我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...h5文件，它表示我们可以在Python和Java应用程序中部署的训练模型。...使用DL4J进行Keras预测 现在我们已经设置了库，我们可以开始使用Keras模型进行预测。我编写了下面的脚本来检验加载Keras模型并对样本数据集进行预测。第一步是从h5文件加载模型。...它实现了Jetty的AbstractHandler接口以提供模型结果。以下代码展示了如何将Jetty服务设置为在端口8080上运行，并实例化JettyDL4J类，该类在构造函数中加载Keras模型。...这篇文章展示了，用Python中Keras库训练的神经网络可以使用Java中的DL4J库进行批量和实时的预测
DL4J的特点Java原生支持：DL4J专为Java开发者设计，能够方便地与Java生态系统中的其他工具进行集成。GPU加速：通过与CUDA的集成，DL4J能够在支持GPU的机器上显著提高训练速度。...DL4J 生态系统的组件DL4J：提供用于构建 MultiLayerNetworks 和 ComputationGraphs 的高层 API，支持多种层（包括自定义层），可以导入 Keras 模型，并支持在...DL4J可以通过Maven或Gradle来安装，下面是使用Maven进行安装的步骤：安装Maven：首先确保你的开发环境中安装了Maven。添加依赖：在项目的pom.xml文件中添加以下依赖项： 的关键步骤包括数据加载、模型定义、训练、评估和模型的保存与加载。实践验证运行步骤在项目中引入DeepLearning4J的相关依赖。将以上代码保存为DL4JExample.java文件，并运行。...模型保存与加载：使用ModelSerializer.writeModel()将训练好的模型保存到磁盘文件中（mnist_model.zip）。
支持 C、C++、Python等接口以及命令行接口。它以速度和可转性以及在卷积神经网络建模中的适用性而闻名。...这也就意味着用户可以在各种服务器和移动设备上部署自己的训练模型，无须执行单独的模型解码器或者加载Python解释器。...因此，如果有一个与图像分类或序列模型相关的项目，可以从Keras开始，很快便可以构建出一个工作模型。Keras也集成在TensorFlow中，因此也可以使用Tf.keras构建模型。...DL4J 也可以在许多云计算平台上运行。 3. 并行处理。DL4J 包含单线程选项和分布式多线程选项。这种减少迭代次数的方法可在集群中并行训练多个神经网络。...他们介绍称，在参数保存和数据传输上，Jittor使用和PyTorch一样的 Numpy+pickle 协议，所以Jittor和PyTorch的模型可以相互加载和调用。
这意味着它可以在流程中更改体系结构。 在PyTorch中，您可以运用标准调试器 ，例如pdb或PyCharm。 PyTorch长处： 练习神经网络的进程简单明了。...在Keras中更简单创立大规模的深度学习模型，但Keras结构环境装备比其他底层结构要杂乱一些。 Keras优点： 顺便说一下TensorFlow和Keras的比照： Keras处于高度集成结构。...chainer基本特性： Chainer代码是在Numpy和CuPy库的基础之上用纯Python编写的， Chainer是第一个使用动态架构模型的框架。...那些使用Java或Scala的人应该注意DL4J（Deep Learning for Java的简称）。DL4J的基本特性： DL4J中的神经网络训练通过簇的迭代并行计算。...ONNX基本特性： ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行推理。
本文将展示如何在使用 Keras 时编写 R 中的自定义损失函数，并展示如何使用不同的方法对不同类型的数据集有利。...下面的图片是我将要用做文章预览封面的，它显示了根据波士顿房价数据集训练的四种不同 Keras 模型的培训历史。每个模型使用不同的损失函数，但是在相同的性能指标上评估，即平均绝对误差。...为了说明实践中是如何工作的，我们将使用由 Keras 提供的波士顿房屋数据集： 数据集－Keras 文件 数据集来自 IMDB 的 25000 条电影评论，用标签（正面或负面）对其进行标记。...Keras 中的损失函数 Keras中包含许多用于训练深度学习模型的有用损失函数。例如： mean_absolute_error() 就适用于数值在某种程度上相等的数据集。...评估损失函数 我们现在有四种不同的损失函数，我们要用原始数据集和经过改造的住房数据集来对四种不同的损失函数的性能进行评估。本节将介绍如何设置 Keras，加载数据，编译模型，拟合模型和评估性能。
对于训练中的每个批次，Keras会调用函数huber_fn()计算损失，用损失来做梯度下降。另外，Keras会从一开始跟踪总损失，并展示平均损失。 在保存这个模型时，这个自定义损失会发生什么呢？...保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...因为还有些内容需要掌握：首先，如何基于模型内部定义损失或指标，第二，如何搭建自定义训练循环。 基于模型内部的损失和指标 前面的自定义损失和指标都是基于标签和预测（或者还有样本权重）。...现在你知道如何自定义模型中的任何部分了，也知道如何训练算法了，接下来看看如何使用TensorFlow的自动图生成特征：它能显著提高自定义代码的速度，并且还是可迁移的（见第19章）。...Python的源码可以被TensorFlow使用。如果源码用不了（比如，如果是在Python shell中定义函数，源码就访问不了，或者部署的是编译文件*.pyc），图的生成就会失败或者缺失功能。
模块化：Keras提供的功能都是独立的模块，用户可以灵活组合使用。 可扩展性：Keras可以方便地扩展，允许使用自定义的网络层、损失函数等。 如何安装Keras？...在我们开始探索Keras的使用之前，首先需要在你的开发环境中安装它。Keras依赖于TensorFlow，所以在安装Keras时，我们通常也会一并安装TensorFlow。...Dense层：Dense层是Keras中常用的全连接层，它对输入进行线性变换后再应用激活函数。 Compile与Fit：编译步骤指定了模型的优化器和损失函数，而fit方法则用于训练模型。...，并检查CUDA和cuDNN的版本 模型保存后加载出错 版本不兼容或文件损坏 确保Keras版本兼容，并重新保存模型 本文总结 通过本文的介绍，你应该已经掌握了Keras的基本知识、安装方法、以及如何构建一个简单的神经网络模型...未来，我们可以期待Keras在AutoML、自定义层的支持以及多GPU分布式训练等领域的进一步发展。
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...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： 模型的结构，允许重新创建模型 模型的权重 训练配置项（损失函数，优化器） 优化器状态...# 删除现有模型 # 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。...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
它支持自动的函数梯度计算，带有 Python 接口并集成了 Numpy，这使得它从一开始就成为了通用深度学习领域最常使用的库之一。...它的使用非常简单轻松；我们也能很直观地了解它的指令、函数和每个模块之间的链接方式。 Keras 是一个非常高层的库，可以工作在 Theano 和 TensorFlow（可以配置）之上。...在我们实验室的实验中，CaffeNet 架构的训练时间在 Caffe 中比在 Keras 中（使用了 Theano 后端）少 5 倍。Caffe 的缺点是它不够灵活。...当时我正在寻找受限玻尔兹曼机、自编码器，在 DL4J 中找到了这两个 documentation。里面的文件很清楚，有理论，有代码案例。...DL4J 背后的公司 Skymind 意识到，虽然在深度学习圈内 Python 是老大，但大部分程序员起自 Java，所以需要找到一个解决方案。
也就是说，我们： 加载预训练好的网络，减掉头部并固定权重， 添加自定义稠密层（我们选择128个神经元的隐藏层）， 设置优化器和损失函数。...然后，我们使用基本模型的输入和输出以功能性的方式创建模型。然后我们使用 model.compile（…）将损失函数，优化器和其他指标放入其中。 在PyTorch中，模型是一个Python对象。...在Keras中，可以将所有内容保存到HDF5文件，或将权重保存到HDF5，并将架构保存到可读的json文件中。另外，你可以加载模型并在浏览器中运行它。 目前，PyTorch创建者建议仅保存权重。...中，我们可以从JSON文件加载模型，而不是在Python中创建它（至少在我们不使用自定义层时不需要这样）。...这种序列化方便了转换模型。 PyTorch可以使用任何Python代码。所以我们必须在Python中重新创建一个模型。在两个框架中加载模型权重比较类似。
比如：我们在 OpenAI 使用 TensorFlow，但我们似乎都更喜欢其它框架，我们有些人还写自定义代码。...它支持自动的函数梯度计算，带有 Python 接口并集成了 Numpy，这使得它从一开始就成为了通用深度学习领域最常使用的库之一。...它的使用非常简单轻松;我们也能很直观地了解它的指令、函数和每个模块之间的链接方式。 Keras 是一个非常高层的库，可以工作在 Theano 和 TensorFlow(可以配置)之上。...在我们实验室的实验中，CaffeNet 架构的训练时间在 Caffe 中比在 Keras 中(使用了 Theano 后端)少 5 倍。 Caffe 的缺点是它不够灵活。...当时我正在寻找受限玻尔兹曼机、自编码器，在 DL4J 中找到了这两个 documentation。里面的文件很清楚，有理论，有代码案例。
FKB/P 一旦Keras模型训练完成之后，可以将网络架构、权重、偏差、优化器、学习率、梯度等信息存储到HDF5文件中。FKB/P可以从HDF5文件中解析网络架构、权重、偏差、激活函数等信息。...在Fortran中训练 首先要区分两种训练方式：离线和在线。这两种方式的差别主要是：如何利用模型的预测结果。...自定义损失函数 在Keras、TF、Pytorch中自定义损失函数是非常常用的功能。FKB中也提供了自定义损失函数的功能，但是FKB并没有提供自动微分的功能。...因此，还需要利用和导数相关的输入进行训练。 通过利用此功能，用户可以利用各种损失函数最小化特定的量化任务。一旦构建后，就可以包括在已有的框架中，并在在线训练期间使用。 集合 集合包含了不同的模型。...FKB库使用户可以直接在Fortran中访问Keras API的许多功能，包括创建自定义图层和丢失函数以满足他们的需求的能力，而且具有非常好的易用性，通过在全球大气的多尺度物理模型应用中也证明了这一点。
文本中，Rosebrock 展示了如何训练使用 Keras 的神经网络和使用直接构建在 TensorFlow 库中的 Keras+TensorFlow 集成（具有自定义功能）的模型。...当你需要实现一个自定义的层或更复杂的损失函数时，你可以深入使用 TensorFlow，将代码自动地与 Keras 模型相结合。...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...接下来，我们要做的是： 1.学习如何使用 TensorFlow 中的 tf.keras 模块实现相同的网络架构 2.在我们的 Keras 模型中包含一个 TensorFlow 激活函数，而该函数未在Keras...此外，你也可以使用自定义的激活函数、损失/成本函数或图层来执行以上相同的操作。
加载和保存架构 在tf.Keras Python API 中，架构交换的基本单元是 Python dict。 Keras 模型使用get_config()方法从现有模型生成此dict。...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。...无论模型训练/推理的训练数据大小和生命周期如何，始终建议使用输入数据管道。 由于数据集对象在 2.0 版中是 Python 可迭代的，因此将它们馈送到模型中非常简单。...，该部分说明了如何使用此功能训练模型。 在本节中，我们将展示如何使用分布策略跨多个 GPU 和 TPU 训练基于tf.keras的模型。...TF 2.0 tf.keras API 构建训练管道，以及如何使用分布策略在 GPU 上以分布方式在 GPU 上使用各种可用的损失函数，优化器和超参数查看构建，编译和拟合模型。
权重图中显示的每个箭头都会传递与权重关联的输入。每个权重本质上是许多系数估计之一，该系数估计有助于在相应箭头指向的节点中计算出回归。这些是未知参数，必须使用优化过程由模型进行调整，以使损失函数最小化。...我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本视频中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。...我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。如果开发环境中不可用，则需要先安装。本教程涵盖：准备数据定义和拟合模型预测和可视化结果源代码我们从加载本教程所需的库开始。...library(keras)library(caret)准备数据在本教程中，我们将波士顿住房数据集用作目标回归数据。首先，我们将加载数据集并将其分为训练和测试集。...我们简要学习了如何使用R中的keras CNN模型拟合和预测回归数据。
跨平台支持使得 TensorFlow 可以在多种操作系统上运行，包括 Linux、Windows 和 macOS，并且可以在多种编程语言中使用，如 Python、C++ 和 Java。...灵活的构建模型方式允许开发者使用 Python 类或函数来定义和训练深度学习模型，自定义网络层、损失函数和优化器等。 PyTorch 在深度学习领域可用于构建、训练和评估各种类型的神经网络模型。...（三）Keras：简单易用的高级 API Keras 具有简单易用的特点，用户只需关注训练过程中的定义层、编译器、优化器、损失函数等，即可快速搭建并训练深度学习模型。...通过定义模型结构、损失函数和优化器，然后使用输入数据进行训练，可以逐步优化模型的参数，提高模型的性能。 在实际应用中，开发者可以根据项目需求选择合适的深度学习框架和工具，并结合实际情况进行代码实现。...《Python 深度学习》：介绍了如何使用 Python 和深度学习框架进行深度学习项目开发。书中涵盖了深度学习的基础知识、框架使用、模型构建和优化等方面，适合有一定 Python 编程基础的读者。
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...Deeplearning4j UI: 可视化组件，类似Tensorflow的TensorBoard。可以用于可视化网络结构，以及网络训练中变量的监控。...等Python深度学习框架中卷积网络的定制，上面的代码闲的略微繁琐，但在编写代码时，各种长变量名、函数名都会由IDE自动提示，所以在编写Deeplearning4j模型时，并不会感觉到工作量的增加。...许多较新的模型由Tensorflow、Keras、Caffe等框架编写，Deeplearning4j提供了一种使用这些模型的机制。...、一些冗余的配置）都在新版本中被修复了，DL4J逐渐变成了一个非常成熟的产品，使得Java开发者可以在项目中真正使用基于Java的深度学习框架，而不是去利用微服务之类蹩脚的方法去调用那些Python深度学习框架
“metrics”用来设定模型的评价函数，模型的评价函数与损失函数相似，不过评价函数只用来显示给用户查看，并不用于模型的训练。除了自带的一些评价函数以外，我们还可以自定义评价函数。...事实上除了研究人员，对于绝大多数用户来说，我们一般不会需要自定义模型类或网络层。 3. 回调函数 回调函数会在模型的训练阶段被执行，可以用来自定义模型训练期间的一些行为，例如输出模型内部的状态等。...回调函数的使用方式如下： callbacks = [ # 当验证集上的损失“val_loss”连续两个训练回合（epoch）都没有变化，则提前结束训练 tf.keras.callbacks.EarlyStopping...模型的保存和恢复 我们可以使用“model.save()”和“tf.keras.models.load_model()”来保存和加载由“tf.keras”训练的模型： # 创建一个简单的模型 model...HDF5文件 model.save('my_model') # 加载保存的模型 model = tf.keras.models.load_model('my_model') 通过“model.save(
Keras的几个特点 Python语言开发 前后端分离 后端基于现有的TF、CNTK等框架 前端有自己的接口API TF的高层唯一API接口 Keras被实现在tf.keras子模块中 ?...---- 常见功能模块 Keras提供常见的神经网络类和函数 数据集加载函数 网络层类 模型容器 损失函数 优化器类 经典模型 常见网络层 张量方式tf.nn模块中 层方式tf.keras.layers...out = network.predict(x) # 模型预测,out为网络输出 print(out) network.evaluate(db_test) # 模型测试 模型加载 张量方式 文件中保存的仅仅是参数张量的数值...，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。...5层全连接没有偏置张量，同时使用激活啊函数ReLU 使用基类实现 可以继承基类来实现任意逻辑的自定义网络类 class MyModel(keras.Model): # 自定义网络类，继承自Model
编辑 | 胡郡郡 言有三 1 Deeplearning4j(DL4J)是什么 不同于深度学习广泛应用的语言Python，DL4J是为java和jvm编写的开源深度学习库，支持各种深度学习模型。...4 可视化 DL4J提供的用户界面可以在浏览器中看到实时的训练过程。...默认的浏览器地址是：http://localhost:9000/train/overview 下面可视化一下损失函数值随迭代次数的变化曲线 ? 模型页面中可以直观感受我们建立的模型 ?...看一下最后的训练集和测试集的准确率 ? 有一些过拟合，主要原因还是数据太少。 以上就是我们用自己的数据在DL4J框架上实践的内容，完整代码可以参考官方git。...总结 本文讲解了如何使用DL4J深度学习框架完成一个分类任务，虽然这个框架不是很热门，但是它是唯一集成java和大数据平台的，您在用吗？如果您在用，可以联系我们一起交流下！
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