Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时，在性能方面也与TensorFlow，Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码，否则Keras会为你提供最好的帮助！
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。
本文将简要介绍Keras的功能特点，使用Keras构建模型一般流程的6个步骤，以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
使用Keras作前端写网络时，由于训练图像尺寸较大，需要做类似 tf.random_crop 图像裁剪操作。
Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是：Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto Cipolla。本文中使用的代码并不是作者的正式实现，而是我对论文中描述的模型的重构的尝试。
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以TensorFlow, CNTK或者 Theano作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。
当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时，需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数。
Gradio需要Python 3。一旦你有Python，你可以下载gradio使用pip 的最新版本，如下所示：
在物联网平台的设备数据接入场景中，开发者总是希望平台接入的设备数据格式标准统一，以便对数据进行统一处理。在实际情况中，由于业务需要，平台常常会面对不同类型、不同厂商的设备接入。即使设备接入协议已经统一使用 MQTT ，由于 MQTT 协议中对 Payload 格式的宽松定义，应用开发者往往还需要针对不同设备上报格式进行加工处理。尤其在已经出厂的存量设备或是已经部署到现场的设备对接过程中，平台开发者往往无法要求设备侧按照平台的统一标准进行数据上报。因此，平台侧对于设备数据的统一化处理就成为开发过程中的一项重要工作。
保存方法：Windows 系统点击 ctrl+s，Mac OS 点击 command+s 保存
原文链接：A look into writing future CSS with PostCSS and cssnext 译者：nzbin 像 Twitter，Google，BBC 使用的一样，我打算对 CSS 后处理器 PostCSS 的世界一探究竟。 PostCSS是什么？ PostCSS 是使用 javascript 插件转换 CSS 的后处理器。PostCSS 本身不会对你的 CSS 做任何事情，你需要安装一些 plugins 才能开始工作。这不仅使其模块化，同时功能也会更强。 它的工作原理就是
近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器之心对该文进行了编译。 项目GitHub链接：https://github.com/i
选自Medium 作者：Ilia Karmanov 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FAIR 研究者、各大框架创始人（比如贾扬清）的支持。机器
来源：机器之心 本文长度为2698字，建议阅读4分钟 本文通过构建同一个神经网络，对比当前最流行的 10 种深度学习框架。 [ 导读 ]近日，Ilia Karmanov 在 Medium 发表了一篇题为《Neural Net in 10 Frameworks (Lessons Learned)》的文章，其内容源自一个 GitHub 项目，其中作者通过构建同一个神经网络，对比了当前最流行的 10 种深度学习框架，其中 Caffe2 和 MXNet 在准确度和训练时长上处于领先位置。该项目甚至还得到了 FA
在上一篇文章中，我们简述了Keras和PyTorch的区别，旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在，我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是：区分异形和铁血战士。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
keras自定义函数时候，正常在模型里自己写好自定义的函数，然后在模型编译的那行代码里写上接口即可。如下所示，focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数，在model.compile加入它们，metrics里‘accuracy’是keras自带的度量函数。
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。
2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN）。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。
接下来，给出我自己目前积累的代码，从目录中自动读取图像，并产生generator：
在使用Python编写机器学习项目时，我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError，该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误，即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了循环神经网络RNN的原理知识，并采用Keras实现手写数字识别的RNN分类案例及可视化呈现。这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章，希望对您有所帮助！同时，如果文章中存在错误或不足之处，也欢迎与我探讨，作者也是初学者，非常希望您的交流能促进共同成长。感谢参考文献中基基伟老师、知乎老师们的文章，共勉~
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。
Texar-PyTorch 对各类不同的机器学习任务有着广泛的支持，尤其是自然语言处理（NLP）和文本生成任务。
这是一个很简单的程序，指定输出多次相同的一句话。现在，还不用了解程序的各个细节和原理。关键是要熟悉C程序的各个部分，以便后面学习C语言。在查看程序之前我们先来看看程序的执行结果
在这篇文章[1]中，我们讨论 PyTorch 对创建自定义运算符的支持，并演示它如何帮助我们解决数据输入管道的性能瓶颈、加速深度学习工作负载并降低训练成本。
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。
编程实现神经网络的最佳框架是什么？TensorFlow还是PyTorch？我的回答是：别担心，你从哪一个入门，你选择哪一个并不重要，重要的是自己动手实践！下面我们开始吧！
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册，基于 Keras 和 Eager Execution（即时运行）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
图片发自简书App MNIST: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST机器学习入门:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html iOS MNIST: https://academy.realm.io/posts/brett-koonce-cnns-swift-metal-swift-language-user-group-2017/ 如果你是机器学习领域的新手， 我们推荐你从这里开始，通
【新智元导读】微软数据科学家Ilia Karmanov做了一个项目，使用高级API测试8种常用深度学习框架的性能（因为Keras有TF，CNTK和Theano，所以实际是10种）。Karmanov希望
但是在Eolink中可以使用API管理中导入历史录入的API信息，如果没有的话再使用手动创建监控API。
其中loss为自定义函数，使用字典{‘ctc’: lambda y_true, output: output}
通常用keras做分类任务的时候，一张图像往往只对应着一种类别，但是在实际的问题中，可能你需要预测出一张图像的多种属性。例如在pyimagesearch的《multi-label-classification-with-keras》这篇文章中提出了一个衣服数据集，整个数据集有两种属性，一种是颜色(blue, red, black)，另一种是衣服的类型(dress, jeans, shirt) 。如假设one-hot-vector编码顺序是(blue, red, black, dress, jeans, shirt)则black jeans的 label就是[0,0,1,0,1,0]。
卷积神经网络 概念认识：https://cloud.tencent.com/developer/article/1822928
今天，我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中，在这里我们使用CoreML，这 是一种易于使用的Apple应用程序机器的学习框架。
完整高频题库仓库地址：https://github.com/hzfe/awesome-interview
Google决定开源TensorFlow是为了让每个开发人员和研究人员都能方便地使用人工智能来解决多样化的现实问题。自开源以来，TensorFlow的下载次数超过了760万次，提交次数高达8万次，拉取请求13万余次，贡献者2400多名。
我们虽然在改进风格迁移中改进了传统的神经风格迁移，但是仍然只能使用训练所得的固定数量的风格。因此我们要学习另一种允许实时任意风格迁移的神经网络模型，获得更多创意选择。
我们通过之前章节的学习了解了一些基本的python编程，但是在我们编写代码过多的时候，将会导致代码杂乱，并且整体逻辑不便于查看，出现一个错误则需要通过较多的流程去排错。那么我们的代码有一部分是通过积木搭建的方式组合成代码，弱一部分出错，就会很快的定位错误在哪一个积木块里面，这时就只需要修改那个积木内的代码就可以修正错误。这样做是不是就可以极的使我们的代码结构清晰，并且易于修改错误了呢？答案当然是对的。
该文章介绍了如何使用神经张量网络处理自然语言数据，包括文本分类、情感分析等任务。文章还探讨了如何通过多关系数据集训练神经张量网络，并给出了一个知识库应用案例。
int main(void)//主函数 { fun();//调用fun函数 “
当使用lambda层加入自定义的函数后，训练没有bug，载入保存模型则显示Nonetype has no attribute ‘get’
损失函数除了作为模型训练时候的优化目标，也能够作为模型好坏的一种评价指标。但通常人们还会从其它角度评估模型的好坏。
深度学习框架哪家强：TensorFlow？Caffe？MXNet？Keras？PyTorch？对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何，各位读者不免会有所好奇。 微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示，亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲，而TensorFlow仅擅长于特征提取。 测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepLearningFrameworks（https://github.com/ilkarman/Deep
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