层再传递给由单一神经元组成的最终的输出层。有趣的是，这种分层组织似乎模仿了我们前面讨论过的人类的视觉系统。...在“Keras中的不同优化器测试”一节中，我们将看到，那些通常由sigmoid和ReLU函数产生的渐进的变化，构成了开发学习算法的基本构件，这些构件通过逐渐减少网络中发生的错误，来一点一点进行调整。
为了完成模型，将最后的输出张量从卷积基（形状（28,28,64））馈送到一个或多个密集层中以执行分类。密集层将矢量作为输入（1D），而当前输出是3D张量。...然而在Keras中创建模型的另一种方法是使用Keras的Model Subclassing API，它遵循面向对象的结构来构建模型并定义它的前向传递。...编译和训练模型 在Keras中，编译模型只是将其配置为训练，即它设置在训练期间使用的优化器，损失函数和度量。为了训练给定数量的时期（数据集的迭代）的模型，.fit()在model对象上调用该函数。...可以通过调用它们直接将train和validation对象传递给.fit()函数，.repeat()以便训练在指定数量的历元数据集上循环。...但是，仍然可以通过执行微调来改善此模型的性能。 微调预先训练好的网络 在上一步中，仅在Inception V3基础模型的基础上训练了几层。训练期间未预先更新预训练基础网络的权重。
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