之前讲过了如何用tensorflow构建数据集，然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
今天上午在制作演示案例的时候，需要使用TensorBoard将训练过程可视化出来，原本想着很简单的，但是还是遇到了一些bug，现在就把当时我遇到的一些问题整理出来，请看文章。
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。
例如，Mnist的一张图片大小为784维，将图片放到Encoder中进行压缩，编码code使得维度小于784维度，之后可以将code放进Decoder中进行重建,可以产生同之前相似的图片。
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维 代码部分 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__
微博提出的FiBiNet相当于对FNN进行了两部分的改进： 1、SENET Layer。作者认为模型需要学习不同特征的一个重要程度，对重要特征加权，对蕴含信息量不多的特征进行削弱
初学者在调用keras时，不需要纠结于选择tf.keras还是直接import keras，现如今两者没有区别。从具体实现上来讲，Keras是TensorFlow的一个依赖（dependency）。但，从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用，即tf.keras。
2. cd file:///home/bigdata/camera/flow/jckjTmp/models/命令，进入目录，提示无此目录
本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型：模型结构和参数一起载入，模型的结构载入。
使用Win10的人都知道，在安装后有一个必要的环节就是激活，那么这个时候就需要用到一个“激活码”了。
生成模型是近年来受到广泛关注的无监督学习中的一类重要模型。可以将它们定义为一类模型，其目标是学习如何生成与训练数据来自同一数据集的新样本。在训练阶段，生成模型试图解决密度估计的核心任务。在密度估计中，我们的模型学习构建一个估计——pmodel(x)——尽可能类似于不可观察的概率密度函数——pdata(x)。需要说明的是，生成模型应该能够从分布中生成新样本，而不仅仅是复制和粘贴现有样本。一旦我们成功地训练了我们的模型，它就可以用于各种各样的应用，从各种形式的重建，如图像填充、着色和超分辨率到生成艺术品。
RNN即循环神经网络，其主要用途是处理和预测序列数据。在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。 RNN的两个主要改进是LSTM(长短时记忆网络)和GRU(门控循环单元)，二者为基本神经单元增加了额外的功能门，从而更好的实现长时记忆的处理。 在此基础上，通过两层或者多个RNN层的堆叠，可以实现双向循环神经网络(bidirectionalRNN)及深层循环神经网络(deepRNN)。 Ker
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。
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人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即让机器具备观察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，即让机器获得自适应能力，解决一些之前还没遇到过的问题，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。
我们知道在不考虑输入层的情况下，一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及全连接层组成，无论是最经典的LeNet5，还是前两天刚出现的MobileNet V3，无一不都包含这些层。今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。
Keras 3.0 升级是对 Keras 的全面重写，引入了一系列令人振奋的新特性，为深度学习领域带来了全新的可能性。
美国气象学家J·马歇尔·谢博德（J. Marshall Shepherd）就在TED的舞台上，提出一个“认知半径”原理，把人的认知范围比作一个圆圈，认知半径越大，人的认知范围也就越广，也就是对事物的认识更清晰，掌握事物的本质更深入。
视频讲解：https://www.yuque.com/chudi/tzqav9/ny150b#aalY8
那么，循环经济从何而来？这是关于程序员生产力的古老智慧。大约半个世纪以前，许多研究都在研究每个人每天可以生成多少行程序代码。当然，这个程序代码不仅经过编辑，而且经过测试、验证和记录——准备好发布，正如它所说的那样。每个人每天生成的代码块数量直到各个制造商都严密保密，但众所周知是相当小的。因此，为提高程序员生产力所做的一切努力都非常受欢迎。
什么是开放的API? 大数据时代，数据源就是我们让数据产生价值的最重要的对象，对于一个企业来说，其内部在自身业务经营环节当中包括销售、客服、仓储、财务等等一系列的数据，以及在企业整体运营过程当中所产生
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。
目前最火的物联网、大数据、人工智能之间到底有没有关系呢？回答是肯定的，而且关系非常紧密，现最通俗的讲下： 📷 1、物联网——基础中的基础 物联网，万物互联的结果，就是人和物、物和物之间产生通信和交互。想象下，相当于一个物品也有了一部手机（芯片），可以给出频率、方位、轨迹、习惯。这些通信和交互，跟人类一样，最终都以数据的形式呈现。 而数据就可以被存储、建模、分析。人的数据被采集，物的数据被采集，人与人、人与物、物与物各自的数据和相互之间的数据，随时间的推移，都被记录采集了下来，OK，这些海量数据，怎么办？当然
在人工智能研究的大潮中，如何模拟人类对于静态或动态目标的有效识别预测一直是研究热点，通过智能技术实现对于目标特征的学习并对特定目标进行快速识别，预测得出目标识别概率，实现基于深度学习模型在复杂背景、不确定外部干扰下的高精度、实时识别目标，能够保持或者优于有丰富经验人员的识别效果。
机器翻译和语音识别是最早开展的两项人工智能研究。今天也取得了最显著的商业成果。 早先的机器翻译实际脱胎于电子词典，能力更擅长于词或者短语的翻译。那时候的翻译通常会将一句话打断为一系列的片段，随后通过复杂的程序逻辑对每一个片段进行翻译，最终组合在一起。所得到的翻译结果应当说似是而非，最大的问题是可读性和连贯性非常差。 实际从机器学习的观点来讲，这种翻译方式，也不符合人类在做语言翻译时所做的动作。其实以神经网络为代表的机器学习，更多的都是在“模仿”人类的行为习惯。 一名职业翻译通常是这样做：首先完整听懂要翻译的语句，将语义充分理解，随后把理解到的内容，用目标语言复述出来。 而现在的机器翻译，也正是这样做的，谷歌的seq2seq是这一模式的开创者。 如果用计算机科学的语言来说，这一过程很像一个编解码过程。原始的语句进入编码器，得到一组用于代表原始语句“内涵”的数组。这些数组中的数字就是原始语句所代表的含义，只是这个含义人类无法读懂，是需要由神经网络模型去理解的。随后解码过程，将“有含义的数字”解码为对应的目标语言。从而完成整个翻译过程。这样的得到的翻译结果，非常流畅，具有更好的可读性。
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前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理，并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现（深度）神经网络模型听起来很牛逼，实际上却是一个费时费力的过程，特别是在神经网络层数很多的情况下，多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型，例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择，而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API，所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识，最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说，马上进入正题。
长远来看，个人成功取决于别人注意。如果你的老板都没有注意到你的工作，你的晋升从何而来？如果你的团队都没有注意听你说话，高效的沟通从何而来？如果你都没有抓住客户的注意力，生意成功的胜算又从何而来？ 爱德
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。
在进行自然语言处理之前，需要对文本进行处理。 本文介绍keras提供的预处理包keras.preproceing下的text与序列处理模块sequence模块
AI 科技评论按，就在上个月，波士顿动力在 YouTube 上刷了一波 Atlas 2 的新技能。从视频中可以看到，相比今年五月在跨越障碍时还得停顿片刻，这次 Atlas 2 可以直接奔跑着跨越了。
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
“ PREFACE 前言 今天是7月的第一天，也是2022年下半年的开始，饮一碗鸡汤，来一起放下上半年的是是非非，我们都有光明的未来。 01 现况严峻，未来是否光明？ 事实上，又到一年毕业季，据国家统计局发布的最新数据显示：疫情影响下，年轻人失业问题愈发严峻，5月16-24岁城镇青年调查失业率为18.4% ，这意味着每10个青年人就有近2个人失业。 是什么导致了失业率的攀升？ 疫情影响？企业的抗风险能力较低？经济大环境不景气？还是其他？ 不久前，国务院新闻办公室发布《新时代的中国青年》白皮书，相关
自 Transformers 出现以来，基于它的结构已经颠覆了自然语言处理和计算机视觉，带来各种非结构化数据业务场景和任务的巨大效果突破，接着大家把目光转向了结构化业务数据，它是否能在结构化表格数据上同样有惊人的效果表现呢？
不得不说，这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本，快到Keras中文版好多都是错的，快到官方文档也有旧的没更新，前路坑太多。 到发文为止，已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多，但是笔者认为接下来Keras才是正道。 笔者先学的caffe，从使用来看，keras比caffe简单超级多，非常好用，特别是重新训练一个模型，但是呢，在fine-tuning的时候，遇到了很多问题，对新手比较棘手。 中文文档：http://keras-
import tensorflow as tf from tensorflow import keras from utils import * EPOCH = 10 BATCH_SIZE = 32 VEC_DIM = 10 DROPOUT_RATE = 0.5 HEAD_NUM = 4 HIDE_SIZE = 128 LAYER_NUM = 3 DNN_LAYERS = [200, 80] data, max_user_id, max_item_id = load_data() # 行为特征个数 BEH
if(null == list || list.size() ==0 ){ } list.isEmpty()和list.size()==0 没有区别 isEmpty()判断有没有元素 而
if(null == list || list.size() ==0 ){ }
桥接模式的主要特点就是实现层（这里的文本追加逻辑）和抽象层（这里的文件和文本）的抽离
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