作者：皮钱超，厦门大学，Datawhale成员 深度学习框架Keras入门项目 本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题：回归、二分类、多分类....和分布式训练支持 Keras 的发展得到关键公司的支持，比如：谷歌、微软等 详细信息见中文官网：https://keras.io/zh/why-use-keras/ 主要步骤 使用Keras解决机器学习...常用目标损失函数的选择： binary_crossentropy：针对二分类问题的交叉熵 categorical_crossentropy：针对多分类问题的交叉熵 两种不同的指定方法： # 方法1 model.compile..., optimizer='rmsprop') 常用的性能评估函数： binary_accuracy: 针对二分类问题，计算在所有预测值上的平均正确率 categorical_accuracy：针对多分类问题...验证集数据的引入 2. 加入正则化技术，防止模型过拟合 3. 如何评估训练的轮次，使得模型在合适时机停止 4. 激活函数的选择等
我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下： 框架：Tensorflow和Keras 方法 import tensorflow...补充知识：keras使用GPU的一些坑 keras安装 conda install tensorflow-gpu pip install keras 注意：不要使用conda安装keras，会检测依赖...解决方法： 增加如下代码： gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.5) config = tf.ConfigProto...gpu_options=gpu_options) config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 以上这篇解决...Keras使用GPU资源耗尽的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
如果在Keras内部多次使用同一个Model，例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果，会存在内存泄露的问题。在运行几次循环之后，就会报错OOM。...解决方法是在每个代码后面接clear_session()函数，显示的关闭TFGraph，再重启。 详情参考 https://keras.io/backend/#backend-functions。...from keras import backend as K K.clear_session() 补充知识：Keras多次加载模型进行测试时内存溢出的解决方法 在进行实验的过程中，保存了每个epoch...的模型参数文件，需要验证每个保存的模型的效果，想到直接简单粗暴的手法，就是一个循环里加载模型并进行验证，但是导致随着加载的模型越来越多，速度越来越慢。...'‘加载模型位置'‘' 更多内容信息，可以参见官网介绍https://keras.io/api/utils/backend_utils/ 以上这篇Keras 快速解决OOM超内存的问题就是小编分享给大家的全部内容了
Keras运行迭代一定代数以后，速度越来越慢，经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点，导致计算节点越来越多，内存被占用完，速度变慢。...判断是否在循环迭代过程中增加了新的计算节点，可以用下面的语句： tf.Graph.finalize() 如果增加了新的计算节点，就会报错，如果没有报错，说明没有增加计算节点。...补充知识：win10下pytorch，tensorflow，keras+tf速度对比 采用GitHub上的代码 运行类似vgg模型，在cifar10上训练，结果朋友torch与tensorflow速度相当...，远远快过keras。...14s 1min 9s 1min 51s evaluate time： 378 ms 9.4 s 826 ms 以上这篇解决keras backend 越跑越慢问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
使用keras时，加入keras的lambda层以实现自己定义的操作。但是，发现操作结果的shape信息有问题。 我的后端是theano，使用了sum操作。...此时对应的ndim应该等于3。 但是，lambda处理后结果显示_keras_shape为（32，28，28），而ndim却是2。 这导致后边各项操作都会出现问题。...此注意keras中的各种层几乎都不用去理会batch的大小，系统会自动在shape中加入None占位，所以很多参数也不用加入batch的大小。...补充知识：keras Merge or merge 在使用keras merge层时，发现有Merge 、merge两种： from keras.layers import Merge from keras.layers...以上这篇解决keras加入lambda层时shape的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
之后 基本断定是程序本身的问题，于是通过排查，发现应该是GRU的initial_state没有进行更新导致的。导致波形是断断续续的，没有学习到前一次网络的输出。...再回头看之前写的调用keras，既然知道了是initial_state没有更新，那么如何进行更新呢？...(old_value, new_value)) 但是加上去没有效果，是我加错了还是其他的，大家欢迎指出来 以下是我做的一些尝试，就不一一详细说明了，大家看一下，具体不再展开，有问题大家交流一下，有解决方法的...： tf.cast(a, tf.float32) # 转换成同类型即可 tf.boolean_mask K.gather K.argmax K.max 以上这篇解决TensorFlow调用Keras...库函数存在的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
=”valid”)) 问题出在input_shape上，报错的大意就是我的输入的维度是错误的。...百思不得其解，在Stackoverflow上找到了答案： Keras的图片处理文档中给出： dim_ordering: One of {“th”, “tf”}....It defaults to the image_dim_ordering value found in your Keras config file at ~/.keras/keras.json....于是在建立模型前加入了前面提到的代码。 至此，该问题解决。 补充知识：Keras一维卷积维度报错 在使用Keras维度报错的时候很有可能是因为在池化层出错。...以上这篇解决Keras中CNN输入维度报错问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
补充知识：用keras搭建bilstm crf 使用 https://github.com/keras-team/keras-contrib实现的crf layer， 安装 keras-contrib...HIDDEN_UNITS = 200 DROPOUT_RATE = 0.3 NUM_CLASS = 5 def build_embedding_bilstm2_crf_model(): """ 带embedding的双向...版本的问题。...在keras-contrib==2.0.8且keras==2.0.8时，上面代码不会报错。...以上这篇keras 解决加载lstm+crf模型出错的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在本文中，我们将了解如何使用LSTM及其不同的变体来解决一对一和多对一的序列问题。 阅读本文后，您将能够基于历史数据解决诸如股价预测，天气预报等问题。...在本节中，我们将看到两种类型的序列问题。首先，我们将了解如何使用单个功能解决一对一的序列问题，然后我们将了解如何使用多个功能解决一对一的序列问题。...单一特征的一对一序列问题 在本节中，我们将看到如何解决每个时间步都有一个功能的一对一序列问题。...实际序列数据包含多个时间步长，例如过去7天的股票市场价格，包含多个单词的句子等等。 在本节中，我们将看到如何解决多对一序列问题。...我们将从具有一个特征的多对一序列问题开始，然后我们将了解如何解决输入时间步长具有多个特征的多对一问题。 具有单个功能的多对一序列问题 首先创建数据集。我们的数据集将包含15个样本。
，在使用基于tensorflow的keras中，cov1d的input_shape是二维的，应该： 1、reshape x_train的形状 x_train=x_train.reshape((x_train.shape...ValueError: Error when checking target: expected dense_3 to have 3 dimensions, but got array with … 出现此问题是因为...解决办法： 同时对照x_train改变ylabel的形状 t_train=t_train.reshape((t_train.shape[0],1)) t_test = t_test.reshape(...from keras import optimizers from keras.regularizers import l2 from keras.models import load_model df_train...keras使用cov1D函数的输入问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
，或fit函数中其他参数关键字提示问题，优先排查先后顺序，一开始我把callbacks放在了validation_split后面，就会出错。...TIPS：当不清楚具体顺序的时候，可在进到类函数里查看具体定义顺序。...补充知识：sklearn中train_test_spilt导入失败 环境：python3.7.8 在使用keras做人脸识别时，使用了 sklearn.cross_validation import...解决方案：这个函数在该版本已经被弃用，改用 from sklearn.model_selection import train_test_split 即可解决。...以上这篇keras model.fit 解决validation_spilt=num 的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在2.2.0版本前， from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer...import InputSpec ModuleNotFoundError: No module named ‘keras.engine.base_layer’ 不妨试试另一种引入！...补充知识：Keras自定义损失函数在场景分类的使用 在做图像场景分类的过程中，需要自定义损失函数，遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。...，y_true就是训练数据的标签，y_pred就是模型训练时经过softmax层的预测值。...以上这篇解决Keras 自定义层时遇到版本的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
前两天调用之前用keras（tensorflow做后端）训练好model，却意外发现报错了！！之前从来没有过报错！！...但是，我重新训练了好几次，确保训练的model文件没有错误，在调用时依然报了同样的错误。 一气之下，我卸载了h5py,然后重新安装h5py的最新版本，问题竟然神奇的解决了，哈哈哈哈！幸运！...补充知识：Keras使用 Lambda后训练出的模型加载后，预测结果为随机 问题 Keras 使用 Lambda后训练出的模型加载后，预测结果为随机accuracy 解决方案 原因出在，我构建模型的时候需要用到...用notepad打开权重文件，发现里面保存的Tensor不包含这些，所以每一次重新加载模型测试的时候都会重新初始化一些层的权重，导致结果是随机的。...结论 不要在Lambda层里面加入任何需要训练权重的层 模型保存出错的时候，看一下模型文件里面保存的Tensor是否一致 以上这篇完美解决keras保存好的model不能成功加载问题就是小编分享给大家的全部内容了
这是最近碰到一个问题，先描述下问题： 首先我有一个训练好的模型(例如vgg16)，我要对这个模型进行一些改变，例如添加一层全连接层，用于种种原因，我只能用TensorFlow来进行模型优化,tf的优化器...，默认情况下对所有tf.trainable_variables()进行权值更新，问题就出在这，明明将vgg16的模型设置为trainable=False，但是tf的优化器仍然对vgg16做权值更新 以上就是问题描述...，经过谷歌百度等等，终于找到了解决办法，下面我们一点一点的来复原整个问题。...混编中，keras中设置trainable=False对于TensorFlow而言并不起作用 解决的办法就是通过variable_scope对变量进行区分，在通过tf.get_collection来获取需要训练的变量...，最后通过tf优化器中var_list指定训练 以上这篇解决Keras TensorFlow 混编中 trainable=False设置无效问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
使用 Glorot 函数初始化的 VGG16 梯度的统计值 呀... 我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ?...使用 Glorot 函数进行初始化的 VGG16 模型的激活值 这就是问题所在！ 提醒一下，每个卷积层的梯度是通过以下公式计算的： ? 其中Δx 和Δy 用来表示梯度∂L/∂x 和∂L/∂y。...因此，为了拥有表现良好的 ReLU CNN，下面的问题必须被重视： ? 作者比较了使用标准初始化（Xavier/Glorot）[2] 和使用它们自己的解初始化深度 CNN 时的情况： ?...这就是我在文章开始向你们展示的图形！使用 Xavier/Glorot 初始化训练的网络没有学到任何东西。 现在猜一下 Keras 中默认的初始化是哪一种？ 没错！...结论 在这篇文章中，我们证明，初始化是模型中特别重要的一件事情，这一点你可能经常忽略。此外，文章还证明，即便像 Keras 这种卓越的库中的默认设置，也不能想当然拿来就用。
，并最终从恺明大神论文中得到的知识解决了问题。...使用 Glorot 函数初始化的 VGG16 梯度的统计值 呀... 我的模型中根本就没有梯度，或许应该检查一下激活值是如何逐层变化的。我们可以试用下面的方法得到激活值的平均值和标准差： ?...使用 Glorot 函数进行初始化的 VGG16 模型的激活值 这就是问题所在！ 提醒一下，每个卷积层的梯度是通过以下公式计算的： ? 其中Δx 和Δy 用来表示梯度∂L/∂x 和∂L/∂y。...这就是我在文章开始向你们展示的图形！使用 Xavier/Glorot 初始化训练的网络没有学到任何东西。 现在猜一下 Keras 中默认的初始化是哪一种？ 没错！...结论 在这篇文章中，我们证明，初始化是模型中特别重要的一件事情，这一点你可能经常忽略。此外，文章还证明，即便像 Keras 这种卓越的库中的默认设置，也不能想当然拿来就用。
问题 ?...解决问题的思路 这种问题解决方法有很多，比如：可以使用递归，我们写一个函数，功能如下：使用表2中的上手编号在表2中的档案号中进行查找；判断该档案号是否有上手编号；如果有继续调用我们写的函数自身，如果没有...虽然上述方法大概能够解决这个问题，但是我们可以使用FME来优雅的、巧妙的解决这个问题，解决方式如下： 将问题进行一点转换（用词不一定准确啊） 如果我们需要的是一个这样的编号串：编号，上手编号，上上手编号...编号与上手，上手与上上手，这两条线段的共有节点就是上手这个节点，我们可以根据这样的关系，将短的线段连接起来，形成长线段，长线串起的一串节点对应的编号，就是我们需要的值（我问了兜兜，不存在什么重复，也就是说...所以，这就将问题转换成了我FME能够处理的、并且不那么复杂的问题（可能有点绕啊，不过没关系，多看两边就懂了） 具体解决方式 魔板截图 ? 解释： 通过观察，编号都是是一个字母加上两位数组成的。
问题描述： 在利用神经网络进行分类和识别的时候，使用了keras这个封装层次比较高的框架，backend使用的是tensorflow-cpu。...问题分析： 首先，弄清楚，训练集、验证集、测试集的区别，验证集是从训练集中提前拿出一部分的数据集。在keras中，一般都是使用这种方式来指定验证集占训练集和的总大小。...（PS：我实际看了下，498个样本共10个标签，后100个验证集占据了基本上后面3个标签（实际上，这三个标签占了103个样本），也就是前面的训练集基本上就没有后面的标签，整体占据前面7个标签） 问题解决...，可能有不同的原因，解决方法也不尽相同，这里只是和大家分享我自己的问题解决过程。...keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter持续更新《Python深度学习》一书的精华内容，仅作为学习笔记分享。图片本文是第4篇：基于Keras解决深度学习中的回归问题。...Keras内置数据集回归问题中使用的是内置的波士顿房价数据集。...在keras中有多个内置的数据集：波士顿房价数据集CIFAR10数据集（包含10种类别的图片集）CIFAR100数据集（包含100种类别的图片集）MNIST数据集（手写数字图片集）Fashion-MNIST...数据集（10种时尚类别的图片集）IMDB电影点评数据集路透社新闻数据集其中IMDB数据集在二分类问题中被使用过，路透社新闻数据集在多分类问题中被使用。...：In 6:# 仍然使用训练集的mean stdtest_data -= meantest_data /= std搭建网络In 7:from keras import models, layersIn
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