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Keras系列（二） 建模流程

图一 层、数据输入、损失函数和优化器之间的关系 从上图可以看出，训练神经网络是一个迭代的过程，输入X经过层的变化后，预测值与真实目标值在损失函数下计算出损失值，再通过优化器重新学习更新权重，经过N...每一层只接受特定形状的输入张量，并返回特定形状的输，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。权重是利用随机梯度下降学到的一个或多个张量。...具体来说，层从输入数据中提取表示——我们期望这种表示有助于解决手头的问题，这也是深度学习与传统机器学习算法的不同之处，深度学习是自动学习特征，而传统的机器学习，如lightgbm,对特征非常敏感，在铁柱的工作中...图像数据保存在4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的Conv2D）来处理。相应的目标可分为分类任务(比如云的分类)和回归任务（比如AQI预测）。...： 链接：https://pan.baidu.com/s/1-gB6VlZcGNqAqFp2rKfJ8w 提取码：z8ka （第二章含有SGD的可视化过程和tensorflow入门基础）

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TensorFlow 2.0入门

TensorFlow 2.0中的所有新增内容及其教程均可在YouTube频道及其改版网站上找到。但是今天在本教程中，将介绍在TF 2.0中构建和部署图像分类器的端到端管道。...高级API构建和训练图像分类器模型 下载和微调InceptionV3卷积神经网络 使用TensorFlow服务为受过训练的模型提供服务 本教程中的所有代码都可以在Jupyter笔记本中的GitHub存储库中找到...这是一个用于构建和训练模型的高级API，其中包括对TensorFlow特定功能的一流支持，例如动态图和tf.data管道。tf.keras使TensorFlow更易于使用而不会牺牲灵活性和性能。...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。...在编译和训练模型之前冻结卷积基是很重要的，通过设置来实现base_model.trainable = False。通过冻结可以防止在训练期间更新基础模型中的权重。

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对比PyTorch和TensorFlow的自动差异和动态子类化模型

模型 然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器...在TensorFlow训练循环中，我们将特别明确地使用GradientTape API来记录模型的正向执行和损失计算，然后从该GradientTape中获得用于优化权重和偏差参数的梯度。...一旦我们有了权重和偏差梯度，就可以在PyTorch和TensorFlow上实现我们的自定义梯度派生方法，就像将权重和偏差参数减去这些梯度乘以恒定的学习率一样简单。...此处的最后一个微小区别是，当PyTorch在向后传播中更新权重和偏差参数时，以更隐蔽和“魔术”的方式实现自动差异/自动graf时，我们需要确保不要继续让PyTorch从最后一次更新操作中提取grad，这次明确调用

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刷剧不忘学CNN：TF+Keras识别辛普森一家人物 | 教程+代码+数据集

优化器optimizer使用了随机梯度下降中的RMS Prop方法，通过该权重临近窗口的梯度平均值来确定该点的学习率。 训练模型 这个模型在训练集上迭代训练了200次，其中批次大小为32。...△ 召回和正确率的关系图 现在统计下正确预测和错误预测的相关数据：最佳概率预测，两个最相似人物的概率差和标准偏差STD。...目前我在模型中添加了一个“无人物”的类别，可以添加阈值来处理。我认为很难在最佳概率预测、概率差和标准偏差之间找到平衡点，所以我重点关注最佳预测概率。...△ 对于所有类别或特定类别，正确率、召回率和F1-score与预测类别概率最小值的关系 从图10中看出，模型效果取决于不同人物。...△ 12个不同人物的实际类别和预测类别 在图11中，用于分类人物的神经网络效果很好，故应用到视频中实时预测。在实际中，每张图片的预测时间不超过0.1s，可以做到每秒预测多帧。 相关链接 1.

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TensorFlow 1.x 深度学习秘籍：1~5

在下面的代码中，我们定义了两个变量权重和偏差。 权重变量使用正态分布随机初始化，均值为零，标准差为 2，权重的大小为100×100。 偏差由 100 个元素组成，每个元素都初始化为零。...随机梯度下降：在随机梯度下降中，一次显示一个训练样本，权重和偏差得到更新，以使loss函数的梯度减小，然后我们移至下一个训练样本 。 重复整个过程许多周期。...先前模型的图形如下： 在“直方图”标签下，我们可以看到权重和偏置的直方图： 权重和偏置的分布如下： 我们可以看到，随着时间的推移，偏差和权重都发生了变化。...由于避免了分别声明每一层的权重和偏差，因此使我们的工作稍微容易一些。 如果我们使用像 Keras 这样的 API，可以进一步简化工作。...权重和偏置 假设我们想通过获得独立于输入图像中放置同一特征的能力来摆脱原始像素表示的困扰。 一个简单的直觉是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重和偏差集。

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使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式

Keras保存为可部署的pb格式 加载已训练好的.h5格式的keras模型 传入如下定义好的export_savedmodel()方法内即可成功保存 import keras import os import...Tensorflow保存为可部署的pb格式 1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型 2、传入session 3、传入保存路径 4...Response.Write("点个赞吧")； alert（'点个赞吧'） 补充知识：将Keras保存的HDF5或TensorFlow保存的PB模型文件转化为Inter Openvino使用的IR(.xml...开发环境“OpenVINO”使用了名为Intermediate Representation(IR)的网络模型，其中.xml文件保存了网络的拓扑结构，而.bin文件以二进制方式保存了模型的权重w与偏差b...保存的PB模型转换为IR…… 如果我们要将Keras保存的HDF5模型转换为IR…… 博主电脑在英特尔返厂维修中 待更新…… 以上这篇使用keras和tensorflow保存为可部署的pb格式就是小编分享给大家的全部内容了

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TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？

TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...Keras vs tf.keras：在 TensorFlow 2.0 中它们的区别是什么？...你还会知道，在 TensorFlow 2.0 中，你应该使用 tf.keras，而不是单独的 keras 包。...tf.keras 是在 TensorFlow v1.10.0 中引入的，这是将 keras 直接集成到 TensorFlow 包中的第一步。...TensorFlow 2.0 中的模型和层子类化 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 为我们提供了三种独立的方法来实现我们自己的自定义模型： 序列化 函数化 子类化 序列化和函数化的示例都已经在

8.8K30

【从零开始学Mask RCNN】一，原理回顾&&项目文档翻译

基于TensorFlow1.x和Keras框架实现。...从上面的分析可以看出，这两次量化误差会导致原始图像中的像素和特征图中的像素进行对应时出现偏差，例如上面将 量化为 的时候就引入了 的偏差，这个偏差映射回原图就是 ，可以看到这个像素偏差是很大的。...---- 用于目标检测和语义分割的Mask RCNN 这是Mask RCNN使用Python3，Keras，TensorFlow的实现。该模型为图像中的每个实例物体生成边界框和掩膜。...本文使用的学习率为0.02，但我们发现学习率太高，往往会导致权重爆炸，特别是在使用小批量时。这可能与Caffe和TensorFlow计算梯度的方式（批次和GPU的总和与平均值）之间的差异有关。...依赖 Python 3.4, TensorFlow 1.3, Keras 2.0.8以及在requirements.txt中列出的其它包。

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掌声送给TensorFlow 2.0！用Keras搭建一个CNN | 入门教程

，不仅可以发现其中存在的异常或者偏差，还可以发现特定类别的图像的变化或相似程度。...特定功能的支持相当好（例如 eager execution 和 tf.data 管道）。...2.1 编译和训练模型 在 Keras 中，编译模型就是为其设置训练过程的参数，即设置优化器、损失函数和评估指标。...值得注意的是，在模型的编译和训练过程中，我们使用 base_model.trainable = False 将卷积模块进行了冻结，该操作可以防止在训练期间更新卷积模块的权重，接下来就可以在 tf_flowers...3.4 对预训练网络进行微调 在上面的步骤中，我们仅在 InceptionV3 模型的基础上简单训练了几层网络，而且在训练期间并没有更新其卷积模块的网络权重。

1.4K30

最简单入门深度学习

概述 经过本篇文章，你将搭建自己的深度神经网络，使用Keras和Tensorflow，创建全连接神经网络，在分类和回归问题上应用神经网络，通过随机梯度下降训练网络、通过dropout等技术提升模型性能...； 单个神经元 线性单元 只有一个输入的线性单元对应公式如下： y = w*x+b x为输入，神经元连接的权重为w，w的更新就是神经网络学习的过程，b为偏差，它与输入没有关系，偏差允许神经元不依赖输入来修改输出...keras搭建线性单元的神经元模型，并通过其weights属性来查看模型的连接权重和偏差，最后还有一个未训练的模型在预测中的表现，可以看到其随机权重在每次运行结果都不一样； 深度神经网络 层 典型的神经网络通过层来组织他们的神经元...，网络中的权重都是随机指定的，此时的模型还没有学习到任何东西，这也是第一个练习中每次运行结果都不一样的原因； 所谓训练一个神经网络，指的是通过某种方式不断更新网络中的权重，使得模型通过输入可以得到期望的输出...epoch，epoch的数量决定了模型使用各个数据点的次数； 理想的训练过程中，权重不断更新，损失不断减少，预测值越来越接近于真实值； 学习率和Batch Size 学习率决定了模型在每一个batch上学习到的内容的大小

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最简单入门深度学习

概述 经过本篇文章，你将搭建自己的深度神经网络，使用Keras和Tensorflow，创建全连接神经网络，在分类和回归问题上应用神经网络，通过随机梯度下降训练网络、通过dropout等技术提升模型性能...； 单个神经元 线性单元 只有一个输入的线性单元对应公式如下： \[y = w*x+b \] x为输入，神经元连接的权重为w，w的更新就是神经网络学习的过程，b为偏差，它与输入没有关系，偏差允许神经元不依赖输入来修改输出...来进行这部分的练习，里面包含了如何通过keras搭建线性单元的神经元模型，并通过其weights属性来查看模型的连接权重和偏差，最后还有一个未训练的模型在预测中的表现，可以看到其随机权重在每次运行结果都不一样...随机梯度下降 在之前创建的神经网络模型中，网络中的权重都是随机指定的，此时的模型还没有学习到任何东西，这也是第一个练习中每次运行结果都不一样的原因； 所谓训练一个神经网络，指的是通过某种方式不断更新网络中的权重...，或者一般直接叫做batch，每一轮完整的训练称之为epoch，epoch的数量决定了模型使用各个数据点的次数； 理想的训练过程中，权重不断更新，损失不断减少，预测值越来越接近于真实值； 学习率和Batch

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Google发布机器学习术语表 (包括简体中文)

偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 ： ? 请勿与预测偏差混淆。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。 该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。

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【官方中文版】谷歌发布机器学习术语表（完整版）

偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 ： ? 请勿与预测偏差混淆。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...K Keras 一种热门的 Python 机器学习API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。 该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。

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Colab 超火的 KerasTPU 深度学习免费实战，有点 Python 基础就能看懂的快速课程

此次实验使用花卉图片的数据集，学习的目标是将其分为 5 种类别。使用 tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras 和 Tensorflow 在其所有训练和评估功能中接受数据集。...神经元 “神经元” 计算其所有输入的并进行加权求和，添加一个称为 “偏差” 的值，并通过所谓的 “激活函数” 提供结果。权重和偏差最初是未知的。...所有训练过的权重和偏差保持不变，你只需重新训练你添加的 softmax 层。这种技术被称为迁移学习，只要预先训练神经网络的数据集与你的 “足够接近”，它就可以工作。...它冻结了预训练模型的权重和偏差，因此你只能训练 softmax 图层。这通常针对相对较少的权重并且可以快速完成而无需非常大的数据集。..., loss= 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 在搭建的过程中，必须在权重和偏差之间找到适当的平衡点，如果权重太大，神经网络可能无法代表复杂性

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Colab超火的KerasTPU深度学习免费实战，有点Python基础就能看懂的快速课程

此次实验使用花卉图片的数据集，学习的目标是将其分为5种类别。使用tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras和Tensorflow在其所有训练和评估功能中接受数据集。...神经元 “神经元”计算其所有输入的并进行加权求和，添加一个称为“偏差”的值，并通过所谓的“激活函数”提供结果。权重和偏差最初是未知的。它们将被随机初始化并通过在许多已知数据上训练神经网络来“学习”。...有完整的卷积神经网络可供下载。我们可以切掉它们的最后一层softmax分类，并用下载的替换它。所有训练过的权重和偏差保持不变，你只需重新训练你添加的softmax层。...它冻结了预训练模型的权重和偏差，因此你只能训练softmax图层。这通常针对相对较少的权重并且可以快速完成而无需非常大的数据集。..., loss= 'categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 在搭建的过程中，必须在权重和偏差之间找到适当的平衡点，如果权重太大，神经网络可能无法代表复杂性

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干货 | Google发布官方中文版机器学习术语表

偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 b： ? 请勿与预测偏差混淆。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。 该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 b： ? 请勿与预测偏差混淆。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...K Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。 该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。

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Google发布机器学习术语表 (中英对照）

偏差 (bias) 距离原点的截距或偏移。偏差（也称为偏差项）在机器学习模型中以 b 或 w0 表示。例如，在下面的公式中，偏差为 ： 请勿与预测偏差混淆。...通俗来说，梯度下降法以迭代方式调整参数，逐渐找到权重和偏差的最佳组合，从而将损失降至最低。 图 (graph) TensorFlow 中的一种计算规范。图中的节点表示操作。...K Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。Keras 能够在多种深度学习框架上运行，其中包括 TensorFlow（在该框架上，Keras 作为 tf.keras 提供）。...多含义术语，可以理解为下列两种相关含义之一： 一种 TensorFlow 图，用于表示预测计算结构。 该 TensorFlow 图的特定权重和偏差，通过训练决定。...离群值 (outlier) 与大多数其他值差别很大的值。在机器学习中，下列所有值都是离群值。 绝对值很高的权重。 与实际值相差很大的预测值。 值比平均值高大约 3 个标准偏差的输入数据。

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