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使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践

同样的，我们也可以在双向RNN模型基础上加多几层隐藏层得到深层双向RNN模型。 注：每一层循环体中参数是共享的，但是不同层之间的权重矩阵是不同的。...Keras在layers包的recurrent模块中实现了RNN相关层模型的支持，并在wrapper模型中实现双向RNN包装器。...双向RNN包装器 Bidirectional(layer, merge_mode=’concat’, weights=None) 参数说明： layer: SimpleRNN、LSTM、GRU等模型结构...下图给出上图搭建的DBRNN的summary。 模型的损失函数，优化器和评价指标如下： 在训练模型之前，介绍Keras中一种优化模型效果且可以加快模型学习速度的方法：EarlyStopping。...注意这里需要输入的是list类型的数据，所以通常情况只用EarlyStopping的话也要是[EarlyStopping()] keras.callbacks.EarlyStopping(monitor

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深度学习中的模型修剪

） 函数中的“不重要”概念 神经网络是函数近似器。...我们如何理解不重要的权重？这里的前提是什么？ 请考虑使用梯度下降的优化过程。并非所有权重都使用相同的梯度幅度进行更新。给定损失函数的梯度是相对于权重（和偏差）而言的。...在优化过程中，某些权重将使用比其他权重更大的梯度幅度（正负）进行更新。优化器认为这些权重很重要，可以最大程度地减少训练目标。接受相对较小梯度的权重可以认为是不重要的。...序列化修剪的模型时，我们需要使用tfmot.sparsity.keras.strip_pruning，它将删除tfmot添加到模型的修剪包装。否则，我们将无法在修剪的模型中看到任何压缩优势。...请注意，在将修剪后的模型传递给TensorFlow Lite的转换器时，您应该去除修剪后的包装。 ? 除精度测量外，压缩率是另一种广泛使用的用于测量特定修剪算法的指标。

1.1K20

keras doc 8 BatchNormalization

一个使用噪声层的典型案例是构建去噪自动编码器，即Denoising AutoEncoder（DAE）。该编码器试图从加噪的输入中重构无噪信号，以学习到原始信号的鲁棒性表示。...Way to Prevent Neural Networks from Overfitting 包装器Wrapper TimeDistributed包装器 keras.layers.wrappers.TimeDistributed...(layer) 该包装器可以把一个层应用到输入的每一个时间步上 参数 layer：Keras层对象 输入至少为3D张量，下标为1的维度将被认为是时间维 例如，考虑一个含有32个样本的batch，每个样本都是...不同的是包装器TimeDistribued还可以对别的层进行包装，如这里对Convolution2D包装： model = Sequential() model.add(TimeDistributed(...编写的层以适应Keras1.0 以下内容是你在将旧版Keras实现的层调整为新版Keras应注意的内容，这些内容对你在Keras1.0中编写自己的层也有所帮助。

1.3K50

在TensorFlow中使用模型剪枝将机器学习模型变得更小

学习如何通过剪枝来使你的模型变得更小 ? 剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。...模型变得稀疏，这样就更容易压缩。由于可以跳过零，稀疏模型还可以加快推理速度。 预期的参数是剪枝计划、块大小和块池类型。 在本例中，我们设置了50%的稀疏度，这意味着50%的权重将归零。...block_size —— 矩阵权重张量中块稀疏模式的维度(高度，权值)。 block_pooling_type —— 用于对块中的权重进行池化的函数。必须是AVG或MAX。...我们定义一个记录模型的文件夹，然后创建一个带有回调函数的列表。 tfmot.sparsity.keras.UpdatePruningStep() 使用优化器步骤更新剪枝包装器。...如果未能指定剪枝包装器，将会导致错误。 tfmot.sparsity.keras.PruningSummaries() 将剪枝概述添加到Tensorboard。

1.2K20

使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

首先，让我们看看YOLO到底是什么以及它以什么闻名。 YOLO 作为实时物体检测器 什么是YOLO？...相反，它在单个前向网络中预测整个图像的边界框和类别。 下面你可以看到 YOLO 与其他流行的检测器相比有多快。...在不深入细节的情况下，要记住的关键是 Keras 只是 TensorFlow 框架的包装器。...那里有 80 种对象类型。 如何训练您的自定义 YOLO 对象检测模型 任务说明 要设计对象检测模型，您需要知道要检测的对象类型。这应该是您要为其创建检测器的有限数量的对象类型。...您对第四个 YOLO 版本以及它与其他检测器的不同之处有足够的了解。 现在没有什么能阻止您在 TensorFlow 和 Keras 中训练您自己的模型。

4.5K10

深度学习（六）keras常用函数学习 2018最新win10 安装tensorflow1.4（GPUCPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败 导入ten

，或用于初始化权重的初始化器。...参考initializers bias_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。...如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array y：标签，numpy array batch_size...，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。...: 掩膜 arguments：可选，字典，用来记录向函数中传递的其他关键字参数 例子 # add a x -> x^2 layer model.add(Lambda(lambda x: x *

2.1K10

Keras作者：TF 2.0＋Keras深度学习研究你需要了解的12件事

一个 Layer 封装了一个状态 (权重) 和一些计算 (在 “call” 方法中定义)。 2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。...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！

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“Keras之父发声：TF 2.0 + Keras 深度学习必知的12件事”

一个 Layer 封装了一个状态 (权重) 和一些计算 (在 “call” 方法中定义)。 ? 2）“add_weight” 方法提供了创建权重的快捷方式。...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。这种模式让我们不用必须指定’ input_dim ‘: ?...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！

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章 使用Keras搭建人工神经网络

当然，其他的线性分类模型（如 Logistic 回归分类器）也都实现不了，但研究人员期望从感知器中得到更多，他们的失望是很大的，导致许多人彻底放弃了神经网络，而是转向高层次的问题，如逻辑、问题解决和搜索...后面还会使用其他的损失函数、优化器和指标，它们的完整列表见https://keras.io/losses、 https://keras.io/optimizers、和 https://keras.io/...要这么做的话，必须将Keras模型包装进模仿Scikit-Learn回归器的对象中。...) KerasRegressor是通过build_model()将Keras模型包装起来的。...回答以下问题： 输入矩阵X的形状是什么？ 隐藏层的权重矢量Wh和偏置项bh的形状是什么? 输出层的权重矢量Wo和偏置项bo的形状是什么? 输出矩阵Y的形状是什么？

3.1K30

扶稳！四大步“上手”超参数调优教程，就等你出马了 | 附完整代码

常用的回调函数如下： keras.callbacks.History() 记录模型训练的历史信息，该函数默认包含在 .fit() 中 keras.callbacks.ModelCheckpoint()将模型的权重保存在训练中的某个节点...Keras 在 SGD 优化器中具有默认的学习率调整器，该调整器根据随机梯度下降优化算法，在训练期间降低学习速率，学习率的调整公式如下： ? 接下来，我们将在 Keras 中实现学习率调整。...距离测量方式取决于数据类型和正在处理的问题。例如，在自然语言处理（分析文本数据）中，汉明距离的使用最为常见。...为了使用 keras 进行交叉验证，可以使用 Scikit-Learn API 的包装器，该包装器使得 Sequential 模型（仅支持单输入）成为 Scikit-Learn 工作流的一部分。...将模型保存到 JSON 文件中 分层数据格式（HDF5）是用于存储大数组的数据存储格式，这包括神经网络中权重的值。

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请谨慎使用预训练的深度学习模型

事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推理时权重发生变化。 你可能会想：这怎么可能？这些不是相同的模型吗？...由于Keras是一个模型级库，它不处理诸如张量积、卷积等较低级别的操作，所以它依赖于其他张量操作框架，比如TensorFlow后端和Theano后端。...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。...正如Curtis的帖子所说： 使用batch normalization的Keras模型可能不可靠。对于某些模型，前向传递计算(假定梯度为off)仍然会导致在推断时权重发生变化。

1.5K10

TensorFlow2.0+的API结构梳理

数据类型 tf中的数据类型为张量：tf.Tensor()，可以类比numpy中的np.array() 一些特殊的张量： tf.Variable：变量。...使用tf.distribute.Strategy实现分布式的训练 使用Checkpoints或SavedModel存储模型，前者依赖于创建模型的源代码；而后者与源代码无关，可以用于其他语言编写的模型。...GPU训练： strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 优化器及模型的构建和编译必须放在scope()中 with strategy.scope():...optimizers: tf.keras.optimizers 中包含了主流的优化器，可以直接调用API使用。比如Adm等优化器可以直接调用，然后配置所需要的参数即可。...wrappers: tf.keras.wrappers 是一个 Keras 模型的包装器，当需要进行跨框架迁移时，可以使用该API接口提供与其他框架的兼容性。

81030

Keras入门必看教程（附资料下载）

导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器....这允许我们从脚本中重现结果: 然后, 从 Keras 中导入 Sequential 模块. 它是一个神经网络层的线性栈, 完美适配本教程将建立的前馈 CNN 类型. ?...MaxPooling2D 是一种减少模型参数数量的方式, 其通过在前一层上滑动一个 2*2 的滤波器, 再从这个 2*2 的滤波器的 4 个值中取最大值....Keras 会自动处理层间连接. 注意到最后一层的输出大小为 10, 对应于 10 个数字类型. 同时还要注意, 卷积层的权重在传递给完全连接的 Dense 层之前, 必须压平 (维度为 1)....如果希望继续学习, 我们推荐学习其他的 Keras 样例模型 和斯坦福大学的计算机视觉课程. 完整的代码 以下就是本教程的所有代码, 保存为一个脚本: ? END. 来源：1024深度学习 下载 ?

1.6K70

Keras入门必看教程

导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器....这允许我们从脚本中重现结果: ? 然后, 从 Keras 中导入 Sequential 模块. 它是一个神经网络层的线性栈, 完美适配本教程将建立的前馈 CNN 类型. ?...MaxPooling2D 是一种减少模型参数数量的方式, 其通过在前一层上滑动一个 2*2 的滤波器, 再从这个 2*2 的滤波器的 4 个值中取最大值....Keras 会自动处理层间连接. 注意到最后一层的输出大小为 10, 对应于 10 个数字类型. 同时还要注意, 卷积层的权重在传递给完全连接的 Dense 层之前, 必须压平 (维度为 1)....如果希望继续学习, 我们推荐学习其他的 Keras 样例模型 和斯坦福大学的计算机视觉课程. 完整的代码 以下就是本教程的所有代码, 保存为一个脚本: ?

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keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential式、Model式）解读（二）

提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。...==== Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上...三、keras-Sequential-VGG16源码解读：序列式 本节节选自Keras中文文档《CNN眼中的世界：利用Keras解释CNN的滤波器》 已训练好VGG16和VGG19模型的权重： 国外.... 2、Sequential模型如何部分layer载入权重 下面，我们将预训练好的权重载入模型，一般而言我们可以通过model.load_weights()载入，但这种办法是载入全部的权重，并不适用。...，可见（[keras]猫狗大战的总结）： Q1.f.attrs[‘nb_layers’]是什么意思？

9.7K82

keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

+ H5py简述 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune。...=== Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow， th和tf的大部分功能都被backend统一包装起来了，但二者还是存在不小的冲突，有时候你需要特别注意Keras是运行在哪种后端之上...# 如果是tensor的数据格式，需要两步走： # 先判断是否是keras指定的数据类型，is_keras_tensor # 然后get_source_inputs...三、keras-Sequential-VGG16源码解读：序列式 本节节选自Keras中文文档《CNN眼中的世界：利用Keras解释CNN的滤波器》 http://keras-cn.readthedocs.io.... 2、Sequential模型如何部分layer载入权重 ---- 下面，我们将预训练好的权重载入模型，一般而言我们可以通过model.load_weights()载入，但这种办法是载入全部的权重，并不适用

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