一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。...请教一下PANDA库的问题：已知我有一个表格里有编号状态和名称的列，我想转换为右侧图示的表，df该怎么写啊？...后来【瑜亮老师】也给了一个思路和代码，如下所示： # 使用pivot_table函数进行重构 df_new = pd.pivot_table(df, index='名称', columns=df.groupby...，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题，喜得红包一个。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
以下是使用 Keras Sequential API 以符号样式构建模型的快速示例。 ? 使用 Keras Sequential API 符号化构建的神经网络。...图中显示了上面代码创建的模型（使用 plot_model 构建，您可以在本文的下一个示例中重用代码片段） TensorFlow 2.0 提供了另一种符号模型构建 API：Keras Functional...使用命令式样式来构建一个带有注意 图像字幕 的模型（注意：此示例目前正在更新）（https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r2/tutorials...基本上，您可以在有需要的时候使用额外的复杂性，当不必要的时候，使用内置的方法把时间花在您的研究或项目上。 既然我们已经对符号样式和命令样式有了一定的了解，那就让我们来看看折中方案。...输入或层间兼容性几乎没有被检查到，因此在使用此样式时，很多调试负担从框架转移到开发人员 命令式模型可能更难以重用。例如，您无法使用一致的 API 访问中间图层或激活。
这里有一个关于用符号来创建模型的简单示例，这个示例中使用的是 Keras 的 Sequential API。 ? 使用 Keras 的 Sequential API 符号式地创建神经网络。...该图展示了通过上述代码创建的模型（使用plot_model创建，你在本文的下一个示例中可以重用该代码片段） TensorFlow 2.0 还提供了另一个符号式 API ：Keras Functional...用这种 API 创建模型感觉像是在开发面向对象的 Python。这里有一个关于子类化模型的简单示例： ? 使用命令式 API 为一个有文字说明的图片创建模型（注意：该示例目前正在更新）。...使用这一 API 样式时，由于几乎不会对输入或者层间兼容性进行检查，因此大量的故障排除压力就从框架上转移到了开发者身上。 命令式模型很难进行重复利用。...关于这个主题，有一个我非常喜欢的描述：模型本身（指定层、训练循环等的代码部分）就是机器学习中央的一个小盒子。 ?
，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。...先将样式参考照片源的样式转移至目标照片，随后对其进行细调优化。...因为这个项目开发者认为古诗是中华民族乃至全世界的瑰宝，我们应该传承下去，虽然有古典文集，但大多数人并没有拥有这些书籍。从某种意义上来说，这些庞大的文集离我们是有一定距离的。...6 models https://github.com/tensorflow/models Star 28864 一个 Tensorflow 库，里面包含 使用TensorFlow 构建的模型和示例的教程...9 keras https://github.com/keras-team/keras Star 26028 Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5
，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。...先将样式参考照片源的样式转移至目标照片，随后对其进行细调优化。 ?...因为这个项目开发者认为古诗是中华民族乃至全世界的瑰宝，我们应该传承下去，虽然有古典文集，但大多数人并没有拥有这些书籍。从某种意义上来说，这些庞大的文集离我们是有一定距离的。...6 models https://github.com/tensorflow/models Star 28864 一个 Tensorflow 库，里面包含 使用TensorFlow 构建的模型和示例的教程...Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。
，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。 ...先将样式参考照片源的样式转移至目标照片，随后对其进行细调优化。 ?...因为这个项目开发者认为古诗是中华民族乃至全世界的瑰宝，我们应该传承下去，虽然有古典文集，但大多数人并没有拥有这些书籍。从某种意义上来说，这些庞大的文集离我们是有一定距离的。...6、models https://github.com/tensorflow/models Star 28864 一个 Tensorflow 库，里面包含 使用TensorFlow 构建的模型和示例的教程...Keras是一个极简的、高度模块化的神经网络库，采用Python（Python 2.7-3.5.）开发，能够运行在TensorFlow和Theano任一平台，好项目旨在完成深度学习的快速开发。
AI 可以根据既定的颜色样式在草图上绘制、或在草图上创建绘制自己的颜色风格、亦或者将现有的风格转换至另一种风格。 有一些值得一看的新的功能，例如色彩锚和图像过渡。...使用 TensorFlow CNN 实现，这可能是图像样式传输的最佳示例之一，顾名思义，它的完成速度非常快。...另一个十分好用的图片风格转换工具。 这篇文章里包含本应用的代码和研究论文： Deep Photo Style Transfer 。 它提供了简单的API来合并样式和源图像。...令人印象深刻的图像样式转移工具。 ▌Fast Text ? FastText 是一个有效学习单词意思和句子分类的库。...这个仓库运行一个训练管道，在游戏（寻找宝藏）和模型训练课程（ Keras + hyperopt ）之间交替。 ▌EmojiIntelligence ?
创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）： ? 随机常量张量 通常： ? 这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布： ?...库开发人员也是如此：TensorFlow是一个大型生态系统。它有许多不同的库。为了使不同的库能够彼此对话并共享组件，它们需要遵循API标准。这就是Keras提供的。...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。...通常，你将使用内置的Keras优化器之一，例如SGD，RMSprop或Adam。 这是一个简单的MNSIT示例，它将损失类，度量类和优化器组合在一起。 ? ?...有很多内置的回调，例如ModelCheckpoint可以在训练期间的每个时期之后保存模型，或者EarlyStopping可以在验证指标开始停止时中断训练。 你可以轻松编写自己的回调。 ?
但不幸的是，大多数资源在建立模型时候很少解释为什么这样构造会取得较好的效果，其根本原因在于目前深度学习相关的理论类似于一个黑匣子，暂时无法解释得清楚，只能通过实验来证明。...此外，随着相关的深入研究，会出现一些新的发现，进而解释之前无法解释的内容。 深度学习相关的知识更新的特别快，需要时常关注相关的进展。...Keras实现 在Keras中，使用下面的一句即可实现： keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None) 以0.5的丢弃率开始...(keras.layers.Dropout(0.5)) 从上面代码中看到，这仅适用于卷积神经网络的全连接区域。...在此之前，建议阅读 ResNet这篇论文 ，以了解全局平均池化操作的好处。 实验 本文通过一个实验来测试批量标准化是否减少了在卷积之间插入后的泛化错误。
本文作者以 Keras 和 Pytorch 库为例，提供了解决该问题的思路。 ? 当你决定学习深度学习时，有一个问题会一直存在——学习哪种工具？ 深度学习有很多框架和库。...做出合适选择的最佳方法是对每个框架的代码样式有一个概览。开发任何解决方案时首先也是最重要的事就是开发工具。你必须在开始一项工程之前设置好开发工具。...如果你对它们感兴趣，那你选择 PyTorch 的理由就多了一个。 在不同的框架里有不同的模型实现方法。让我们看一下这两种框架里的简单实现。本文提供了 Google Colab 链接。...这可以帮助你找到最适合自己的框架。 我不会给出太多细节，因为在此，我们的目标是看一下代码结构，简单熟悉一下框架的样式。 Keras 中的模型实现 以下示例是数字识别的实现。代码很容易理解。...如果你发现另一个用起来更合适，那么转换成另一个。因为 PyTorch 和 Keras 的大多数核心概念是类似的，二者之间的转换非常容易。
在本文中，我们将看到如何编写一个Web应用程序获取经过训练的RNN，并使用户生成新的专利摘要。这个项目建立在RNN示例项目：详解使用RNN撰写专利摘要文章的基础上，但你不需要知道如何创建RNN。...这个项目需要结合： Flask：用Python创建一个基本的Web应用程序 Keras：部署训练好的RNN 使用Jinja模板库进行模板化 用于编写网页的HTML和CSS 最终我们得到一个Web应用程序...（带有main.css的样式）： ?...当用户输入信息并点击submit（POST请求）时，如果信息是正确的，我们希望将输入转移到正确的函数以使用经过训练的RNN进行预测。这意味着要修改home() 。...Keras模型和参数，并对一个新的专利摘要进行预测。
Visualkeras：是一个Python包，用于帮助可视化Keras（独立或包含在TensorFlow中）神经网络架构。它允许轻松地进行样式设置以适应大多数需求。...目前，它支持分层样式架构生成，非常适合CNN（卷积神经网络），以及图形样式架构。...地址：https://math.mit.edu/ennui/ 以下是一个LeNet-like 架构的可视化示例： 17....Netscope CNN Analyzer：一个基于网络的工具，用于可视化和分析卷积神经网络架构（或者从技术角度讲，任何有向无环图）。目前支持Caffe的prototxt格式。...Quiver：Keras 的一款交互式卷积神经网络特征可视化的一个工具。
接下来，我们将仔细研究TensorFlow附带的Keras版本能够做到的事情。 FAQ 我以为Keras是一个单独的库？ 首先，Keras是一个API规范。...不，这是一个常见的（但可以理解的）误解。Keras是一个用于定义和训练机器学习模型的API标准。...内置于TensorFlow的Keras版本与我在keras.io上可以找到的版本有什么区别？...如果您还不熟悉导入，可以查看一些最近的教程以获取示例。 您提到TensorFlow为初学者和专家提供不同样式的API。看起来怎么样？...loss_value, model.variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.variables)) 有关Model Subclassing样式的更多示例
实现风格迁移背后的关键概念与所有深度学习算法的核心相同：定义了一个损失函数来指定想要实现的目标，并最大限度地减少这种损失。 知道自己想要实现的目标：在采用参考图像的样式的同时保留原始图像的内容。...Keras实现 使用VGG19网络模型实现风格迁移。...它最适用于具有强烈纹理和高度自相似性的样式参考图像，并且内容目标不需要高级别的细节以便可识别。它通常无法实现相当抽象的功能，例如将一幅肖像的风格转移到另一幅肖像。...因此，可以通过首先花费大量计算周期来生成固定样式参考图像的输入输出训练示例，使用概述的方法，然后训练一个简单的convnet来学习这种特定于样式的转换，从而实现快速样式转换。...一旦完成，对给定图像进行风格化是即时的：它只是这个小小的一个前向传递。
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