Keras

  • anacondas 下 安装xgboost & keras

    mac : 安装anaconda,  cd到anaconda 目录下 pip install xgboost 测试: 在当前的¥ python , 进入python 环境         import xgboost        不报错就ok   :)     Windows环境测试ok 1.anaconda2 下载:https://www.continu…

    Keras 2023年4月5日
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  • keras快速开始序贯(Sequential)模型

    序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是“一条路走到黑”。 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, un…

    2023年4月5日
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  • keras_1_Keras_Model简介

    1. keras模型官方实现的Model 在 Keras 中有两类主要的模型:Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。 两类模型的方法和属性大致相同: model.layers 是包含模型网络层的展平列表。 model.inputs 是模型输入张量的列表。 model.outputs 是模型输出张量的列表。 model…

    Keras 2023年4月5日
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  • keras_5_数据预处理

    1. 序列预处理 TimeseriesGenerator 用于生成批量时序数据的实用工具类。这个类以一系列由相等间隔以及一些时间序列参数(例如步长、历史长度等)汇集的数据点作为输入,以生成用于训练/验证的批次数据。 from keras.preprocessing.sequence import TimeseriesGenerator import nump…

    Keras 2023年4月5日
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  • tensorflow2.0学习——tensorflow-keras 归一化

    在对数据进行预处理时,经常要用到归一化方法。 在深度学习中,将数据归一化到一个特定的范围能够在反向传播中获得更好的收敛。如果不进行数据标准化,有些特征(值很大)将会对损失函数影响更大,使得其他值比较小的特征的重要性降低。因此 数据标准化可以使得每个特征的重要性更加均衡。 公式表达为:   二、归一化实战  在这里我们可以将上一节所使用的的图像分类的代码,修改…

    2023年4月5日
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  • keras—多层感知器MLP—IMDb情感分析

    1 import urllib.request 2 import os 3 import tarfile 4 from keras.datasets import imdb 5 from keras.preprocessing import sequence 6 from keras.preprocessing.text import Tokenizer 7…

    2023年4月5日
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  • keras—神经网络CNN—MNIST手写数字识别

    1 from keras.datasets import mnist 2 from keras.utils import np_utils 3 from plot_image_1 import plot_image_1 4 from plot_prediction_1 import plot_image_labels_prediction_1 5 from …

    2023年4月5日
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  • 基于Windows,Python,Theano的深度学习框架Keras的配置

    1.安装Anaconda 面向科学计算的Python IDE–Anaconda 2.打开Anaconda Prompt 3.安装gcc环境 (1)conda update conda(2)conda install libpython(3)conda install mingw(4)在系统环境变量中的path添加: D:Anaconda; D:Anacon…

    2023年4月5日
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  • tensorflow.keras

    在keras中,可以通过组合层来构建模型。模型是由层构成的图。最常见的模型类型是层的堆叠:tf.keras.Sequential. model = tf.keras.Sequential() # Adds a densely-connected layer with 64 units to the model: model.add(layers.Dense(…

    Keras 2023年4月5日
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  • tensorfolw学习笔记——张量、微分、自定义训练、keras

    1张量 张量可以使用GPU加速,可以自动将python内置数据类型转换为张量。张量有形状和数据类型。张量与numpy主要区别为:1张量可以用GPU加速2张量不可变。 Tensors和Numpy ndarrays可以自动相互转换。Tensors使用.numpy()方法可以显示转换为ndarray。这种转换让Tensors和ndarray共享了底层内存。Tens…

    Keras 2023年4月5日
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