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【深度学习】Tensorflow2.x入门(一)建立模型的三种模式

它们函数式API并不冲突,特别是自定义层---创建自己的层来扩展API,很方便的函数式API结合构建模型。 3.1 Layer类 Keras的一个中心抽象是Layer类。...initial_value=w_init(shape=(input_dim, units), dtype="float32"), trainable=True, ) add_weight...()方法相同,但上述需要先定义初始化,再构造变量,而add_weight()可以在定义变量的同时进行初始化,推荐add_weight()方法; 有时候变量会定义在build(self, input_shape...batch的输入平均值和方差对输入进行归一化,training=False则是使用在「训练期间」学习到的移动统计数据的均值方差做归一化。.../ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0 总结 上述是个人对Tensorflow2.x构建模型方式的总结,自己偏好使用子类化模型(Java的习惯),当然函数式API

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使用已经得到的keras模型识别自己手写的数字方式

环境:Python+keras,后端为Tensorflow 训练集:MNIST 对于如何训练一个识别手写数字的神经网络,网上资源十分丰富,并且能达到相当高的精度。...但是很少有人涉及到如何将图片输入到网络中并让已经训练好的模型惊醒识别,下面来说说实现方法及注意事项。 首先import相关库,这里就不说了。...下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识别错(至少我得到的结论是这样的 ,之前用白底黑字的图总是识别出错) 源码一览:...from keras.layers import Input,Lambda from keras import Model import tensorflow as tf input=Input(shape...__init__(**kwargs) #必须要的初始化自定义层 def build(self,input_shape): #为Mylayer建立一个可训练的权重 #通过add_weight的形式来为

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深度学习算法中的变分自动编码器(Variational Autoencoders)

其主要目标是学习数据的潜在分布,从而能够生成新的样本。传统的自动编码器不同,VAEs引入了概率分布的概念,使得模型更加灵活和可解释。...具体来说,VAEs的编码器将输入数据映射到一个潜在空间中的概率分布,通常假设这个分布服从高斯分布。解码器则将潜在空间的样本重新映射为原始数据空间。...在训练过程中,VAEs通过最大化观测数据的似然来学习生成模型的参数,同时最小化潜在空间先验分布之间的差异。这一过程可以通过使用重参数化技巧来高效地实现。...以下是一个使用Python和TensorFlow实现变分自动编码器的示例代码:pythonCopy codeimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import...以下是使用Python和TensorFlow实现变分自动编码器(VAEs)用于音频生成的示例代码:pythonCopy codeimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras

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看完文章再来说你懂TensorFlow

最后探讨如何将TensorFlow变的更好。...同时 estimator也支持分布式训练,包括模型类分布和数据类分布,当图比较大时可以将操作并行的分别在不同机器上,或者模型不切分但还是跑在不同机器上同时进行快速的更新。...Tf.keras keras之前在社区一直都是非常火的工具,现在keras的作者来到了google并帮助在TensorFlow中搭建了tf.Keras,方便之前习惯使用keras的用户。...Eager Execution TensorFlow是以静态图的方式进行计算,将众多操作整合在一起减少资源,并且它的资源定义能够减少大量错误。...Eager Execution更多的帮助初学者理解TensorFlow的处理机制以及交互性,能够随时发现错误,并且大部分的高阶API兼容的。

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人工智能生成内容(AIGC)在图像生成领域的技术进展

变分自动编码器(VAE)变分自动编码器(VAE)是一种生成模型,通过学习数据的概率分布来生成新图像。VAE将输入图像编码为一个潜在空间的分布,然后从该分布中采样并解码为新图像。...典型的自回归模型包括PixelCNN和PixelRNN,它们通过条件概率分布来建模图像生成过程。...模型由多个卷积层组成,通过条件概率分布逐步生成图像像素。训练时,模型优化每个像素的交叉熵损失。生成图像时,模型依赖先前生成的像素预测当前像素,从而生成完整图像。6....模型通过学习这两个过程的概率分布来实现图像生成。6.2 扩散模型代码实例以下是一个简单的扩散模型示例,应用于MNIST数据集。...7.2 风格迁移代码实例以下是一个简单的风格迁移代码示例,使用TensorFlow和VGG19模型。

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灵魂追问 | 教程那么多,你……看完了吗?

教程 | 拟合目标函数后验分布的调参利器:贝叶斯优化 入门 | 区分识别机器学习中的分类回归 深度 | 思考VC维PAC:如何理解深度神经网络中的泛化理论?...如何将其用于规划星际飞行? 教程 | Keras+OpenAI强化学习实践:行为-评判模型 从贝叶斯定理到概率分布:综述概率论基本定义 想了解概率图模型?...教程 | 如何用30行JavaScript代码编写神经网络异或运算器 教程 | 使用MNIST数据集,在TensorFlow上实现基础LSTM网络 教程 | 如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测...教程 | 在Python和TensorFlow上构建Word2Vec词嵌入模型 教程 | 详解如何使用Keras实现Wassertein GAN 机器之心GitHub项目:从零开始用TensorFlow...Keras轻松破解验证码 教程 | 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统 教程 | 经得住考验的「假图片」:用TensorFlow为神经网络生成对抗样本 先读懂CapsNet架构然后用

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如何用TensorFlow实现基于深度学习的图像补全?看完这篇就明白了

对于图片而言,正态分布不同的是,我们无法得知真实的概率分布,我们只能去收集样本。 在这篇文章中,我们会使用彩色图像,它用 RGB颜色 表示。...数据的概率分布(未知的)记作pdata。那么G(z),(其中z∼pz )可以理解为从一个概率分布中的采样。让我们把这个概率分布记作pg。...概率分布 符号pzpdatapg含义z的概率分布,简单、已知图像的概率分布(未知),是图像数据样本的来源生成器G用来采样的概率分布,我们希望pg==pdata 判别器网络D(x)输入图像x,返回图像...https://github.com/jacobgil/keras-dcgan 我们会在 carpedm20/DCGAN-tensorflow 的基础上构造模型。...= [var for var in t_vars if 'g_' in var.name] 现在我们开始优化参数,使用 ADAM 优化。

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TensorFlow 2.0 的新增功能:第一、二部分

tf.Example是一种灵活的协议消息(也称为protobuf),旨在 TensorFlow 一起使用。...通常,原始数据可以按特定顺序存储,例如相对于每个类一起存储,或者数据可以一起存储在特定源中。 必须对原始数据进行混洗,以确保训练,验证和测试数据分布在整个数据分布中。...TF 2.0 中的内置数据集 TF 2.0 还提供了可 TensorFlow 一起使用的数据集的集合。...除了仅学习可用于无监督学习的分布之外,生成模型还可以用于执行分类或预测任务(有监督学习),该任务使用样本x的条件概率, 通过使用朴素贝叶斯定理计算概率P(y | x),属于y类。...TensorFlow 将在tf.GradientTape上下文中执行的所有操作记录到磁带上,然后将其梯度一起那些操作关联,以使用反向模式微分计算记录的操作的梯度。

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Keras作为TensorFlow的简化界面:教程

Keras层和模型完全兼容纯TensorFlow张量,因此,KerasTensorFlow提供了一个很好的模型定义附加功能,甚至可以与其他TensorFlow一起使用。让我们看看这是如何做的。...我们将涵盖以下几点: I:在TensorFlow张量上调用Keras层 II:在TensorFlow使用Keras模型 III:多GPU和分布式训练 IV:用TensorFlow-serving导出模型...III:多GPU和分布式训练 将Keras模型的一部分分配给不同的GPU TensorFlow device scopeKeras层和模型完全兼容,因此可以使用它们将图的特定部分分配给不同的GPU。...通过向Keras注册链接到群集的TF会话,您可以轻松地使用TensorFlow分布式训练: server = tf.train.Server.create_local_server() sess =...tf.Session(server.target) from keras import backend as K K.set_session(sess) 有关在分布式设置中使用TensorFlow的更多信息

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ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

Keras 中的 RNN 七、TensorFlowKeras 中的用于时间序列数据的 RNN 八、TensorFlowKeras 中的用于文本数据的 RNN 九、TensorFlow...十五、TensorFlow 集群的分布式模型 十六、移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型 十七、R 中的 TensorFlowKeras 十八、调试 TensorFlow 模型 十九...并行 后记 TensorFlow 学习指南 一、基础 二、线性模型 三、学习 四、分布TensorFlow Rager 教程 一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络...二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...四、使用深度学习解决二分类问题 五、使用 Keras 解决多分类问题 六、超参数优化 七、从头开始训练 CNN 八、将预训练的 CNN 用于迁移学习 九、从头开始训练 RNN 十、使用词嵌入从头开始训练

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边玩边学!交互式可视化图解!快收藏这18个机器学习和数据科学网站!⛵

以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站,快快来一起体验一下吧,好玩又好学。 Image-to-Image 在线变换在这个网站上,您可以执行图像到图像的转换。...图片 AI Dungeon图片 Tensorflow Embedding 投射器Tensorflow Embedding 投射器是一个很棒的AI可视化平台,我们可以通过它使用不同的降维技术在 2D 或...下面网站是一个案例集,包含使用该框架生成的多个AI应用程序。...图片 Kernel Density Estimation图片图片 Probability distributions 概率分布交互式讲解学习统计知识的优秀交互式网站,尤其是针对Probability distributions.../概率分布做了可视化和图解交互式教程。

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