机器之心整理 参与:思源 今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日,François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中,虽然目前已经
TensorFlow 2.0 前几天新鲜出炉,Alpha 版可以抢先体验。新版本主打简单易用可扩展,大大简化了 API。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架,作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行:
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层,以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
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。
可以看到cifar服装图片数据集存在50000个训练样本,10000个测试样本;数据集是四维的。
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
最近,一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug:
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。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。
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
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。
Keras 是一个用 Python 编写的,高级的神经网络 API,使用 TensorFlow,Theano 等作为后端。快速,好用,易验证是它的优点。 官方文档传送门:http://keras.io/ 中文文档传送门:http://keras.io/zh 中文第三方文档:http://keras-cn.readthedocs.io
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
Keras 是一个用于定义和训练神经网络的高阶API。简单的说,Keras 是对 TensorFlow 等深度学习框架的更高一层的封装,以提供更加优雅,用户友好的接口设计。因此,Keras 不能独立运行,需要底层框架的支持,这个底层框架可以是 TensorFlow, CNTK, Theano。推荐使用 TensorFlow , 本文也是以 TensorFlow 为例。
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
神经网络 (neural network) 受到人脑的启发,可模仿生物神经元相互传递信号。神经网络就是由神经元组成的系统。如下图所示,神经元有许多树突 (dendrite) 用来输入,有一个轴突 (axon) 用来输出。它具有两个最主要的特性:兴奋性和传导性:
损失函数,即用于学习的反馈信号;损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
在有监督的机器学习和尤其是深度学习的场景应用中,需要大量的标注数据。标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务,关键是现实场景中,往往无法标注足够的数据。而且模型的训练是极其耗时的。因此迁移学习营运而生。 传统机器学习(主要指监督学习)
网络层堆叠形成网络模型,网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值,得到损失函数值:用来评估预测结果的好坏;优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
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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。
【磐创AI导读】:本篇文章为大家介绍了深度学习框架Keras与Pytorch对比,希望对大家有所帮助。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。
瀚宸 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 引言 跟传统的监督式机器学习算法相比,深度神经网络目前最大的劣势是什么? 贵。 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。 庆幸的是,有一种叫做“迁移学习”的方式,可以使我们在他人训练过的模型基础上进行小改动便可投入使用。在这篇文章中,我将会讲述如何使用预训练模型来加速解决问题的过程。 注:这篇文章默认读者对于神经网络和
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如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
对于简单、无状态的自定义操作,你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层,你应该自己实现这种层。
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。
图像识别是当今深度学习的主流应用,而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架,所以搞图像识别,你也得强调速度,不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构,迅速达到图像识别技术前沿。
在深度学习模型日益庞大的今天,并非所有人都能满足从头开始训练一个模型的软硬件条件,稀缺的数据和昂贵的计算资源都是我们需要面对的难题。迁移学习(Transfer Learning)可以帮助我们缓解在数据和计算资源上的尴尬。作为当前深度学习领域中最重要的方法论之一,迁移学习有着自己自身的理论依据和实际效果验证。
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
人工神经网络表示一类机器学习的模型,最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成,这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息(专业术语是激发(fire))。最初的研究开始于20世纪50年代后期,当时引入了感知机(Perceptron)模型。感知机是一个可以实现简单操作的两层网络,并在20世纪60年代后期引入反向传播算法(backpropagation algorithm)后得到进一步扩展,用于高效的多层网络的训练。有些研究认为这些技术起源可以追溯到比通常引述的更早的时候。直到20世纪80年代,人们才对神经网络进行了大量的学术研究,那时其他更简单的方法正变得更加有用。然后,由于G.Hinton提出的快速学习算法,以及2011年前后引入GPU后使大量数值计算成为可能,开始再度出现了神经网络研究的热潮。
作者 | Ray 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文主要介绍了RNN与双向RNN网路的原理和具体代码实现。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 通过对前面文章的学习,对深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)有了一定的了解,也感受到了这些神经网络在各方面的应用都有不错的效果。然而这些网络都有一个共同的特点:每一层的神经元之间是相互独立的,如输入层的神经元彼此之间是独立的。然而,现实世界中很
【导读】本篇文章将介绍如何使用Keras(一个非常受欢迎的神经网络库来构建一个Chatbot)。首先我们会介绍该库的主要概念,然后将逐步教大家如何使用它创建“是/否”应答机器人。我们将利用Keras来实现Sunkhbaatar等人的论文“End to End Memory Networks”中的RNN结构。
本文来自来自迪菲赫尔曼迪导(强烈推荐此导):深度解析预训练权重的本质和作用:你真的了解它们吗?_预训练权重是干什么的-CSDN博客
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码,而无需真正理解这些代码。通过学习本教程,您将搭建非常简单的构架,但是此过程会带给您些许好处:您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group, VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么,实现别人构建出来的结构有什么意义呢? 关键在于学习,通过完成本教程的学习,您将: 进一步了解 VGG 构架; 进一步了解卷积神经网
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
摘要: 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念,文章内容都是博主用心学习收集所写,欢迎大家三联支持!本系列会一直更新,核心概念系列会一直更新!欢迎大家订阅
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