Keras函数式API 之前所有的神经网络都是基于Sequential模型实现的，而且网络都是层的线性叠加。...不用Sequential序贯模型的解决方案：Keras函数式API 在线阅读地址：https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-python/...一个案例来理解：利用输入数据来预测一件二手衣服的价格 函数式API简介 In [1]: import tensorflow as tf from keras import Input, layers...= dense(input_tensor) # 张量上调用一个层，返回一个张量 函数式API和Sequential模型对比 In [2]: from keras.models import Sequential...函数式API实现双输入问答模型 下面函数式API构建的模型设置两个分支：文本输入和问题输入；分别编码为向量，连接这两个向量。
开始使用 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。...函数式 API 使处理大量交织的数据流变得容易。 来考虑下面的模型。我们试图预测 Twitter 上的一条新闻标题有多少转发和点赞数。...该模型也将通过两个损失函数进行监督学习。较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。 模型结构如下图所示： ? 让我们用函数式 API 来实现它。...由于这个问题是对称的，编码第一条推文的机制应该被完全重用来编码第二条推文（权重及其他全部）。这里我们使用一个共享的 LSTM 层来编码推文。 让我们使用函数式 API 来构建它。...，图层的权重也会被重用 (它其实就是同一层) encoded_a = shared_lstm(tweet_a) encoded_b = shared_lstm(tweet_b) # 然后再连接两个向量
使用简介 Keras 模型的使用一般可以分为顺序模型（Sequential）和 Keras 函数式 API，顺序模型是多个网络层的线性堆叠，而 Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、...Keras 函数式 API 利用函数式 API，可以轻易地重用训练好的模型：可以将任何模型看作是一个层，然后通过传递一个张量来调用它。注意，在调用模型时，您不仅重用模型的结构，还重用了它的权重。...model.set_weights(weights): 从 Nympy array 中为模型设置权重。列表中的数组必须与 get_weights() 返回的权重具有相同的尺寸。...如果想将权重载入不同的模型（部分层相同），设置 by_name=True 来载入那些名字相同的层的权重。...layer.set_weights(weights): 从 Numpy 矩阵中设置层的权重（与 get_weights 的输出形状相同）。
以下函数均用于检索或设置系统信息。
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。...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。 Inception 模块 Inception是卷积神经网络的一种流行的网络架构。...当调用图层实例两次时，不是为每个调用实例化一个新图层，而是在每次调用时重复使用相同的权重。这允许构建具有共享分支的模型---几个分支都具有相同的知识并执行相同的操作。...将重用模型的权重--与调用图层实例时的情况完全相同。...使用relu作为激活函数，还是使用其他的激活函数？在给定图层后使用BatchNormalization？等等。这些体系结构级参数称为超参数，以将它们与模型的参数[通过反向传播进行训练]区分开来。
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。...全连接层 这个层在 Keras 中称为被称之为 Dense 层，只需要设置输出层的维度，然后Keras就会帮助自动完成了。...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。...如果要保存训练好的权重，那么可以直接使用 save_weights 函数。...这是序列模型和这些功能性的API之间最显著的区别之一。使用 input() 函数来申明一个 1*28*28 的张量。
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...在keras中，Sequential模型的compile方法用来完成这一操作。例如，在下面的这一行代码中，我们使用’rmsprop’优化器，损失函数为’binary_crossentropy’。...它实际上封装了输入值x乘以权重w，加上偏置(bias)b，然后进行线性激活以产生输出。...在某些特别的场合，可能需要更复杂的模型结构，这时就需要Functional API，在后面的教程中，我将探讨Functional API。
构建一个简单的CNN tf.keras是TensorFlow实现的Keras API规范。...编译和训练模型 在Keras中，编译模型只是将其配置为训练，即它设置在训练期间使用的优化器，损失函数和度量。为了训练给定数量的时期（数据集的迭代）的模型，.fit()在model对象上调用该函数。...使用Keras的Sequential API将这些新图层堆叠在基础模型之上。...在编译和训练模型之前冻结卷积基是很重要的，通过设置来实现base_model.trainable = False。通过冻结可以防止在训练期间更新基础模型中的权重。...如果在预先训练的模型上添加一个随机初始化的分类器并尝试联合训练所有图层，则渐变更新的幅度将太大（由于分类器的随机权重），并且预训练模型将忘记它所学到的一切。
使用 tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras 和 Tensorflow 在其所有训练和评估功能中接受数据集。...对于构建为层序列的模型，Keras 提供了 Sequential API。...神经元 “神经元” 计算其所有输入的并进行加权求和，添加一个称为 “偏差” 的值，并通过所谓的 “激活函数” 提供结果。权重和偏差最初是未知的。...它冻结了预训练模型的权重和偏差，因此你只能训练 softmax 图层。这通常针对相对较少的权重并且可以快速完成而无需非常大的数据集。...Dense 层，对由卷积图层提取的特征并由共用图层进行下采样执行分类。Dense 层是全连接的神经网络，在 Dense 层中，图层中的每个节点都连接到前一图层中的每个节点。
使用tf.data.Dataset API 执行数据加载。 Keras和Tensorflow在其所有训练和评估功能中接受数据集。...对于构建为层序列的模型，Keras提供了Sequential API。...神经元 “神经元”计算其所有输入的并进行加权求和，添加一个称为“偏差”的值，并通过所谓的“激活函数”提供结果。权重和偏差最初是未知的。它们将被随机初始化并通过在许多已知数据上训练神经网络来“学习”。...它冻结了预训练模型的权重和偏差，因此你只能训练softmax图层。这通常针对相对较少的权重并且可以快速完成而无需非常大的数据集。...Dense层，对由卷积图层提取的特征并由共用图层进行下采样执行分类。Dense层是全连接的神经网络，在Dense层中，图层中的每个节点都连接到前一图层中的每个节点。
变量 变量是用于存储可变状态（例如神经网络的权重）的特殊张量。可以使用一些初始值创建变量。 ?...第二部分：Keras API Keras是用于深度学习的Python API。它适合所有人： 如果你是工程师，Keras将为你提供可重用的模块，例如层，指标，培训循环，以支持常见的用例。...如果你是研究人员，则可能不希望不使用这些内置模块，例如图层和训练循环，而是创建自己的模块。当然，Keras允许你执行此操作。...这部分主要介绍了：基础layer类、可训练及不可训练权重、递归组成图层、内置layer、call方法中的training参数、更具功能性的模型定义方式、损失类、矩阵类、优化器类以及一个端到端的training...优化器类以及一个端到端的training循环 通常，你不必像在最初的线性回归示例中那样手动定义在梯度下降过程中如何更新变量。
但由于软对设置了兼容接口，因此 Keras 1 的代码不经修改仍然可以在 Keras 2 上运行（但会出现打印警告）； 生成器训练和评估方法相关的 API 也已经改变（包括 fit_generator、...同样，Keras 1 的代码仍然可以运行； 在 fit 中，nb_epoch 已经被更名为 epochs。而且，这一更改也适用于 API 转换接口； 许多图层的保存权重格式已更改。...同样，以从前的权重保存的文件仍然可以在 Keras 2 中加载； objectives 模块已经被更名为 losses。...和 Highway 在内的旧版软件层已经被永久删除； 许多旧版的指标（metrics）和损失函数（loss functions）被删除； BatchNormalization 层不再支持 mode 参数...） Keras 函数的代码段可能都已经不可用；因此高级用户需要进行一些修改。
相比TF，Seif认为Keras和PyTorch比TensorFlow更易用，已经获得了巨大的普及。 Keras本身不是框架，而是一个位于其他Deep Learning框架之上的高级API。...Keras是迄今为止启动和运行最快最简单的框架。定义神经网络是直观的，使用功能性API允许人们将层定义为函数。 而PyTorch像Keras一样，它也抽象了深度网络编程的大部分混乱部分。...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。...张量、计算图与标准阵列 Keras API隐藏了编码器的许多混乱细节。定义网络层非常直观，默认设置已经足以应付大部分情况，不需要涉及到非常底层的内容。...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。
最近，机器学习工程师 Santosh Gupta 在使用 TensorFlow 时发现了一个问题：使用 Keras 功能 API 创建的模型自定义层中的权重无法进行梯度更新。...Santosh Gupta 对此的描述是：由于 Tensorflow 的缺陷，阻止了 Keras 功能 API 创建模型的自定义层中权重的梯度更新，从而使这些权重基本上保持无法更新状态。...而 Tensorflow 中出现的这个 bug，导致使用者在功能性 API 中使用自定义图层时 trainable_variables 缺少权重。...但是，如果这些权重不在可训练变量中，则必须冻结这些权重，因为只有这些权重才会接收梯度更新，如下面的 Keras 模型训练代码所示： gradients = tape.gradient(loss, trainable_variables...一种解决方法是改用 Keras 子类创建模型。模型子类化导致所有权重出现在 trainable_variables 中。
Keras的独到之处在于其易用性。它是迄今为止最容易上手和运行的框架。在Keras中，定义神经网络是直观的，而使用functional API允许开发人员将层定义为函数。...但是在做选择时您应该了解Keras和Pytorch的不同特点。 ? (1) 定义模型的类和函数对比 为了定义深度学习模型，Keras提供了Functional API。...使用Functional API，神经网络被定义为一组序列函数，依次应用这些函数。...(2) 张量和计算图与标准数组的对比 Keras API隐藏了许多容易引起混乱的编程细节，定义网络层非常直观，默认设置通常足以让您入门。...您甚至可以进行自定义图层和损失函数的操作，而无需触及任何一行TensorFlow代码。 如果您确实开始深入了解深层网络中更细粒度的方面，或者正在实现非标准的东西，那么Pytorch就是您的首选库。
，如模型和图层（Keras） 。...在这个例子中，对一个与之前例子中相似的神经网络进行训练，我首先将模型对象定义为一系列图层，然后定义优化器对象。接下来，我建立模型，指定损失函数，并用单个“fit”曲线来训练模型。 2. ...然后我编译一个函数，根据数据和权重计算损失，得分和梯度。最后，我多次运行这个函数来训练网络。 3....正如你所看到的，我首先为数据和权重创建随机张量。然后我计算正向传播过程中的预测和损失，并在反向传播过程中手动计算梯度。我也为每个权重设置梯度下降步长。最后，我通过多次运行该功能来训练网络。 4. ...最初，我建立了一个多层的神经网络模型，以及一个损失函数。接下来，我定义一个回溯函数，输入权重并在权重上产生损失/梯度。在函数内部，我计算前向传播中的预测和损失，以及反向传播中的梯度。
dropout是一个超参数，表明每次训练时丢弃的神经元概率，其设置取决于具体问题，并且必须经过实验测试。一般开始时设置得比较大，随后跨数量级的形式搜索其最优设置值。...6.修改输出层：将模型默认值替换为适合的新激活函数和输出大小。但是，不要将自己局限于最明显的解决方案，即只改变激活函数和最后输出层的节点数。...Keras中的技巧 以下是如何修改dropout和限制MNIST数据集的权重大小： # dropout in input and hidden layers# weight constraint...，对网络权重施加约束可以改善结果。...='model.png') plot有两个参数可供选择： show_shapes（默认为False）控制输出形状是否显示在图形中； show_layer_names（默认为True）控制图层中是否显示图层名称
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