首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址: https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。
Keras 是一个用 Python 编写的,高级的神经网络 API,使用 TensorFlow,Theano 等作为后端。快速,好用,易验证是它的优点。 官方文档传送门:http://keras.io/ 中文文档传送门:http://keras.io/zh 中文第三方文档:http://keras-cn.readthedocs.io
在Keras中有两种深度学习的模型:序列模型(Sequential)和通用模型(Model)。差异在于不同的拓扑结构。
Keras官网:http://keras.io/ Github项目:https://github.com/fchollet/keras 中文文档主页:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Github中文文档:https://github.com/MoyanZitto/keras-cn.git 本博客主要给出某些必备的部分(一直更新中),详细内容请移步至Github以及MoyanZitto的主页。 第一部分:快速开始Keras Keras的核心数据结构是
选自MachineLearningMastery 作者:Jason Brownlee 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路雪 判断长短期记忆模型在序列预测问题上是否表现良好可能是一件困难的事。也许你会得到一个不错的模型技术得分,但了解模型是较好的拟合,还是欠拟合/过拟合,以及模型在不同的配置条件下能否实现更好的性能是非常重要的。 在本教程中,你将发现如何诊断 LSTM 模型在序列预测问题上的拟合度。完成教程之后,你将了解: 如何收集 LSTM 模型的训练历史并为其画图。 如何判别一个欠拟合、较
《统计学习方法》中指出,机器学习的三个要素是模型,策略和优算法,这当然也适用于深度学习,而我个人觉得keras训练也是基于这三个要素的,先建立深度模型,然后选用策略(目标函数),采用优化器,编译和训练模型。
Python深度学习-深入理解Keras:Keras标准工作流程、回调函数使用、自定义训练循环和评估循环。
本文是对The 5 Step Life-Cycle for Long Short-Term Memory Models in Keras的复现与解读,新手博主,边学边记,以便后续温习,或者对他人有所帮助
You can wrap the loss function as a inner function and pass your input tensor to it (as commonly done when passing additional arguments to the loss function).
二分类可能是机器学习最常解决的问题。我们将基于评论的内容将电影评论分类:正类和父类。
中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
该文章介绍了在深度学习模型中,不同的层对输入进行计算,从而影响模型的性能。文章详细讨论了卷积层、池化层、全连接层和LSTM层的特点和作用,以及如何使用这些层来构建高性能的模型。此外,文章还探讨了如何通过冻结层和重新训练层来提高模型的性能。
开始深度学习的内容,本文是《Python深度学习》一书中的实战案例:电影评论的二分类问题。
这是一个典型的二分类问题。使用的是IMDB数据集,训练集是25000条,测试也是25000条
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络,但是您必须遵循严格的模型生命周期。
Keras框架速查表 1 Keras 1.1 一个基本示例 2 数据 2.1 Keras数据设置 3 模型结构 3.1 Sequential模型 3.2 多层感知器(MLP) 3.2.1 二元分类 3.2.2 多类别分类 3.2.3 回归 3.3 卷积神经网络(CNN) 3.4 循环神经网络(RNN) 4 预处理 4.1 序列填充 4.2 创建虚拟变量 4.3 训练集、测试集分离 4.4 标准化/归一化 5 模型细节提取 5.1 模型输出形状 5.2 模型总结 5.3 get模型参数 5.4 g
我们知道,深度学习也是机器学习的一个范畴,所以它满足机器学习的基本思想:从数据中拟合出某种规律,只是它的模型结构与经典机器学习的模型不同,且具有特色:它的模型结构像人脑的神经元一样连接,所以我们也把这种结构叫做神经网络
性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置
在训练深度学习模型的时候,通常将数据集切分为训练集和验证集.Keras提供了两种评估模型性能的方法:
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
keras是一个可用于快速构建和训练深度学习模型的API。里面的模型的一般的使用流程如下:
上一篇 seq2seq 入门 提到了 cho 和 Sutskever 的两篇论文,今天来看一下如何用 keras 建立 seq2seq。 第一个 LSTM 为 Encoder,只在序列结束时输出一个语
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
References 官方文档:multi_gpu_model(https://keras.io/utils/#multi_gpu_model)以及Google。 误区 目前Keras是支持了多个GPU同时训练网络,非常容易,但是靠以下这个代码是不行的。 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" 当你监视GPU的使用情况(nvidia-smi -l 1)的时候会发现,尽管GPU不空闲,实质上只有一个GPU在跑,其他的就是闲置的占用状态,也就是说,如果你的电脑里面有
因为我只想要最佳的模型,所以没有尝试保存所有有提升的模型,结果是什么样自己试。。。
注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器,来创建一个 Sequential 模型:
在实际操作中可以用自己的数据进行测试,最终预测出的predicts,可以利用回归评价指标和y_test进行模型效果的评价。
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.
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
电脑上看效果好,不用左右滑屏。都调好了,复制粘贴就可以在PyCharm里直接跑起来。 # -*- coding: utf-8 -*- # 需要安装和引入的包有tensorflow\pandas\numpy\matplotlib\scikit-learn # 使用pip安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow pandas matplotlib scikit-learn import numpy as
创建一个新的文件,命名为 keras_first_network.py ,然后将教程的代码一步步复制进去。
文件下载:https://download.csdn.net/download/sxf1061700625/19229828
如果安装时使用anaconda且使用默认安装路径,则在 C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages\tensorflow处可以找到(此处为GPU版本),cpu版本可在C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow处找到。若并非使用默认安装路径,可参照根目录查看找到。
Keras是一个极简和高度模块化的神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基于Theano或Tensorflow。Keras 为支持快速实验而生,如果你有如下需求,请选择Keras:
使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集,该数据集包含 50,000 条电影评论,其中 25,000 条用于训练,25,000 条用于测试。每条评论被标记为正面或负面情感,因此该数据集是一个二分类问题。
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层,以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
Keras 是一个深度学习库,它封装了高效的数学运算库 Theano 和 TensorFlow。
代码路径:https://github.com/lilihongjava/leeblog_python/tree/master/tensorflow_logistic_regression
当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型,就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点,我经常能看到下面这样的问题:
深度学习模式可能需要几个小时,几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止,你可能就白干了。 在这篇文章中,你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中,如何检查你的深度学习模型。 让我们开始
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外,Keras还允许在训练深度学习模型时,定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量,这一点尤其有用。 在本教程中,你将学到在Keras训练深度学习模型时,如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后,你将知道: Keras度量的工作原理,以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量,并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
本篇主要讲LSTM的参数计算和Keras TimeDistributed层的使用。LSTM的输入格式为:[Simples,Time Steps,Features]
TensorFlow 2.0 终于发布了,看了介绍之后,发现越来越像Keras了。主要的变化在于:
机器之心整理 参与:思源 今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。而昨日,François Chollet 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量。 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量。但该项目还在进行中,虽然目前已经
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