本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...： 1 print(model.evaluate(data_loader.test_data, data_loader.test_label)) 自定义层、损失函数和评估指标 * 可能你还会问，如果现有的这些层无法满足我的要求...类型对象，提供输入的形状 7 # 在第一次使用该层的时候调用该部分代码，在这里创建变量可以使得变量的形状自适应输入的形状 8 # 而不需要使用者额外指定变量形状。...此代码在 build 方法中创建两个变量，并在 call 方法中使用创建的变量进行运算： 1class LinearLayer(tf.keras.layers.Layer): 2 def __...自定义损失函数需要继承 tf.keras.losses.Loss 类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值
这些队列都在tf.queue包中。 有了张量、运算、变量和各种数据结构，就可以开始自定义模型和训练算法啦！ 自定义模型和训练算法 先从简单又常见的任务开始，创建一个自定义的损失函数。...如果想创建一个没有任何权重的自定义层，最简单的方法是协议个函数，将其包装进keras.layers.Lambda层。...要创建一个有多个输入（比如Concatenate）的层，call()方法的参数应该是包含所有输入的元组。...另外，当你写的自定义损失函数、自定义指标、自定义层或任何其它自定义函数，并在Keras模型中使用的，Keras都自动将其转换成了TF函数，不用使用tf.function()。...如果想让一个函数可以转换为TF函数，要遵守设么规则？ 什么时候需要创建一个动态Keras模型？怎么做？为什么不让所有模型都是动态的？
在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...还添加了一个激活层来合并非线性。在Keras中，输入批次尺寸是自动添加的，不需要在输入层中指定它。由于输入图像的高度和宽度是可变的，因此将输入形状指定为(None, None, 3)。...满足条件的输入形状以及其他配置是网络所需的最小输入尺寸。 还有，以计算输出体积的空间大小，其所示的输入体积的函数的数学方式这里。找到最小输入尺寸后，现在需要将最后一个卷积块的输出传递到完全连接的层。...这是因为如果有一个10张图像的列表，(height, width, 3)它们的height和值不同，width并且尝试将其传递给np.array()，则结果数组的形状将为(10,)and not (10...FCN_model：需要指定最终输出层中所需的类数。 将上述对象传递给train()使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数编译模型的函数。创建一个检查点回调，以在训练期间保存最佳模型。
前者允许TensorFlow使用形状为(N, H, W, C)的输入张量使用广播机制。 接下来，我们将 AdaIN 整合到风格迁移中。...减少这些高频分量的一种方法是在网络训练中添加总变分损失( total variation loss )作为正则化器： 首先，通过将图像移动一个像素来计算高频分量， 然后减去原始图像以创建一个矩阵。...总变分损失是 L1L_1L1 范数的总和。因此，训练将尝试最小化此损失函数，以减少高频分量。 还有另一种选择，就是用反射值替换填充中的常数零。...但是，Keras Conv2D 不支持反射填充，因此我们需要使用 TensorFlow 创建自定义 Conv2D 。...这产生的结果类似于 Gram 矩阵，以下是风格损失函数方程式： Ls=∑i=1L∣∣μ(ϕi(stylized))−μ(ϕi(style))∣∣2+∣∣σ(ϕi(stylized))−σ(ϕi(style
这里有一个关于用符号来创建模型的简单示例，这个示例中使用的是 Keras 的 Sequential API。 ? 使用 Keras 的 Sequential API 符号式地创建神经网络。...Functional API 是一种创建更灵活的模型的方法，可以操作非线性拓扑、共享层的模型以及有多个输入或输出的模型。...训练循环（Training Loop） 自定义的模型无论是使用 Sequential API、Functional API 还是使用子类化样式，都可以用两种方式进行训练： 一种是使用内建的训练路径和损失函数...（第一个示例讲到的，我们使用的是 model.fit 和 model.compile）； 另一种是定制更复杂的训练循环（例如，当你想要自行编写梯度裁剪代码时）或损失函数，你可以按照以下方法轻易实现： ?...同时，这两类 API 是完全互操作的，因此你可以混合并且搭配两者使用（例如将一种模型嵌套到另一种模型中）。你可以采用一个符号式模型并在子类化模型中将它用作层，反之亦然。
每幅帧就是彩色图像，可以存储在形状是 (宽度，高度，通道) 的 3D 张量中 视屏 (一个序列的帧) 可以存储在形状是 (帧数，宽度，高度，通道) 的 4D 张量中 一批不同的视频可以存储在形状是 (样本数...想引进并划分它们可用以下代码： from keras.datasets import data (x_train, y_train), (x_test, y_test) = data.load_data...损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。...比如 Flatten 层输出形状 784 的一维数据 第一个 Dense 层输出形状 100 的一维数据 第二个 Dense 层输出形状 10 的一维数据 在 Keras 里不需要设定该层输入数据的维度...该类别里有一个构造函数 __init__() 和一个 call() 函数： 构造函数负责创建不同的层，在本例中创建了一个隐藏层 self.hidden 和一个输出层 self.main_output。
这可以通过使用Python的math，Keras或TensorFlow操作来实现。 看起来很简单！以下是如何创建和应用自定义损失和自定义度量的示例。我实现了通常用于度量图像质量的PSNR度量。...与度量和损失函数类似，如果你想要使用标准卷积，池化和激活函数之外的东西，你可能会发现自己需要创建自定义的层。...get_output_shape_for(input_shape)：如果你的层修改了其输入的形状，则应在此处指定形状转换的逻辑。这可以让Keras进行自动形状推断。...我定义了call()函数的第一个输入为x（即图像张量），和第二个输入（可选）method(这是我要选择的调整大小的方法。调整的scale被定义在初始化函数__init__内 。...在get_output_shape_for()函数中我计算并返回输出张量的完整形状。
这是因为层的权重形状取决于它们的输入形状：在输入形状未知之前，它们无法被创建。...如果您可以使用 Functional API——也就是说，如果您的模型可以表示为层的有向无环图——我建议您使用它而不是模型子类化。...这里有一个简单的示例，它保存了训练过程中每个批次的损失值列表，并在每个时期结束时保存了这些值的图表。...如果你需要一个自定义训练算法，但仍想利用内置 Keras 训练逻辑的强大功能，那么实际上在fit()和从头编写的训练循环之间有一个中间地带：你可以提供一个自定义训练步骤函数，让框架来处理其余部分。...结合数据增强的特征提取 现在让我们回顾一下我提到的第二种特征提取技术，这种技术速度较慢，成本较高，但允许我们在训练过程中使用数据增强：创建一个将conv_base与新的密集分类器连接起来的模型，并在输入上端对端地进行训练
我们的 MLP 将需要一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。 输入层形状 由于我们已经确定了输入，因此我们知道输入矩阵的行数等于数据集中的数据元素/观测值的数量，并且列数等于变量/特征的数量。...在我们继续下一个示例时，这将更有意义。 创建一个 TensorBoard 回调 在本章中，我通过复制第 2 章“开始使用深度学习来解决回归问题”的网络和数据。...我们的目标是创建一个深度神经网络，根据输入特征，该网络可以预测患者是否有癫痫发作。 加载数据 我们可以使用以下函数加载本章中使用的数据。...输入层 和以前一样，我们的输入层需要知道数据集的维度。 我喜欢在一个函数中构建整个 Keras 模型，并允许该函数传递回已编译的模型。 现在，此函数仅接受一个参数，即特征数。...在 Keras 中创建自定义回调实际上非常简单。 我们需要做的就是创建一个固有的Callback类，并覆盖所需的方法。
一个 5D 向量只有一个轴，并且沿着轴有五个维度，而一个 5D 张量有五个轴（并且可以有任意数量的维度沿着每个轴）。...应用于神经网络，意味着找到分析上产生最小可能损失函数的权重值的组合。这可以通过解方程grad(f(W), W) = 0来实现W。这是一个N个变量的多项式方程，其中N是模型中的系数数量。...以下列表显示了我们的损失函数。...在SimpleDense中，我们不再像NaiveDense示例中那样在构造函数中创建权重；相反，我们在一个专门的状态创建方法build()中创建它们，该方法接收层首次看到的第一个输入形状作为参数。...(), metrics=[keras.metrics.BinaryAccuracy()]) 如果您想传递自定义损失或指标，或者如果您想进一步配置您正在使用的对象，例如通过向优化器传递
图中显示了上面代码创建的模型（使用 plot_model 构建，您可以在本文的下一个示例中重用代码片段） TensorFlow 2.0 提供了另一种符号模型构建 API：Keras Functional...使用 Functional API 创建多输入 / 多输出模型的快速示例 Functional API 是一种创建更灵活模型的方法。...您可以使用内置的训练例程和损失函数（请参阅第一个示例，我们使用 model.fit 和 model.compile），或者如果您需要增加自定义训练循环的复杂性（例如，如果您喜欢编写自己的梯度裁剪代码）或损失函数...Pix2Pix 的自定义训练循环和损失功能的示例 这两种方法都很重要，并且可以方便地降低代码复杂性和维护成本。...我也喜欢用这种风格编写代码，但是我想花点时间强调一下这种风格的局限性（了解其中的利弊是很好的）。 局限性 重要的是，在使用命令式 API 时，您的模型由类方法的主体定义的。
损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...Keras 中的自定义损失函数可以以我们想要的方式提高机器学习模型的性能，并且对于更有效地解决特定问题非常有用。例如，假设我们正在构建一个股票投资组合优化模型。...在这种情况下，设计一个定制损失函数将有助于实现对在错误方向上预测价格变动的巨大惩罚。 我们可以通过编写一个返回标量并接受两个参数（即真值和预测值）的函数，在 Keras 中创建一个自定义损失函数。...我们的模型实例名是 keras_model，我们使用 keras 的 sequential（）函数来创建模型。 我们有三个层，都是形状为 64、64 和 1 的密集层。...我们有一个为 1 的输入形状，我们使用 ReLU 激活函数（校正线性单位）。 一旦定义了模型，我们就需要定义我们的自定义损失函数。其实现如下所示。我们将实际值和预测值传递给这个函数。
然后，如果我们想添加更多可以访问我们系统的人，我们将创建一个额外的文件夹。我们的下一步是将图像大小调整为 (224, 224, 3) 形状，以便我们可以将其通过 VGG-16 架构。...因此我们已经有 3 个通道，我们不需要指定。VGG-16 所需的通道数为 3，架构的理想形状为 (224, 224, 3)。调整大小步骤完成后，我们可以将所有者的目录转移到图像文件夹中。...图像数据的增强 我们收集并创建了我们的图像，下一步是对数据集执行图像数据增强以复制副本并增加数据集的大小。...将在 VGG-16 模型的顶层添加自定义层，然后我们将使用此迁移学习模型来预测它是否是授权所有者的脸。自定义层由输入层组成，它基本上是 VGG-16 模型的输出。...最终模型将输入作为 VGG-16 模型的开始，输出作为最终输出层。 回调函数 在下一个代码块中，我们将查看面部识别任务所需的回调。
提示 如果您想在 C++中实现一种新类型的低级 TensorFlow 操作，并且希望使其与自动微分兼容，那么您需要提供一个函数，该函数返回函数输出相对于其输入的偏导数。...例如，以下代码示例创建了一个最多包含三条记录的 FIFO 队列，每条记录包含一个 32 位整数和一个字符串的元组。...例如，考虑以下tf_cube()函数： @tf.function def tf_cube(x): return x ** 3 每次您调用一个 TF 函数并使用新的输入类型或形状组合时，它会生成一个新的具体函数...这样的参数类型和形状组合被称为输入签名。如果您使用它之前已经见过的输入签名调用 TF 函数，它将重用之前生成的具体函数。...使用 TF 函数与 Keras（或不使用） 默认情况下，您在 Keras 中使用的任何自定义函数、层或模型都将自动转换为 TF 函数；您无需做任何事情！
有一些神经网络有数百万个节点（神经元）和数十亿个联结！ 一个神经元可以看作是一个函数，它接受一个输入值，返回一个输出值。 ? 人工神经元模仿生物学中的神经元 单个神经元本身不能做什么。...它会运行许多次，根据损失函数通过反向传播改变各个权重。可以说神经网络被输入测试数据，然后得到并分析结果，取得得分并使自己变得更加准确。通过这个过程，一个神经网络可以学习并提高预测的准确度。...我不会讲述反向传播过程和损失函数，但是有许多很棒的资源介绍了它们，例如这一篇。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是神经网络的一种特别的类型。...如果你有一只猫在伸懒腰怎么办？我们需要添加更多形状。 ? 来自计算机视觉专家李飞飞的TED演讲的更多猫形状。 到目前为止，应该很清楚，直接告诉计算机寻找某些形状是行不通的。猫有各种形状和大小。...通过神经网络提取特征并在数据中查找模式，它可以利用某些我们从未考虑过的图像信息！ 用Keras创建卷积神经网络 现在我们进一步直观了解CNN应该怎么运作。
然而，这也是一个数据集，深度学习提供了一个非常有用的功能，就是编写一个新的损失函数，有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。...我发现自定义损失函数在建立需要为不同数量级的数据创建预测的回归模型时非常有用。例如，在一个价值可以显著变化的地区预测房价。...我们将探讨的下一个内置损失函数是根据预测值与目标值的之间自然对数的差来计算误差。它在此处定义并在下面写出。...该函数使用 clip 操作来确保负值不会传递到日志函数，并且向 clip 后的结果＋1，这可确保所有对数转换的输入都具有非负数结果。这个函数与我们在 R 中定义的函数类似。 ?...我用不同的损失函数训练了四种不同的模型，并将这种方法应用于原始房价和转换后的房价当中。以下显示了所有这些不同组合的结果。 ?
而且，为了防止你打瞌睡，我为学习过程创建了一个很酷的可视化演示样例。 ? 图 3. 在训练过程中，从属于某一类别的区域的可视化过程 什么是神经网络？ 让我们首先回答一个关键的问题：什么是神经网络？...因此，向量 *x *是第 0 层（输入层）的激活结果。层中的每个神经元将根据以下方程进行类似的计算： ? 为了让读者更清晰地理解，我们将第二层的方程展开如下： ?...而这种非线性元素让模型具有很大的灵活性，也使我们能够在学习过程中创建复杂的函数。激活函数也对训练的速度有很大影响，这也是我们选择激活函数的一个重要标准。图 6 显示了一些常用的激活函数。...为了实现这个目标，我们需要借助于微积分知识，并且使用梯度下降法去找到函数的最小值。在每轮迭代中，我们将计算损失函数对我们的神经网络中每个参数的偏导数。...选择一个合适的学习率是十分关键的，如果学习率太小，神经网络的学习速度就会非常慢；而如果学习率太大，我们又可能找不到最小值。 dW 和 db 是使用链式法则计算出来的损失函数关于 W 和 b 的偏导数。
有了这些库和框架，我们创建一个神经网络，哪怕是架构很复杂的网络，往往也只是需要几个导入和几行代码而已。...最后，计算的结果会传入一个非线性或函数 g 中。我在下面会提及一些最常见的激活函数。 图：单个神经元 单个网络层 现在，我们把范围缩小一点，思考一下神经网络的整个网络层是怎么进行数学运算的。...现在，我们可以顺利地创建一个矩阵方程式了，从而一次性计算该网络层的所有神经元。我们同样写下来用过的矩阵和向量的维度。 多个例子中的向量化 我们迄今所用的方程式只涉及了一个例子。...在神经网络的学习过程中，你通常要处理大量的数据，最高可达数百万条。所以下一步就是在多个例子中实现向量化。假设我们的数据集有 m 个条目，每个有 nx 个特征。...在每次迭代中，我们会计算损失函数偏导数相对于每个神经网络参数的值。对于不太熟悉这种计算类型的人，我这里提示一下，导数能够描述函数的斜率。正因如此，我们能够知道该如何操作变量，从而在图中向下移动。
有了这些库和框架，我们创建一个神经网络，哪怕是架构很复杂的网络，往往也只是需要几个导入和几行代码而已。...最后，计算的结果会传入一个非线性或函数 g 中。我在下面会提及一些最常见的激活函数。 图：单个神经元 单个网络层 现在，我们把范围缩小一点，思考一下神经网络的整个网络层是怎么进行数学运算的。...现在，我们可以顺利地创建一个矩阵方程式了，从而一次性计算该网络层的所有神经元。我们同样写下来用过的矩阵和向量的维度。...所以下一步就是在多个例子中实现向量化。假设我们的数据集有 m 个条目，每个有 nx 个特征。首先，我们将每一层的垂直向量 x，a 和 z 放在一起，分别创建矩阵 X，A 和 Z。...在每次迭代中，我们会计算损失函数偏导数相对于每个神经网络参数的值。对于不太熟悉这种计算类型的人，我这里提示一下，导数能够描述函数的斜率。正因如此，我们能够知道该如何操作变量，从而在图中向下移动。
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