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. 开始之前, 请
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它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
我们将训练一个手写数字识别分类器，其在著名的MNIST数据集上将具有超过99％的准确率。
如果你正在读这篇文章，你可能接触过神经网络和TensorFlow，但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩，这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释。本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。
选自venturebeat 作者：MARIYA YAO, TOPBOTS 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、韩小西 深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习，并取得了令人惊叹的成就。但深度学习近来也暴露出其内在缺陷，很多学界领军人物都在积极探讨解决办法和替代方案。因此本文力图阐述深度学习的局限性，引发更多对深度学习的思考。 人工智能已经达到了炒作的顶峰。新闻报告称有的公司已经使用 IBM Watson 取代了工人、算法在诊断上击败了职业医生。每天
回忆起我第一次接触人工智能的时候，我清楚地记得有些概念看起来是多么令人畏惧。阅读一个关于神经网络是什么的简单解释时，很容易阅读到的是一篇科学论文，其中每一句话都是一个包含很多你从未见过的符号的公式。虽然这些论文有着令人难以置信的洞察力和深度可以帮助你建立你的专业知识，但是开始写你的第一个神经网络其实比那些听起来容易得多！
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。我将以 MNIST 数据为例介绍图像分类，并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验，我不会深入探讨各种 tf.Keras API 或 Android 开发。
大数据文摘作品 编译：修竹、笪洁琼、夏雅薇 作者用了一种新奇的方法来训练神经网络。更新权重的分布而不是顺序更新静态权重，得到了更有趣和可靠的结果。贝叶斯方法给了我们一个机会，使得我们可以不手动添加正则项的情况下对神经网络进行正则化，理解模型的不确定性，并尽可能使用更少的数据得到更好的结果。 Hi！又见面啦。去年我推出了几篇基于神经网络的金融预测教程，我认为有些结果还是蛮有趣的，值得应用在实际交易中。 如果你读过那些教程，你一定会注意到，当你试图在“随机”数据上用一些机器学习模型并且希望找到隐藏模式时，你其实
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随着全球化进程的不断深化，法庭面临了越来越多来自不同语言和文化背景的当事人，这使得法庭口译工作显得尤为重要。传统的口译方法在效率和准确性方面存在挑战，因此需要一种更先进的、能够实时翻译的系统来满足法庭口译的需求。
如果你拿起这本书，你可能已经意识到深度学习在最近对人工智能领域所代表的非凡进步。我们从几乎无法使用的计算机视觉和自然语言处理发展到了在你每天使用的产品中大规模部署的高性能系统。这一突然进步的后果几乎影响到了每一个行业。我们已经将深度学习应用于几乎每个领域的重要问题，跨越了医学影像、农业、自动驾驶、教育、灾害预防和制造等不同领域。
可视化有助于解释和理解深度学习模型的内部结构。通过模型计算图的可视化可以弄清楚神经网络是如何计算的，对于模型的可视化主要包括以下几个方面：
本文是根据自身构建深度学习模型总结而来，可能读起来比较干巴，但干货确实不少。闲话少叙，直接进入相关内容。
上一章通过简单模型（一堆Conv2D和MaxPooling2D层）和一个简单的用例（二进制图像分类）为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是，计算机视觉不仅仅是图像分类！本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
TensorRT（TensorRT ）是一个高性能深度学习推理优化器和运行时引擎，用于在 NVIDIA GPU 上加速深度学习推理。然而，在使用TensorRT时，我们可能会遇到一些错误提示。其中，一个常见的错误是：[TensorRT] ERROR: Network must have at least one output。本文将详细解释这个错误的含义，以及如何解决它。
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。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
你能通过“优雅的单宁香”、“成熟的黑醋栗香气”或“浓郁的酒香”这样的描述，预测葡萄酒的价格吗？事实证明，机器学习模型可以。
我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。
近年来，计算机视觉领域取得了很大的进展。卷积神经网络极大地提升了图像识别模型的精度，在生活中也有很多的应用。在这篇文章中，我将描述它的工作原理、一些实际应用，以及如何用Python和Keras是实现一个卷积神经网络。
自然语言处理的常用方法是循环神经网络。所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。先使用的是无状态RNN（每次迭代中学习文本中的随机部分），然后创建一个有状态RNN（保留训练迭代之间的隐藏态，可以从断点继续，用这种方法学习长规律）。然后，我们会搭建一个RNN，来做情感分析（例如，读取影评，提取评价者对电影的感情），这次是将句子当做词的序列来处理。然后会介绍用RNN如何搭建编码器-解码器架构，来做神经网络机器翻译（NMT）。我们会使用TensorFlow Addons项目中的 seq2seq API 。
Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”
网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss function):网络如何衡量在训练数据上的性能,即网络如何朝着正确的方向前进 优化器(optimizer):基于训练数据和损失函数来更新网络的机制
神经学习的一种主要方式就是卷积神经网络（CNN），有许多种方法去描述CNN到底做了什么，一般通过图像分类例子通过数学的或直观的方法来介绍如何训练和使用CNN。
python：spacy、gensim库的安装遇到问题及bug处理_汀、的博客-CSDN博客1.spacySpaCy最新版V3.0.6版，在CMD 模式下可以通过pip install spacy -U进行安装注意这个过程进行前可以先卸载之前的旧版本pip uninstall spacy如果安装失败可以，在以下地址下载对应的轮子https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ctrl+F查找对应python版本的wheel，注意安装错版本了https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/python
本文是关于如何使用Python和Keras开发一个编解码器模型的实用教程，更精确地说是一个序列到序列（Seq2Seq）。在上一个教程中，我们开发了一个多对多翻译模型，如下图所示：
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！本文介绍以下内容：
本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调都搞不对，或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱，成为了一只嗷嗷待宰（？）的猎物 Keras陷阱不多，我们保持更新，希望能做一个陷阱大全 内有恶犬，小心哟 TF卷积核与TH卷积核 Keras提供了两套后端，Theano和Tensorflow，这是一件幸福的事，就像手中拿着馒头，想蘸红糖蘸红糖，想蘸白糖蘸白糖 如果你从无到
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/
在一个排列不变性的数据上神经网络是困难的。拼图游戏就是这种类型的数据，那么神经网络能解决一个2x2的拼图游戏吗? 什么是置换不变性（Permutation Invariance）? 如果一个函数的输出
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。
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在使用Python进行深度学习开发时，经常会遇到各种模块导入错误。其中一个常见的错误是ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet'，这意味着解释器无法找到名为keras_resnet的模块。
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码，而无需真正理解这些代码。通过学习本教程，您将搭建非常简单的构架，但是此过程会带给您些许好处：您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？ 关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将： 进一步了解 VGG 构架； 进一步了解卷积神经网
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
抓住它的核心思路，即通过卷积操作缩小了图像的内容，将模型注意力集中在图像特定的、明显的特征上。
在使用深度学习框架进行模型训练时，有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因，并提供可能的解决方案。
本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对10种常见的物体进行识别分类；使用到CIFAR10数据集，它包含10 类，即：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”， “狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车” ；共 60000 张彩色图片；通过搭建和训练卷积神经网络模型，对图像进行分类，能识别出图像是“汽车”，或“鸟”，还是其它。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，Python中文社区新Logo设计人，纯种非CS科班数据分析人，沉迷Keras。在Cambridge做了点小事，深度学习的小学生。 作者GitHub ID： @LimberenceCheng 本文Github项目地址： https://github.com/PyCN/ALI ❈ Abstract：Deep Learning是一个很大的领域，其中GAN是Deep Learning的明星，希望大家可以通过本文来简单的了解一下GAN这个模型以及这个模型的一些运用。
在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种广泛应用的模型。然而，在使用CNN时，我们有时会遇到一个名为"UserWarning: Update your Conv2D"的告警信息。本文将详细讲解这个Warnning信息的含义以及如何解决这个问题。
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