我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂,训练时间也显着增加。因此,模型通常需要花费数小时来训练。
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。
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
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。
使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点。如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行。下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动态地采取行动
现在有很多现成的训练艺术风格迁移模型的工具,大多数人使用Johnson等人描述的网络架构的变体来执行快速的前馈风格化。因此,大多数风格迁移模型都是7MB。
在学习神经网络之前,我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。
《从锅炉工到AI专家(6)》一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法。但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对。 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持,可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控、调整模型,从而显著改善模型指标。
回调操作可以在训练的各个阶段执行,可能是在epoch之间,在处理一个batch之后,甚至在满足某个条件的情况下。回调可以利用许多创造性的方法来改进训练和性能,节省计算资源,并提供有关神经网络内部发生的事情的结论。
欢迎使用《深度学习快速参考》! 在本书中,我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家,机器学习工程师和软件工程师更容易使用,实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境,那么本指南很有可能会有所帮助。
load_model代码包含load_weights的代码,区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中。
本在本文中,我们将介绍深度学习背景下的模型修剪机制。模型修剪是一种丢弃那些不代表模型性能的权重的艺术。精心修剪的网络会使其压缩版本更好,并且它们通常变得适合设备上的部署。
上面的代码是对应的操作,这里我除了最后一层,其他层我都加载了权重,记住,by_name 必须赋值为True 这样才能够按照名称对应赋值权重。
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端,与使用多GPU的默认后端相比,它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中,你现在能够将经过训练的Keras(使用MXNet后端)模型导出为本地MXNet模型,而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具(这些工具属于MXNet生态系统的一部分)。
以下是我与同事和学生就如何优化深度模型进行的对话、消息和辩论的摘要。如果你发现了有影响力的技巧,请分享。
1)整个模型保存到一个文件中,其中包含权重值,模型配置以及优化器的配置,这样,您就可以为模型设置检查点,并稍后从完全相同的状态进行训练,而无需访问原始代码 2)在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用,您可以在tensorflow.js中加载他们,然后在网络浏览器中训练和运行它们 3)keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式
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可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中,该文件将包含:
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来,可能读起来比较干巴,但干货确实不少。闲话少叙,直接进入相关内容。
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:
深度学习开源框架众多,对于开发者来说其中有一个很硬的需求,就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽,那其他的框架怎么样呢?
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层或更多,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单,可能碰到下面这些问题:
本文介绍了几个深度学习模型的简单优化技巧,包括迁移学习、dropout、学习率调整等,并展示了如何用 Keras 实现。
Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:
1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的
jamesonatfritz 想解决神经网络的过参数化问题,想要创建体积小但性能优的神经网络。他所试验的第一个任务便是艺术风格迁移。
最近,我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle,David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止,我从未将批标准化(BN)层视为学习过程本身的一部分,仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验,我发现我错了。在下文中,我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。
【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。
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。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
Keras的模型是用hdf5存储的,如果想要查看模型,keras提供了get_weights的函数可以查看:
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法,如果你的模型怎么调都搞不对,或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱,成为了一只嗷嗷待宰(?)的猎物 Keras陷阱不多,我们保持更新,希望能做一个陷阱大全 内有恶犬,小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端,Theano和Tensorflow,这是一件幸福的事,就像手中拿着馒头,想蘸红糖蘸红糖,想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型:即便每个类只有少量样本,经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
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
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用,包括自动驾驶,工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别:图像和视频中的分类,检测,分割和生成。 在本书中,您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow,这是一个用于深入学习的流行 python 库,用于示例。 在本章中,我们将介绍以下主题:
原文标题:Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者:Ahmed Besbes 翻译:苏金六 校对:韩海畴 本文长度为10451字,建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例,详细分析卷积神经网络,手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集,在计算机视觉、自
在使用Python进行深度学习开发时,经常会遇到各种模块导入错误。其中一个常见的错误是ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet',这意味着解释器无法找到名为keras_resnet的模块。
谷歌作为联邦学习的提出者,在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federated(后文简称TFF)。TFF是一个开源框架,用于机器学习和其他分散数据计算,其开发旨在促进联邦学习的研究。
这里不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。 1. 一般使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含:
克服过拟合和提高泛化能力的20条技巧和诀窍 你是如何提升深度学习模型的效果? 这是我经常被问到的一个问题。 有时候也会换一种问法: 我该如何提高模型的准确率呢? ……或者反过来问: 如果我
DenseNet(Densely Connected Convolutional Networks)是一种卷积神经网络(CNN)架构,2017年由Gao Huang等人提出。该网络的核心思想是密集连接,即每一层都接收其前面所有层的输出作为输入。DenseNet121是该家族中的一个特定模型,其中121表示网络的总层数。
前言:现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念:权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描,每次滑动1格(步长为1),
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台,有云计算和桌面计算两个版本,该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取,模型开发,训练,配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发,这是一家人工智能软件公司,它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师,数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio,从开发人员到工程师或研究人员,任何人都可以通过与TensorFlow,MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
Keras是一个用于深度学习的简单而强大的Python库。 鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来培训,了解如何保存并将其从磁盘中加载是很重要的。 在本文中,您将发现如何将Keras
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。
模型训练好之后,我们就要想办法将其持久化保存下来,不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法:
将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频,从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子,以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。蓝色代表低值,红色代表高值
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