引言在Python中，魔术方法（Magic Methods）是一种特殊的方法，它们用于自定义对象的行为和操作。通过实现这些方法，我们可以让自定义的类对象更加灵活，支持一系列的内建函数和语法糖。...本文将详细介绍Python中常用的魔术方法，以及如何利用它们来自定义对象的行为。第一步：魔术方法的基本概念1.1 什么是魔术方法？魔术方法是以双下划线开头和结尾的特殊方法，例如init、str__等。...它们在对象生命周期的不同阶段被调用，允许我们在这些时机插入自定义的代码。1.2 常用的魔术方法init: 初始化方法，在创建对象时调用。str: 返回对象的字符串表示，通过str(obj)调用。...time.sleep(2)# 输出：Time elapsed: 2.0 seconds结论魔术方法是Python中强大的工具，可以让我们更好地控制自定义对象的行为和操作。...通过实现这些方法，我们可以使对象更符合我们的设计需求，提高代码的可读性和灵活性。希望本文对你理解和应用Python中的魔术方法有所帮助。在实际开发中，灵活运用这些方法，让你的代码更加优雅和易维护。
通常我们会用 “层形成的图” 来想象神经网络 ( 这些图片是用于初始化 Inception-ResNet 的模式 ) 这种图可以是左侧显示的 DAG ( 有向无环图 )，也可以是右侧显示的堆栈。...Sequential 用于堆栈，而 Functional 用于 DAG ( 有向无环图 )。 ?...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。...局限性 当前的符号 API 最适合开发层的有向无环图模型。这在实践中占了大多数用例，尽管有一些特殊的用例不适合这种简洁的抽象，例如，动态网络（如树状神经网络）和递归网络。...这两种样式也是完全可互操作的，因此您可以混合搭配（例如，您可以将一种模型类型嵌套在另一种模型类型中）。您可以将符号模型用作子类模型中的一个层，或者相反。
参考链接： Keras中的深度学习-数据预处理 相信大家经过之前几篇文章的学习，已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识，那么我们即将正式开始对于Keras的学习。 ...Model类模型（使用Keras函数式API） Keras函数式API是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图、或具有共享层的模型）的方法。 ...自定义层 对于无状态的自定义操作，使用Lambda层（在核心网络层中）即可，然而想要包含可训练权重的自定义层，需要实现三个方法：①build中定义权重；②call中编写层的功能逻辑；③compute_output_shape...经过这三步操作即可实现包含可训练权重的自定义层。 ...应用Applications Keras的应用模块提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和微调，可用的模型有（在ImageNet上预训练过的用于图像分类的模型）Xception
TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数 SeparableConv2D：二维深度可分离卷积层。不同于普通卷积同时对区域和通道操作，深度可分离卷积先操作区域，再操作通道。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。...通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。 Attention：Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
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。...)，以降低卷积操作后的空间维度。...对于图层类型和有关术语的知识，可以参考以前的 Keras 教程 https://www.pyimagesearch.com/2018/09/10/keras-tutorial-how-to-get-started-with-keras-deep-learning-and-python...在模型定义中，我使用 Lambda 层，如代码中的黄色突出显示，它可以用于插入自定义激活函数 CRELU （Concatenated ReLUs）， 激活函数 CRELU 是由 Shang 等人在论文“...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。
用户可以拖放自己的图像，这会产生如下输出： 基本参数 运行GradIO接口需要创建一个对象，该对象作为输入参数：- 表示要使用的输入接口的字符串，或者用于其他自定义的子类（参见下文）。...- 表示要使用的输出接口的字符串，或者用于其他自定义的子类（参见下文）。 - 表示传入模型类型的字符串。支持的类型包括keras。 - 用于处理的实际模型。...通常为“RGB”（3通道RGB）或“L”（1通道灰度）。默认值：'RGB' scale- 用于重新缩放图像中每个像素值的浮点数。...具有自定义参数的输入/输出对象 对于输入和输出接口的小的常见更改，您通常可以简单地更改输入和输出对象的构造函数中的参数，以影响预处理/后处理。...这可以用于显示特征属性，例如作为解释方法。用户提供自己的显着性函数，该函数应该包含三个参数：模型对象，输入要素和输入标签。
非常简单的例子，学习如何使用TensorFlow 2.0打印“hello world”。 基本操作。一个涵盖TensorFlow 2.0基本操作的简单示例。 2 - 基础模型 线性回归。...卷积神经网络。使用TensorFlow 2.0'Layer'和'Model'API构建卷积神经网络，以对MNIST数字数据集进行分类。 卷积神经网络（初级）。...原始实现卷积神经网络以对MNIST数字数据集进行分类。 无监督学习 自动编码器。构建自动编码器以将图像编码为较低维度并重新构建它。...构建深度卷积生成对抗网络（DCGAN）从噪声生成图像。 4 - 通用工具 保存并恢复模型。使用TensorFlow 2.0保存和恢复模型。 构建自定义图层和模块。...了解如何构建自己的'Layer'和'模块并将其集成到TensorFlow 2.0模型中。
鉴于小说或短篇小说的文本，可能希望按类型（例如浪漫或惊悚）自动对其进行分类，同时可以预测它的大致日期。可以训练两个独立的模型：一个用于分类，一个用于与预测时间。...Function API介绍 在function API中，可以直接操作张量，并将图层用作使用张量和返回张量的函数。...看起来有点神奇的唯一部分是仅使用输入张量和输出张量实例化Model对象。...多输入模型 Function API可用于构建具有多个输入的模型。通常，此类模型在某些时候使用可以组合多个张量的图层合并它们的不同输入分支：通过添加，连接等操作。...几个常见的神经网络组件被实现为图形。两个值得注意的是Inception模块和残差连接。为了更好地理解function API如何用于构建图层图，看一下如何在Keras中实现它们。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。...例如，您可以使用图层或优化器而无需使用Keras Model 进行训练。 易于扩展：您可以编写自定义构建块来表达新的研究想法，包括新的图层、损失函数和[在此插入您的想法]以开发最先进的想法。...定义模型的最常用方法是构建图层图，最简单的模型类型是层的堆叠。...可以使用前面显示的简单编译和拟合命令编译和训练所有三种类型的模型，或者您可以编写自己的自定义训练循环以进行完全控制。...请注意，tf.layers中的非面向对象的层将被废弃，并且tf.contrib.*（包括tf.contrib.slim和tf.contrib.learn等高级API）将在TF 2.0中不可用。
接下来我们将通过4个不同方面，来对比Keras和PyTorch，最终初学者会明白应该选谁。 用于定义模型的类与函数 Keras提供功能性API来定义深度学习模型。...而反观TF，如果需要实现自定义的东西，在TF张量和Numpy阵列之间来回转换可能会很麻烦，需要开发人员对TensorFlow会话有充分的了解。 PyTorch上这种操作实际上要简单得多。...你只需要知道两个操作：一个将Torch Tensor（一个Variable对象）切换到Numpy，另一个反过来。...如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。然后，如果希望将某些操作移动到CPU，则可以使用单行操作。...选择框架的建议 Seif通常给出的建议是从Keras开始，毕竟又快、又简单、又好用！你甚至可以执行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow。
参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数 SeparableConv2D：二维深度可分离卷积层。不同于普通卷积同时对区域和通道操作，深度可分离卷积先操作区域，再操作通道。...并非卷积的逆操作，但在卷积核相同的情况下，当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下，卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。 LocallyConnected2D: 二维局部连接层。...类似Conv2D，唯一的差别是没有空间上的权值共享，所以其参数个数远高于二维卷积。 MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数，主要作用是降维。...一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM：长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。...通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元，再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。 Attention：Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
图（Graph）是用于表示对象之间关联关系的一种抽象数据结构，使用节点/顶点（Node/Vertex）和边（Edge）进行描述：顶点表示对象，边表示对象之间的关系。...组成工作流程的TF-GNN的各个部分 TF-GNN库的初始版本包含了许多实用程序和功能，包括： 一个高水平的Keras风格的API，用于创建GNN模型，可以很容易地与其他类型的模型组合。...GNN经常与排名、深度检索（双编码器）或与其他类型的模型（图像、文本等）结合使用。 用于异构图的GNN API。在现实世界中处理的许多图问题都包含不同类型的节点和边。...一个保存了图数据的GraphTensor复合张量类型。其可以被分批处理，并有可用的图操作程序。 一个对GraphTensor结构的操作库： 在节点和边上进行各种有效的传播和池化操作的相关工具。...例如，指定某些电影或流派在推荐时拥有更多的权重。 那么，就可以通过自定义图卷积来生成一个更高级的GNN。
如果您是在Keras中创建自定义图层的新手，那么您可以实施三种强制方法。...build(input_shape)，在这里你定义图层的权重，在我们的例子中是10-D特征空间中的10个簇，即10x10个权重变量。...（实验） 由于我们正在处理图像数据集，所以值得一试卷积自动编码器，而不是仅使用完全连接的图层构建。...值得一提的是，为了重建图像，您可以选择去卷积层（Keras中的Conv2DTranspose）或上采样（UpSampling2D）层以减少伪像问题。...进一步阅读 在Keras建立自动编码器 - 官方Keras博客 用于聚类分析的无监督深嵌入 - 激励我写这篇文章。
TF-GNN 库的初始版本包含许多实用程序和功能，供初学者和有经验的用户使用，包括： 用于创建可轻松与其他类型模型组合的 GNN 模型的高级 Keras 样式 API。...GNN 通常与排序、深度检索（双编码器）结合使用或与其他类型的模型（图像、文本等）混合使用。 用于异构图的 GNN API。我们在 Google 和现实世界中处理的许多图问题都包含不同类型的节点和边。...一种GraphTensor复合张量类型，它保存图形数据，可以批处理，并具有可用的图形操作例程。 GraphTensor结构上的操作库： 节点和边上的各种高效广播和池化操作，以及相关工具。...示例用法 在下面的示例中，我们使用 TF-GNN Keras API 构建了一个模型，根据用户观看的内容和喜欢的类型向用户推荐电影。...例如，在我们之前的用例中，我们可能希望在给出推荐时指定某些电影或类型的权重更大。在下面的代码片段中，我们定义了一个更高级的 GNN，它带有自定义图卷积，在这种情况下带有加权边。
一、前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型，包括多层卷积，多层全连接层，一般我们改写的时候卷积层基本不动，全连接层从后面几层依次向前改写，因为先改参数较小的。...from keras.datasets import mnist # 加载OpenCV（在命令行中窗口中输入pip install opencv-python），这里为了后期对图像的处理， # 大家使用...这些变化是为了使图像满足VGG16所需要的输入格式 import cv2 import h5py as h5py import numpy as np # 建立一个模型，其类型是Keras的Model...类对象，我们构建的模型会将VGG16顶层（全连接层）去掉，只保留其余的网络 # 结构。...自定义的网络层： ?
安装 h5py，用于模型的保存和载入： pip install h5py pip install numpy scipy pip install pillow sudo pip install keras...你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。 2. 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。...MaxPooling 层 指定图层的类型，并且指定赤的大小，然后自动完成赤化操作，酷毙了！ model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2))) 3....以上操作利用序列模型构建了一个模型。一旦指定了一个网络架构，还需要指定优化器和损失函数。在Keras中使用compile函数来达到这个功能。...接下来，让向模型中输入数据，在Keras中是通过 fit 函数来实现的。也可以在该函数中指定 batch_size 和 epochs 来训练。
卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类的神经网络架构，通常包含卷积层和池化层两种类型。卷积层接受输入图像并将其抽象为简单的特征图，池化层则是为了降低特征图的维数。...因此如果我们已经找到可以正确识别狗的模型，只需要在其之上添加一层来预测狗的品种就可以了，那我们该 怎么操作呢？ 为了最大程度地利用转移学习，我们需要仔细考虑转移到模型中的“学习”。...从预先训练的模型中转移学习Keras是一个基于Python的深度学习库，已经为我们编译了多个训练好了的模型。在本练习中，我们将研究两种常见的预训练模型：VGG16和Resnet50。...总结一下，我们需要做的包括： 1.选择一个有很多狗狗的数据库 2.找到预先训练过的模型对狗进行分类（例如VGG16和Resnet50） 3.添加我们自己的自定义图层以对狗的品种进行分类 用于转移学习的自定义层...这种类型的体系结构用于典型的神经网络体系结构（而不是CNN）。我们添加了额外的损失和密集层，以减少过度拟合。CNN首先使用卷积层的部分原因是为了避免这种过度拟合。
有几种方法可以自定义这个简单的工作流程： 提供您自己的自定义指标。 将 callbacks 传递给 fit() 方法以安排在训练过程中的特定时间点执行的操作。 让我们来看看这些。...可以进行步幅卷积：步幅大于 1 的卷积。在图 8.7 中，您可以看到在 5×5 输入（无填充）上使用步幅 2 进行 3×3 卷积提取的补丁。...步幅卷积在分类模型中很少使用，但对于某些类型的模型非常有用，您将在下一章中看到。 在分类模型中，我们倾向于使用最大池化操作来对特征图进行下采样，您在我们的第一个卷积神经网络示例中看到了它的作用。...与卷积的一个重要区别是，最大池化通常使用 2×2 窗口和步幅 2 进行，以便将特征图下采样 2 倍。另一方面，卷积通常使用 3×3 窗口和无步幅（步幅 1）。 为什么要以这种方式对特征图进行下采样？...此外，密集连接层中的表示不再包含有关对象在输入图像中位置的信息；这些层摆脱了空间的概念，而对象位置仍然由卷积特征图描述。对于需要考虑对象位置的问题，密集连接特征基本上是无用的。
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