深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
「大新闻:我们刚刚发布了 Keras 3.0 版本!」Keras 之父 François Chollet 在 X 上激动的表示。「现在你可以在 JAX、TensorFlow 以及 PyTorch 框架上运行 Keras……」
AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。AI 研习社将 AWS 官方博文编译如下。
自动机器学习是现在非常流行的一个概念,我们在进行深度学习的时候需要调整的典型超参数包括优化算法(SGD,Adam等),学习速率和学习速率调度以及正则化等。根据数据集和具体问题,深度学习专家可以进行数十到数百次实验,以找到神经网络架构和超参数之间的平衡,这些实验通常需要计算数百到数千小时。刚刚提到的这种模式仅适用于专家,那非深度学习专家呢?如果一个业余爱好者也想快速搭建一个深度神经网络,那这种半自动化的搭建方式就再适合不过了,于是现在Auto-Keras和AutoML就应运而生了。
作者:Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与:路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练,安装简便,速度提升,同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet(孵化)开源项目的贡献者,Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址:ht
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽,所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。 Keras是一个非常方便的深度学习框架,它以TensorFlow或Theano为后端。用它可以快速地搭建深度网络,灵活地选取训练参数来进行网路训练。总之就是:灵活+快速!
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
针对不同的数据集和问题,深度学习专家需要进行几十至上百次的实验才能找到神经网络架构和超参数之间的平衡。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
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。
看起来使用这些预训练的模型已经成为行业最佳实践的新标准。毕竟,有一个经过大量数据和计算训练的模型,你为什么不利用呢?
Keras 出新库了,这次是 Keras Core,我们可以将其理解为 Keras 3.0 预览版,预计今年秋天正式发布。
在TensorFlow 2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并,根据官方的解释,这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。本文以官方推荐的唯一高阶API库tf.keras为主,概括地介绍TensorFlow 2.0的高阶API。
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:
TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。
在深度学习领域,TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架,为研究者和开发者提供了丰富的工具和库来构建、训练和部署机器学习模型。随着模型规模的不断扩大和应用场景的日益复杂,如何高效地优化这些模型,使之在有限的计算资源下达到最佳性能,成为了一个至关重要的课题。本文将深入探讨几种基于TensorFlow的模型优化策略,并通过实战代码示例,帮助读者掌握优化技巧,提升模型的训练效率与预测性能。
在今天博客的最后,你将会了解如何在你自己的数据库中建立、训练并评估一个卷积神经网络。
预训练的模型很容易使用,但是您是否忽略了可能影响模型性能的细节? 你有多少次运行以下代码片段: 1import torchvision.models as models 2inception = mo
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。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras,在2.0中,我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章将接着上篇文章继续介绍它的使用。查看上篇:一文上手最新TensorFlow2.0系列(二)。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
作者:李中粱 小编:赵一帆 1 Keras框架介绍 在用了一段时间的Keras后感觉真的很爽,所以特意祭出此文与我们公众号的粉丝分享。 Keras是一个非常方便的深度学习框架,它以TensorFlow或Theano为后端。用它可以快速地搭建深度网络,灵活地选取训练参数来进行网路训练。总之就是:灵活+快速!!! 2 安装Keras 首先你需要有一个Python开发环境,直接点就用Anaconda,然后在CMD命令行中安装: # GPU 版本 >>> pip install --upgrade tensorf
随着深度学习模型的复杂度和数据量的增加,单一设备的计算能力往往无法满足训练需求。分布式训练和模型并行化技术可以有效地加速模型训练过程,提高计算效率。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的分布式训练与模型并行化。
本文将简要介绍Keras的功能特点,使用Keras构建模型一般流程的6个步骤,以及使用Keras处理mnist分类问题的一个简单范例。
Keras是目前使用最为广泛的深度学习工具之一,它的底层可以支持TensorFlow、MXNet、CNTK和Theano。如今,Keras更是被直接引入了TensorFlow的核心代码库,成为TensorFlow官网提供的高层封装之一。下面首先介绍最基本的Keras API,斌哥给出一个简单的样例,然后介绍如何使用Keras定义更加复杂的模型以及如何将Keras和原生态TensorFlow结合起来。
在本文中,您将发现Keras和tf.keras之间的区别,包括TensorFlow 2.0中的新增功能。
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。
模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数,对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
在使用Python编写机器学习项目时,我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError,该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误,即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
由于一般GPU的显存只有11G左右,(土豪误入),采用多主机分布式训练是非常有必要的;折腾了几天,按照谷歌的教程,终于搞清楚了,给大家梳理一下:
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。
(第二部分:深度学习) 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据 第14章 使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 第15章 使用RNN和CNN处理序列 第16章 使用RNN和注意力机制进行自然语言处理 第17章 使用自编码器和GAN做表征学习和生成式学习 [第18章 强化学习] [第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型]
Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架,它们用起来就像描述架构的简单语言一样,告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作,例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。
在上一篇文章中,我们简述了Keras和PyTorch的区别,旨在帮助你选择更适合你需求的框架。现在,我们进行实战进行。我们将让Keras和PyTorch互相较量以展示他们的优劣。我们使用的问题是:区分异形和铁血战士。
不仅支持TensorFlow、PyTorch、Jax三大框架作为后端,还能在它们之间无缝切换,甚至混合使用。
很长一段时间以来,我在单个 GTX 1070 显卡上训练模型,其单精度大约为 8.18 TFlops。后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU,配备 12GB 内存,且速度稍有增加,为 8.73 TFlops。最近,Colab 的运行时类型选择器中出现了 Cloud TPU 选项,其浮点计算能力为 180 TFlops。
TensorFlow 是很多科学家、工程师和开发人员的首个深度学习框架。虽然 TensorFlow 1.0 早在 2017 年 2 月就发布了,但使用过程中对用户不太友好。
最近在使用Keras进行深度学习模型训练的过程中,遇到了一个错误:cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.layers.normalization'。经过一番调查和尝试,我找到了解决方法,现在和大家分享一下。
AWS最近宣布发布了针对Keras 2的Apache MXNet后端,与使用多GPU的默认后端相比,它可以为你提供高达3倍的速度提升。它可以改进训练和推理性能。在这个版本中,你现在能够将经过训练的Keras(使用MXNet后端)模型导出为本地MXNet模型,而不必依赖于特定的语言绑定。这种新的导出模型功能允许你使用各种工具(这些工具属于MXNet生态系统的一部分)。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧?作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型,也就是开箱即可使用的图像识别模型
大家好,今天给大家分享一下如何把Keras框架训练生成模型部署到OpenVINO平台上实现推理加速。要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上,有两条技术路线:
相关博文: [Hands On ML] 3. 分类(MNIST手写数字预测) [Kaggle] Digit Recognizer 手写数字识别
首先我们来介绍下数据集,该数据集有5种花,一共有3670张图片,分别是daisy、dandelion、roses、sunflowers、tulips,数据存放结构如下所示
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云