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/
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。
利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型、在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身(一个词语序列)。但我们还可以拥有额外的输入(如新闻发布的日期等)。这个模型的损失函数将由两部分组成,辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况,主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况,即使来自主损失函数的梯度发生弥散,来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。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:
目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的。Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的。
整体而言,为了吸引用户,TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面,TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
虽然,自 TensorFlow 2.0 发布以来,我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好,但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑,TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架(感兴趣的读者可查看机器之心文章:2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?)。
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。但是在实际情况下,有些网络需要多个独立的输入,有些网络需要多个输出;而且有些层之间具有内部分支。
在使用Keras的时候,因为需要考虑到效率问题,需要修改fit_generator来适应多输出
keras支持模型多输入多输出,本文记录多输出时loss、loss weight和metrics的设置方式。 模型输出 假设模型具有多个输出 classify: 二维数组,分类softmax输出,需要配置交叉熵损失 segmentation:与输入同尺寸map,sigmoid输出,需要配置二分类损失 others:自定义其他输出,需要自定义损失 具体配置 model 变量均为模型中网络层 inputs = [input_1 , input_2] outputs = [classify, segm
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。
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:
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:
Francois Chollet在他的“深度学习Python”一书中概述了与Keras开发神经网络的概述。 通过本书前面的一个简单的MNIST示例,Chollet将网络构建过程简化为与Keras直接相关的4个主要步骤。
Keras 是一个用于定义和训练神经网络的高阶API。简单的说,Keras 是对 TensorFlow 等深度学习框架的更高一层的封装,以提供更加优雅,用户友好的接口设计。因此,Keras 不能独立运行,需要底层框架的支持,这个底层框架可以是 TensorFlow, CNTK, Theano。推荐使用 TensorFlow , 本文也是以 TensorFlow 为例。
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。
机器之心整理 参与:思源 今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目。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
【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。
Keras 是一个用python写的,能够在Tensorflow或Theano上运行的神经网络库。它被开发用于集中于稳定快速的实验。从idea到结果的关键是做更好的研究,使得更少可能的拖延。
Keras 是一个用 Python 编写的,高级的神经网络 API,使用 TensorFlow,Theano 等作为后端。快速,好用,易验证是它的优点。 官方文档传送门:http://keras.io/ 中文文档传送门:http://keras.io/zh 中文第三方文档:http://keras-cn.readthedocs.io
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/117409037
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。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了,那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢?(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)
下载本书代码和电子书:https://www.jianshu.com/p/4a94798f7dcc
相信大家经过之前几篇文章的学习,已经对人工智能以及它和Keras的关系有了基本的认识,那么我们即将正式开始对于Keras的学习。
之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类(multi-label classification),参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类(multi-output classification)。
本文是 Python 系列的第十四篇,也是深度学习框架的 Keras 中篇,离上篇相隔时间太久。整套 Python 盘一盘系列目录如下:
我们需要下载 Docker 才能安装它,在本节中,您将看到我们如何在 Windows 上安装 Docker 并使用适合在 Linux 上安装的脚本。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
activation: 激活函数,若不指定,则不使用激活函数 (即线性激活: a(x) = x)。
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。
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
整理自keras:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
安装环境:Anaconda(python3.6) 首先安装:tensorflow.(通过navigator,可参见直通车) 检验:import tensorflow as tf Keras在anaconda下没有原装的安装包,只有使用pip安装方式,安装Keras,pip install Keras
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!
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 。
损失函数,即用于学习的反馈信号;损失函数将这些预测值与目标进行比较,得到损失值,用于衡量网络预测值与预期结果的匹配程度
前面介绍了keras文档一二 keras中文文档, keras中文-快速开始Sequential模型
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
【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。
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。
我们当前所开发的网络都遵循同一个模式,那就是串行化。多个网络层按照前后次序折叠起来,数据从底层输入,然后从最高层输出,其结构如下图:
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API,因此创建和训练我们的模型只需几行代码。
此次省略300字,建议使用云计算平台如Kaggle Kernel/Google Codelab/Google Cloud 等
本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏,并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。
人脸检测一直是计算机视觉领域中一项重要而具有挑战性的任务。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的人脸检测方法取得了显著的突破。其中一篇备受瞩目的论文是《A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection》,该论文于2015年发表于IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)。
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
在本部分中,我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能,并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云