文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

深度学习模型系列(1) | VGG16 Keras实现

VGGNet结构 VGGNet模型有A-E五种结构网络，深度分别为11,11,13,16,19.实际使用的网络包括VGG16和VGG19.本篇文章主要介绍VGG16,并分享VGG16的Keras实现。...由于VGG16模型中只有13个卷积层和3个全连接层能产生权重参数，故VGG16的16来自于13+3。...VGG的优缺点 优点： VGG16结构简单，其实VGGNet结构都简单，通过使用3x3大小的卷积核和最大池化层2x2； 通过实验展示了可以通过加深网络来提升模型性能。...，随机初始化或者使用已在ImageNet上预训练的权重 :param input_tensor: 可选的Keras张量,input_tensor是layers.Input()的输出，...输入的形状必须是带有channels_last数据格式如(224,224,3), 或带有channels_first数据格式如(3,224,224).

4.6K41

在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

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。...在本教程中，将执行以下步骤： 使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN） 下载并拆分样本数据集 在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据 训练具有可变批次尺寸的网络 使用...可以通过两种方式构建FC层： 致密层 1x1卷积 如果要使用密集层，则必须固定模型输入尺寸，因为必须预先定义作为密集层输入的参数数量才能创建密集层。...该模型会自动学习忽略零（基本上是黑色像素），并从填充图像的预期部分学习特征。这样就有了一个具有相等图像尺寸的批处理，但是每个批处理具有不同的形状（由于批处理中图像的最大高度和宽度不同）。...该脚本使用TensorFlow 2.0中的新功能，该功能从.h5文件中加载Keras模型并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。

5.1K31
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

在keras中model.fit_generator()和model.fit()的区别说明

首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便，但是如果我们数据量很大，那么是不可能将所有数据载入内存的，必将导致内存泄漏，这时候我们可以用...您可以传递与输入样本长度相同的平坦（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1:1 映射）， 或者在时序数据的情况下，可以传递尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组...这个元组（生成器的单个输出）组成了单个的 batch。 因此，这个元组中的所有数组长度必须相同（与这一个 batch 的大小相等）。 不同的 batch 可能大小不同。...生成器队列的最大尺寸。 如未指定，max_queue_size 将默认为 10。 workers: 整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，workers 将默认为 1。...fit函数的时候，需要有batch_size，但是在使用fit_generator时需要有steps_per_epoch 以上这篇在keras中model.fit_generator()和model.fit

3.2K30

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。...VGG16模型,权重由ImageNet训练而来 该模型再Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...VGG19模型,权重由ImageNet训练而来 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时

9.7K82

keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

VGG16模型,权重由ImageNet训练而来  该模型再Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序  模型的默认输入尺寸时... VGG19模型,权重由ImageNet训练而来  该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序  模型的默认输入尺寸时... 50层残差网络模型,权重训练自ImageNet  该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序  模型的默认输入尺寸时... InceptionV3网络,权重训练自ImageNet  该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序  模型的默认输入尺寸时....  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

1.4K10

keras系列︱深度学习五款常用的已训练模型

VGG16模型,权重由ImageNet训练而来 该模型再Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...VGG19模型,权重由ImageNet训练而来 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...50层残差网络模型,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时...InceptionV3网络,权重训练自ImageNet 该模型在Theano和TensorFlow后端均可使用,并接受channels_first和channels_last两种输入维度顺序 模型的默认输入尺寸时.... 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

7.9K70

Keras 初学者教程：使用python了解深度学习

第四步：预处理数据 使用Theano后端时，必须显式声明输入图像深度的尺寸。 例如，具有所有3个RGB通道的全色图像的深度为3。 我们的MNIST图像的深度为1，但我们必须明确声明。...在这种情况下，它与每个数字图像的（深度，宽度，高度）相对应（1,28,28）。 但前3个参数代表什么？ 它们分别对应于要使用的卷积滤波器的数量，每个卷积内核中的行数以及每个卷积内核中的列数。...MaxPooling2D是一种通过在前一层上滑动2x2池滤波器并在2x2滤波器中取4个值中的最大值来减少模型中参数数量的方法。 到目前为止，对于模型参数，我们添加了两个Convolution层。...Keras自动处理层之间的连接。 请注意，最后一层的输出大小为10，对应于10个数字类。 另请注意，卷积层的权重必须在将它们传递到完全连接的Dense层之前展平（制作为1维）。...您还可以使用各种回调来设置早期停止规则，保存模型权重，或记录每个训练时期的历史记录。

77250

tf.losses

.): 将平方和损失添加到训练过程中。sigmoid_cross_entropy(...): 使用tf.nn.sigmoid_cross - entropy_with_logits创建交叉熵损失。...二、重要的函数1、tf.losses.huber_loss在训练程序中添加一个Huber损失项。...如果权值是一个大小张量[batch_size]，则通过权值向量中对应的元素重新计算批次中每个样本的总损失。如果权重的形状与预测的形状相匹配，那么预测的每个可度量元素的损失将按相应的权重值进行缩放。...weights:可选张量，其秩要么为0，要么与标签的秩相同，并且必须对标签(即，所有尺寸必须为1，或与对应的损耗尺寸相同)。delta:浮点数，huber损失函数从二次函数变为线性函数的点。...考虑持有收益值或通过tf.keras.模型收集损失。2、tf.losses.add_loss将外部定义的损失添加到损失集合中。

1.2K20

数据科学 IPython 笔记本 四、Keras（上）

权重必须随机初始化。...为了避免过拟合，我们将首先将数据拆分为训练集和测试集，并在测试集上测试模型。下一步：我们将使用两个 keras 的回调EarlyStopping和ModelCheckpoint。...网络的偏置和权重是随机初始化的，使用均值为 0 方差为 1 的高斯分布。...丢弃层 丢失层具有非常特殊的功能，即通过在前向传递中将它们设置为零，来剔除该层中的一组随机激活。就那么简单。它允许避免过拟合，但必须在训练时使用而不是测试期间。...数字是尺寸标准化的并且以固定尺寸的图像为中心。数据页面描述了如何收集数据。 它还报告了测试数据集上各种算法的基准。 加载数据 数据存在于仓库的data文件夹中。让我们使用keras库加载它。

1.6K20

Python数据处理入门教程！

教程原则如下： · 偏实用高频 API · 展示实际用法 · 简单直接 使用说明：内容中⭐（1-5个）表示重要程度，越多越重要；⚠️ 表示需要特别注意的 提示：使用过程中无须过多关注 API...主要有以下两个方面原因： 首先，在实际工作过程中，我们时不时需要验证或查看 array 相关的 API 或互操作。...，有时候会比较方便，比如训练好的模型参数加载到内存里用来提供推理服务，或者耗时很久的预处理数据直接存起来，多次实验时不需要重新处理。...主要包括以下几个方面： 尺寸相关 最大、最小、中位、分位值 平均、求和、标准差等 都是描述性统计相关的指标，对于我们从整体了解一个 array 很有帮助。...其中，用到最多的是尺寸相关的「shape」，最大、最小值，平均值、求和等。 本节的内容非常简单，您只需要特别关注（记住）两个重要的特性： 按维度（指定 axis）求结果。

57820

Python数据处理入门教程(Numpy版)

内容中⭐（1-5个）表示重要程度，越多越重要；⚠️ 表示需要特别注意的 提示：使用过程中无须过多关注 API 各种参数细节，教程提供的用法足以应付绝大部分场景，更深入的可自行根据需要探索或学习后续的教程...主要有以下两个方面原因： 首先，在实际工作过程中，我们时不时需要验证或查看 array 相关的 API 或互操作。...，有时候会比较方便，比如训练好的模型参数加载到内存里用来提供推理服务，或者耗时很久的预处理数据直接存起来，多次实验时不需要重新处理。...主要包括以下几个方面： 尺寸相关 最大、最小、中位、分位值 平均、求和、标准差等 都是描述性统计相关的指标，对于我们从整体了解一个 array 很有帮助。...其中，用到最多的是尺寸相关的「shape」，最大、最小值，平均值、求和等。 本节的内容非常简单，您只需要特别关注（记住）两个重要的特性： 按维度（指定 axis）求结果。

61520

Keras官方中文版文档正式发布了

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，虽然目前已经上线了很多 API 文档和使用教程，但仍然有一部分内容没有完成。...# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸，在这里是一个 20 维的向量。...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。...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）。

1.3K60

Keras官方中文版文档正式发布

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，虽然目前已经上线了很多 API 文档和使用教程，但仍然有一部分内容没有完成。...# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸，在这里是一个 20 维的向量。...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。...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）。

1.1K60

Deep learning基于theano的keras学习笔记（2）-泛型模型（含各层的方法）

Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型 常用Model属性 model.layers：组成模型图的各个层 model.inputs：模型的输入张量列表 model.outputs...在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下： ?...我们给额外的损失赋0.2的权重。我们可以通过关键字参数loss_weights或loss来为不同的输出设置不同的损失函数或权值。这两个参数均可为Python的列表或字典。...所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights()：返回层的权重（numpy array） layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中...assert conv.input_shape == (None, 3, 32, 32) conved_b = conv(b) # 这里有两个输入了，所以必须使用以下代码 assert conv.get_input_shape_at

89510

Keras之fit_generator与train_on_batch用法

补充知识：tf.keras中model.fit_generator()和model.fit() 首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便...validation_split: 0 和 1 之间的浮点数。用作验证集的训练数据的比例。 模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。...您可以传递与输入样本长度相同的平坦（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1:1 映射）， 或者在时序数据的情况下，可以传递尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组...这个元组（生成器的单个输出）组成了单个的 batch。 因此，这个元组中的所有数组长度必须相同（与这一个 batch 的大小相等）。 不同的 batch 可能大小不同。...生成器队列的最大尺寸。 如未指定，max_queue_size 将默认为 10。 workers: 整数。使用的最大进程数量，如果使用基于进程的多线程。 如未指定，workers 将默认为 1。

2.6K20

关于Keras Dense层整理

use_bias=True, #是否使用b kernel_initializer='glorot_uniform', #初始化w权重，keras/initializers.py bias_initializer...Dense # 作为 Sequential 模型的第一层 model = Sequential() model.add(Dense(32, input_shape=(16,))) # 现在模型就会以尺寸为...(*, 16) 的数组作为输入， # 其输出数组的尺寸为 (*, 32) # 在第一层之后，你就不再需要指定输入的尺寸了： model.add(Dense(32)) 注意在Sequential模型的第一层要定义...input_shape：即张量的形状，从前往后对应由外向内的维度 例 [[1],[2],[3]] 这个张量的shape为（3,1） [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10...],[11,12]]]这个张量的shape为（3,2,2）, [1,2,3,4]这个张量的shape为（4，） input_dim：代表张量的维度，之前3个例子的input_dim分别为2,3,1。

1K20

《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

保存并加载包含自定义组件的模型 因为Keras可以保存函数名，保存含有自定义损失函数的模型也不成问题。当加载模型时，你需要提供一个字典，这个字典可以将函数名和真正的函数映射起来。...再假设模型在第二个批次做了3次正预测，但没有一个预测对，则准确率是0%。如果对这两个准确率做平均，则平均值是40%。但它不是模型在两个批次上的准确率！...如果你还想使用save()方法保存模型，使用keras.models.load_model()方法加载模型，则必须在ResidualBlock类和ResidualRegressor类中实现get_config...另外，可以使用save_weights()方法和load_weights()方法保存和加载权重。 Model类是Layer类的子类，因此模型可以像层一样定义和使用。...实现一个具有层归一化的自定义层（第15章会用到）： a. build()方法要定义两个可训练权重α 和 β，形状都是input_shape[-1:]，数据类型是tf.float32。

5.2K30

《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

使用Keras加载数据集 Keras提供一些实用的函数用来获取和加载常见的数据集，包括MNIST、Fashion MNIST和第2章用过的加州房产数据集。...因为是模型的第一层，必须要指明input_shape，input_shape不包括批次大小，只是实例的形状。...这种方式有其优点：模型可以方便的进行保存、克隆和分享；模型架构得以展示，便于分析；框架可以推断数据形状和类型，便于及时发现错误（加载数据之前就能发现错误）。调试也很容易，因为模型是层的静态图。...例如，可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV探索超参数空间，就像第2章中那样。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。...所有的神经元使用ReLU激活函数。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
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券