尽管Theano使用Cython和CUDA对其性能大大提升，但你仍然可以仅仅使用Python语言来创建几乎任何类型的神经网络结构。...keras简介 主页：http://keras.io/ Github网址：https://github.com/fchollet/keras Keras是一个简约的、高度模块化的神经网络库，设计参考了...Torch，基于Theano和Python语言编写，支持GPU和CPU。...它的开发侧重于实现快速试验和创造新的深度学习模型。 如果你需要具有以下功能的深度学习库，采用Keras就恰到好处： 可以很容易地、快速地建立原型（通过总体模块化，极简化并且可扩展化）。...支持卷积网络和递归网络，以及两者的组合。 支持任意连接方式（包括多输入多输出训练）。 Keras库与其他采用Theano库的区别是Keras的编码风格非常简约、清晰。
Keras Model模型 Keras 中文文档 Keras 模型 Sequential 顺序模型 Sequential使用方法 一个简单的Sequential示例 构建方法 input shape 输入的形状...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/ 可以通过查看官方文档更加准确地了解相关信息...大致和上述的compile和fit一致。...在培训和测试期间由模型评估的度量列表。 通常，您将使用metrics = [‘accuracy’]。...返回 一个History实例， 其History.history属性是连续时期的训练损失值和度量值的记录，以及验证损失值和验证度量值（如果适用）。
这对人类、狗和猫来说都很容易。您的计算机会发现它有点困难。 代码的注释很详细，可参考。...import visualizer from sklearn.metrics import confusion_matrix from tensorflow.keras.layers import Dense..., Flatten, MaxPooling2D, Conv2D from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model from tensorflow.keras.optimizers...test_path, target_size=(224, 224), classes=['cat', 'dog'], batch_size=10, shuffle=False) # 测试，从训练集中生成一批图像和标签..., # 它有2节点，一个给猫，一个给狗 activation='softmax' # 输出上使用激活函数，以便每个样本的输出是cat和dog
https://github.com/xingkongliang/Keras-Tutorials Keras学习资料大全，这是fchollet的一个仓库 Keras官方扩展库，能找到许多没写进Keras...strides = (2, 2))(conv_image) conv_image = Flatten()(conv_image) # 定义2个输出，分别用于预测衣服的颜色和类型...out_color_weight, 'out_type': out_type_weight, metrics = ['accuracy']) # 这里loss_weights需要自己手动设定下 最后将数据集载入模型进行训练和预测.../core_layer/#lambda Lambda层 Keras 自定义层 keras的Lambda层的导入和函数原型： from keras.layers.core import Lambda...# 该方法的适用情况：仅对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有需要学习的参数 # 切片后再分别进行embedding和average pooling import numpy as np from
作者&编辑 | 言有三 1 Tensorflow TensorFlow Model Optimization Toolkit是谷歌官方开源的模型优化技术包，包含了模型剪枝和量化两种API，模型剪枝支持Google...https://github.com/tensorflow/model-optimization 如果想使用该工具包，需要安装tf-nightly or tf-nightly-gpu。...https://github.com/microsoft/nni 4 非官方开源的工具 keras-surgeon是一个keras的模型剪枝工具，不得不说keras的用户还是很努力的，比如之前介过的AutoML...工具Auto-Keras，该项目支持神经元，通道以及网络层级别的剪枝操作。...https://github.com/BenWhetton/keras-surgeon Pytorch用户自然也是不甘落后的，下面的工具支持正常剪枝、规整剪枝。 ?
keras 框架核心 所有model都是可调用的(All models are callable, just like layers) 可以在之前的模型基础上修改，类似迁移学习 input keras.input...model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) 函数式模型，Model构造,模型中不包含样本维度，输入fit数据包含 tf.keras.model...(input,output) y=f(x)单调函数模型，DNN可拟合任意函数（不包含分段函数和非单调函数f(x,y)=0） 残差网络：f(x)+x输入 model.compile设置训练参数，单独赋值...+激活(全连接层)，默认relu layer.concatenate合并两输入个张量 layer.lambda添加表达式层 lambda x:x**2 处理梯度消失(loss保持不变，输出全是0)和爆炸
")) model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) 交叉验证 交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型...在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 其中，K折交叉验证比较常见。...比如，常见的10折交叉验证，“将数据随机、平均分为10份，其中9份用来建模，另外1份用来验证，这样依次做10次模型和验证，可得到相对稳定的模型。...在使用keras和Kfold中只需要导入如下库 from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from sklearn.model_selection...import Dropout from keras.layers import Dense from keras.optimizers import SGD from keras.wrappers.scikit_learn
参考资料 keras中文文档（官方） keras中文文档（非官方） 莫烦keras教程代码 莫烦keras视频教程 一些keras的例子 Keras开发者的github keras在imagenet以及...VGG19上的应用 一个不负责任的Keras介绍（上） 一个不负责任的Keras介绍（中） 一个不负责任的Keras介绍（下） 使用keras构建流行的深度学习模型 Keras FAQ: Frequently...有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型 # 比较常用的是Sequential，它是单输入单输出的 model.add(Dense(output_dim...# 第二层无需指定输入，一般第二层把第一层的输出作为输入 # 定义完模型就需要训练了，不过训练之前我们需要指定一些训练参数 # 通过compile()方法选择损失函数和优化器...name='predictions')(x) # 最终创建出自己的vgg16模型 my_model = Model(input=input, output=x) # 下面的模型输出中，vgg16的层和参数不会显示出
Conv2D：图像空间的2维卷积 keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format...kernel_size：2个整数或2个整数构成的元组/列表，指定2-dim卷积窗口的高度和宽度。可以是单个整数，以指定具有相同值的所有空间维度。...strides：2个整数或2个整数构成的元组/列表，指定沿着高度和宽度卷积的步长，如果是单个整数则指定所有的空间维度具有相同的值。
为何要用keras? 两个字：简单。 Keras让深度学习像搭建积木一样方便地来进行，使前面的tensorflow能够更加方便地使用。...虽然还有其它更多的理由，比如：Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中。 但是对于我来讲，最大的优点就是简单方便。...安装keras pip3 install keras 验证keras是否安装成功？ 在命令行中进行操作： ? 这里同时就显示了后台引擎为tensorflow。
Tensorflow对我们来说，仿佛是一门高深的Deep Learning学习语言，需要具备很深的机器学习和深度学习功底，才能玩得转。...Keras正是在这种背景下应运而生的，它是一个对开发者很友好的框架，底层可以基于TensorFlow和Theano，使用起来仿佛是在搭积木。...参考文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/ 基础概念 在使用Keras前，首先要了解Keras里面关于模型如何创建...from __future__ import print_function import keras from keras.datasets import mnist from keras.models...import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.optimizers import RMSprop batch_size
框架核心 所有model都是可调用的(All models are callable, just like layers) 可以在之前的模型基础上修改，类似迁移学习 input keras.input...model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) 函数式模型，Model构造,模型中不包含样本维度，输入fit数据包含 tf.keras.model...(input,output) y=f(x)单调函数模型，DNN可拟合任意函数（不包含分段函数和非单调函数f(x,y)=0） 残差网络：f(x)+x输入 model.compile设置训练参数，单独赋值...激活(全连接层)，默认relu layer.concatenate合并两输入个张量 layer.lambda添加表达式层 lambda x:x**2 处理梯度消失(loss保持不变，输出全是0)和爆炸
Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题...因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量....-- coding: utf-8 --*-- import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf # GPU...-- coding: utf-8 --*-- import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf # 设定 GPU...-- coding: utf-8 --*-- import os import tensorflow as tf import keras.backend.tensorflow_backend as ktf
TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...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。...一开始，Francois 开发 Keras 是为了方便他自己的研究和实验。 但是，随着深度学习的普及，许多开发人员、程序员和机器学习从业人员都因其易于使用的 API 而涌向 Keras。...现在 TensorFlow 2.0 已发布，keras 和 tf.keras 已经处于同步状态，这意味着尽管 keras 和 tf.keras 仍是独立的两个项目，但是开发人员应该开始使用 tf.keras...如果你同时是 Keras 和 TensorFlow 用户，那就该开始考虑将代码切换到 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 了。
在基本事实之上的预测 还绘制了预测和基本事实之间的差异：蓝色的假阴性和红色的假阳性。可以看到该模型在预测仅一或两个像素宽的细血管方面存在一些困难。...发现实验结果最有趣的是，对于像这样的一些任务，可以在20个图像上训练深度神经网络，并且仍然可以获得良好的性能和非常酷的结果。
简介 TensorFlow和Keras最常见的用途之一是图像识别/分类。通过本文，您将了解如何使用Keras达到这一目的。 定义 如果您不了解图像识别的基本概念，将很难完全理解本文的内容。...TensorFlow/Keras TensorFlow是Google Brain团队创建的一个Python开源库，它包含许多算法和模型，能够实现深度神经网络，用于图像识别/分类和自然语言处理等场景。...Keras是一个高级API（应用程序编程接口），支持TensorFlow（以及像Theano等其他ML库）。...其设计原则旨在用户友好和模块化，尽可能地简化TensorFlow的强大功能，在Python下使用无需过多的修改和配置 图像识别（分类） 图像识别是指将图像作为输入传入神经网络并输出该图像的某类标签。...创建模型 创建神经网络模型涉及各种参数和超参数的选择。需要确定所用模型的层数，层输入和输出的大小，所用激活函数的类型，以及是否使用dropout等。
将扩充后的数据存储在内存中既不实际也不高效，这就是Keras的Image Data Generator类（也包含在TensorFlow的高级API：tensorflow.keras中）发挥作用的地方。...from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from matplotlib.pyplot import imread...一些示例例如数据归零（featurewise_center，samplewise_center）和归一化（featurewise_std_normalization，samplewise_std_normalization
人工智慧则是处在当下和未来。有了深度学习和机器学习，人工智慧甚至能实现我们一直以来在科幻小说里所想像的状态。...全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、keras·、Theano、MXNet和PyTorch。 ?...与其他任何深度学习框架相比，Keras 在行业和研究领域的应用率更高（除 TensorFlow 之外，且 Keras API 是 TensorFlow 的官方前端，通过 tf.keras 模块使用）。...Keras 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 模块化。...新的模块是很容易添加的（作为新的类和函数），现有的模块已经提供了充足的示例。由于能够轻松地创建可以提高表现力的新模块，Keras 更加适合高级研究。 基于 Python 实现。
主要用来练手和熟悉流程的。 1....利用dlib截取自己的图片和别人的图片 参考写个神经网络，让她认得我(๑•ᴗ•๑)，参考里面的代码截取了200张自己的图片和200张别人的图片，截取的图片宽高为64*64....训练集和验证集划分 训练集：分别取自己和别人前160张图片作为训练集 验证集：分别取自己和别人后40张图片作为验证集 2....不这么做的话，后面应用Keras写代码就会报错，因为Keras的CNN需要一个4D阵列（或者说张量）作为输入。 以下代码参考udacity深度学习项目二，不妥删。...搭建并训练CNN模型 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, Conv2D
TensorFlow和Keras使用R接口作为选择（即 TensorFlow，Theano，CNTK）结合详细的文档和大量的例子看起来更有吸引力。...随后的install_keras ()命令运行将创建一个conda环境，并安装正确版本的Python Tensorflow和Keras。...您需要成对读取文件 - 图像和相应的蒙版 - 并对图像和蒙版应用相同的变换（旋转，移位，反射，缩放变化）。...doParallel和doMC都作为并行和foreach功能之间的中介。...指定回调 - 和。
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