转TensorFlow，并调用转换后模型进行预测 由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适...Keras模型转TensorFlow 其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API，且也是建议由浅入深地来研究应用，TensorFlow本身就对Keras的模型格式转化有支持，所以核心的代码很少...此外作者还做了很多选项，比如如果你的keras模型文件分为网络结构和权重两个文件也可以支持，或者你想给转化后的网络节点编号，或者想在TensorFlow下继续训练等等，这份代码都是支持的，只是使用上需要输入不同的参数来设置...使用TensorFlow模型 转换后我们当然要使用一下看是否转换成功，其实也就是TensorFlow的常见代码，如果只用过Keras的，可以参考一下： #!...以上这篇使用Keras训练好的.h5模型来测试一个实例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。
阅读本文，你将了解： 什么是梯度爆炸，模型训练过程中梯度爆炸会引起哪些问题； 如何确定自己的网络模型是否出现梯度爆炸； 如何修复梯度爆炸问题。 什么是梯度爆炸？...训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如： 模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。 模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。 训练过程中，模型损失变成 NaN。...如果你发现这些问题，那么你需要仔细查看是否出现梯度爆炸问题。 以下是一些稍微明显一点的信号，有助于确认是否出现梯度爆炸问题。 训练过程中模型梯度快速变大。 训练过程中模型权重变成 NaN 值。...重新设计网络模型 在深度神经网络中，梯度爆炸可以通过重新设计层数更少的网络来解决。 使用更小的批尺寸对网络训练也有好处。...使用 ReLU 激活函数 在深度多层感知机神经网络中，梯度爆炸的发生可能是因为激活函数，如之前很流行的 Sigmoid 和 Tanh 函数。 使用 ReLU 激活函数可以减少梯度爆炸。
（2）为什么要训练多个epoch，即数据要被“轮”多次 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，对于有限的数据集（是在批梯度下降情况下），使用一个迭代过程，更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的...2、batch （1）keras官方文档中给出的解释： 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式： 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向...对于固定的batch size: （a）在合理范围内随着epoch的增加，训练集和测试集的误差呈下降趋势，模型的训练有了效果 （b）随着epoch的继续增加，训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势...，模型过拟合训练集对测试集性能不好 （2）实验实验，通过实验+经验选取合适的batch size 和 epoch 补充知识：keras指定batchsize 具体的测试可以将keras中的第6.4程序
（2）为什么要训练多个epoch，即数据要被“轮”多次 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，对于有限的数据集（是在批梯度下降情况下），使用一个迭代过程，更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的...2、batch （1）keras官方文档中给出的解释： 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式： 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这种称为Batch gradient descent,批梯度下降 另一种，每看一个数据就算一下损失函数，...为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向...对于固定的batch size: （a）在合理范围内随着epoch的增加，训练集和测试集的误差呈下降趋势，模型的训练有了效果 （b）随着epoch的继续增加，训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势
一旦该算法已经计算了网络中每个参数的损失函数的梯度，它就通过梯度下降使用这些梯度来更新每个参数。 不幸的是，随着算法进展到较低层，梯度往往变得越来越小。...回想一下，梯度下降只是通过直接减去损失函数J(θ)相对于权重θ的梯度（∇θJ(θ)），乘以学习率η来更新权重θ。 等式是：θ ← θ – η∇θJ(θ)。它不关心早期的梯度是什么。...)) l2函数返回的正则器会在训练中的每步被调用，以计算正则损失。...希望你现在对Keras有足够的自信。随着深入，可能需要写自定义的损失函数或调解训练算法。对于这样的情况，需要使用TensorFlow的低级API，见下一章。...现在尝试添加批归一化并比较学习曲线：它是否比以前收敛得更快？ 它是否会产生更好的模型？对训练速度有何影响？
– 训练RNN时遇到的困难 怎样知道是否存在梯度爆炸？ 这些微妙的迹象表明，在你的网络训练过程中，可能会遇到梯度爆炸的情况，例如： 该模型在训练数据上无法得到牵引（如，poor loss）。...该模型是不稳定的，导致从两次更新之间的损失有巨大的变化。 训练期间模型损失呈现NaN。 如果你有这些类型的问题，你可以深入挖掘，看看你是否有梯度爆炸的问题。 这些迹象，可以用来确认是否存在梯度爆炸。...2.使用RELU激活 在深层多感知神经网络中，如果选择某些激活函数可能会出现梯度爆炸，如sigmoid函数和tanh函数。 在这里使用ReLU激活函数减少梯度爆炸。...在Keras API中使用优化器 5.使用权重正则化 还有方一种法，如果梯度梯度仍然存在，则检查网络权重的大小，并对大权重值的网络损失函数应用惩罚。...在Keras接口中使用正则化 总结 阅读这篇文章后，你了解了： 什么是爆炸梯度，以及它们在训练过程中会产生怎样的问题。 如何知道你的网络模型是否有梯度爆炸？ 如何解决网络中出现梯度爆炸的问题。
损失函数，即用于学习的反馈信号；损失函数将这些预测值与目标进行比较，得到损失值，用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度 优化器，决定学习过程如何进行；优化器使用损失值来更新网络的权重。...# 图像数据保存在4D 张量中，通常用二维卷积层（Keras 的Conv2D）来处理。 #模型：层构成的网络 # 深度学习模型是层构成的有向无环图。...虽然有一些最佳实践和原则，但只有动手实践才能让你成为合格的神经网络架构师 #损失函数与优化器：配置学习过程的关键 # 损失函数（目标函数）——在训练过程中需要将其最小化。...它能够衡量当前任务是否已成功完成。 # 具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数（每个输出对应一个损失函数）。 # 但是，梯度下降过程必须基于单个标量损失值。...import optimizers #编译这一步，你需要指定模型使用的优化器和损失函数，以及训练过程中想要监控的指标 model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop
如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。 Keras 作者 François Chollet 1）你需要知道的第一个类是 “Layer”。...3）最好在一个单独的 “build” 方法中创建权重，使用你的 layer 看到的第一个输入的形状来调用该方法。...使用这些梯度，你可以手动或使用优化器对象来更新 layer 的权重。当然，你也可以在使用梯度之前修改它们。 5）由 layers 创建的权重可以是可训练的，也可以是不可训练的。...你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： 10）有些层，特别是 “BatchNormalization” 层和 “退 Dropout” 层，在训练和推理过程中会表现出不同的行为...在研究工作中，你可能经常发现自己混合匹配了 OO 模型和函数式模型。 以上，就是使用 TensorFlow 2.0 + Keras 来重新实现大多数深度学习研究论文所需要的全部内容！
Keras 作者 François Chollet 近日发表了一系列推文，如果你使用 TensorFlow 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。...如果你使用 TF 2.0 + Keras 做深度学习研究，这里有你需要知道的一切。 ? Keras 作者 François Chollet 1）你需要知道的第一个类是 “Layer”。...4）你可以通过在 GradientTape 中调用 layer 来自动检索该层权重的梯度。使用这些梯度，你可以手动或使用优化器对象来更新 layer 的权重。当然，你也可以在使用梯度之前修改它们。...但是通过将计算编译成静态图，将能够获得更好的性能。静态图是研究人员最好的朋友！你可以通过将其包装在一个 tf.function 中来编译任何函数： ?...在研究工作中，你可能经常发现自己混合匹配了 OO 模型和函数式模型。 以上，就是使用 TensorFlow 2.0 + Keras 来重新实现大多数深度学习研究论文所需要的全部内容！
一些基本概念 在开始学习Keras之前，一些基础知识是必备的，关于深度学习的基本概念和技术，在使用Keras之前大体了解一下基础知识，这将减少你学习中的困惑。...由于functional model API在使用时利用的是“函数式编程”的风格，我们这里将其译为函数式模型。...每次的参数更新有两种方式。（我也不知道这个词为神魔出现在这里） 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。...为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向
具体而言，网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块，你可以使用它们来构建自己的模型。 极简主义：每个模块都应该尽量的简洁。每一段代码都应该在初次阅读时都显得直观易懂。...']) 编译模型时必须指明损失函数和优化器，如果你需要的话，也可以自己定制损失函数。...深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。...有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归 神经元模型，多层感知器，BP算法 目标函数（损失函数），激活函数，梯度下降法 全连接网络、卷积神经网络、递归神经网络 训练集，测试集，交叉验证，欠拟合，过拟合
在单个数据点上训练模型 作为一种快速检查，您可以使用一组或两组训练数据点来确认模型是否会产生过拟合。神经网络应立即过拟合，训练精度为100％，验证准确度与您随机猜测的模型相当。...2.确认你的模型损失 模型的损失是评估模型性能的主要方式，而模型在评估过程中设置重要的参数，因此您需要确保： 损失适合于当前任务（使用分类交叉熵损失进行多分类问题或使用焦点损失来解决类别不平衡问题...如果您的模型是通过随机猜测开始的，请检查初始损失是否接近您的预期损失。在Stanford CS231n课程中，Andrej Karpathy建议如下： 出于性能考虑寻找正确的损失。...您可以使用梯度检查，通过使用数值方法逼近梯度来检查这些错误。如果它接近计算的梯度，则反向传播实现是正确的。...总结其关键点，您应该： 从简单开始 - 首先构建一个更简单的模型，然后通过对几个数据点的训练进行测试 确认模型损失 - 检查您是否使用了正确的损失并检查初始损失 检查中间输出和连接 - 使用梯度检查和可视化来检查图层是否正确连接
其次，在单个数据节点上训练模型：可以使用一两个训练数据点（data point）以确认模型是否过度拟合。...确认模型损失 模型损失是评估模型性能的主要方式，也是模型设置重要参数以进行评估的依据，因此需要确保： 模型损失适用于任务（使用分类交叉熵损失（cross-entropy los）进行多分类问题或使用 focal...如果你使用多种类型的损失函数，如 MSE、对抗性、L1、feature loss,，那么请确保所有损失以正确的方式排序。 3....：破译单个神经元或一组神经元的激活函数； 基于梯度的方法：在训练模型时，操作由前向或后向通道形成的梯度。...在训练时，以某个概率 p（超参数）保持神经元活动来实现丢失，否则将其设置为 0。结果，网络必须在每个训练 batch 中使用不同的参数子集，这减少了特定参数的变化而变得优于其他参数。 5.
每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。...经典损失函数：通常使用交叉熵来描述两个概率之间的距离,通过刻画概率分布q来表达概率分布p的困难程度，当交叉熵作为神经网络的损失函数时，则p代表的是正确答案，q代表的是预测值。...学习率的设置 Tensorflow使用集合来解决因参数过多而带来的损失函数过长容易出错的问题。...你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。 Functional API：Keras的API是非常强大的，你可以利用这些API来构造更加复杂的模型，比如多输出模型，有向无环图等等。...接下来，让我们向模型中输入数据，在Keras中是通过 fit 函数来实现的。你也可以在该函数中指定 batch_size 和 epochs 来训练。
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。...自定义损失函数 假如你想训练一个回归模型，但训练集有噪音。你当然可以通过清除或修正异常值来清理数据集，但是这样还不够：数据集还是有噪音。此时，该用什么损失函数呢？...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？...自定义指标 损失和指标的概念是不一样的：梯度下降使用损失（比如交叉熵损失）来训练模型，因此损失必须是可微分的（至少是在评估点可微分），梯度不能在所有地方都是0。另外，就算损失比较难解释也没有关系。...然后从训练集随机批次采样。 在tf.GradientTape()内部，对一个批次做了预测（将模型用作函数），计算其损失：损失等于主损失加上其它损失（在这个模型中，每层有一个正则损失）。
什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...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。...然后我们打印模型以确保编译时没有错误。 Keras 模型优化器和编译模型 现在是时候训练这个模型，看看它是否正常工作了。...你可以查看下图中的模型训练的结果： epoch=100 的 Keras 模型训练 结语 ---- 在本文中，我们了解了什么是自定义损失函数，以及如何在 Keras 模型中定义一个损失函数。...然后，我们使用自定义损失函数编译了 Keras 模型。最后，我们成功地训练了模型，实现了自定义损失功能。
在这篇文章中，您将了解在Keras中创建，训练和评估深度学习神经网络的模型生命周期的每一步，以及如何使用训练好的模型进行预测。...编译需要指定一些参数，为您的网络模型定制训练方案，尤其需要指定的参数是用于训练网络的优化算法和该优化算法所使用的损失函数。...下面是一个展现如何编译定义好的模型的例子，（对于回归问题模型）指定随机梯度下降（sgd）作为优化算法和均方误差（mse）作为损失函数。...就会返回一个历史对象，这个对象提供了训练过程中模型性能的各种信息的概览，包括损失函数的结果和编译模型时指定的任何其他指标。...在Keras中，用这个训练好的网络模型在测试数据集上进行测试时，可以看到包括损失函数的结果在内的所有在编译时指定的测量指标的结果，比如分类的准确度。Keras会返回一个包含这些评估指标的list。
，两个输入你和一个平面，多个输入拟合的则是超平面； Keras中使用线性单元 最简单的创建线性单元模型是通过keras.Sequential，可以通过dense层来创建上述提到的线性单元模型，对于一个有三个输入...来进行这部分的练习，里面包含了如何通过keras搭建线性单元的神经元模型，并通过其weights属性来查看模型的连接权重和偏差，最后还有一个未训练的模型在预测中的表现，可以看到其随机权重在每次运行结果都不一样...随机梯度下降 在之前创建的神经网络模型中，网络中的权重都是随机指定的，此时的模型还没有学习到任何东西，这也是第一个练习中每次运行结果都不一样的原因； 所谓训练一个神经网络，指的是通过某种方式不断更新网络中的权重...； 损失函数 损失函数用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异，不同的问题使用的损失函数一般也是不同的，例如对于回归问题，即我们要预测的是数值，一个常用的用于回归问题的损失函数为MAE，即平均绝对误差，对于每个预测值...，损失函数起到向导的作用，最小化损失函数就是模型要解决的问题，以此来指导网络中权重的更新方向； 优化方法 - 随机梯度下降 通过损失函数我们确定了模型要解决的问题，但是依然需要告知模型如何去解决这个问题
验证集将不参与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。...9. shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。...10. class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。...保存模型结构、训练出来的权重、及优化器状态 keras 的 callback参数可以帮助我们实现在训练过程中的适当时机被调用。实现实时保存训练模型以及训练参数。...中的回调函数（callback）的使用与介绍 以前我在训练的时候，都是直接设定一个比较大的epoch，跑完所有的epoch之后再根据数据去调整模型与参数。
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