Keras
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将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型
h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = ‘input path’ weight_file =…
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Keras网络层之“关于Keras的层(Layer)”
关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights()：返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同 layer.get_…
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（二） Keras 非线性回归
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Keras 非线性回归 import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Sequentia…
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用keras的cnn做人脸分类
keras介绍 Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。采用Python / Theano开发。使用Keras如果你需要一个深度学习库： 可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性）同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。keras的资源库网址为https://gith…
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Keras分类问题
#-*- coding: utf-8 -*- #使用神经网络算法预测销量高低 import pandas as pd #参数初始化 inputfile = ‘data/sales_data.xls’ data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u’序号’) #导入数据 #数据是类别标签，要将它转换为数据 #用1来表…
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keras加载mnist数据集
from keras.datasets import mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=mnist.load_data() 此处会报 SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed 错误 通过下面命令解决 …
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Python机器学习（七十二）Keras 导入库与模块
让我们从导入numpy开始，并为计算机的伪随机数生成器设置一个种子，相同种子可以产生同系列的随机数。 import numpy as np np.random.seed(123) # 种子相同，随机数产生可以重现 接下来，将从Keras导入Sequential模型类型。这是一个简单的线性神经网络层的栈，它非常适合本教程将构建的前馈CNN(卷积神经网络)类型。…
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keras及神经网络，以简单实例入门
由浅入深，深入浅出。还给你reference了很多，如果你想要更多。 迄今为止看到最棒的，最值得follow的入门tutorial: https://realpython.com/python-keras-text-classification/ ↑由浅入深，深入浅出。还给你reference了很多，如果你想要更多。 重点中的重点，得记录一下，好多csdn的…
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关于Keras 版本的安装与修改 – CuriousZero
关于Keras 版本的安装与修改 神经协同过滤（Neural Collaborative Filtering）神作的源码的实验设置要求是： 然而，我们使用控制台 （命令：）或者是PyCharm直接安装的版本均是 最新版本（即 2.0版本） 为了避免因版本升级带来的一些功能函数的变化的修改，可以选择直接修改 Keras安装的版本咯。 那么，如何修改…
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Use Slim to overview model in Tensorflow like model.summary() in Keras
model.summary() in Tensorflow like Keras Use Slim Example: import numpy as np from tensorflow.python.layers import base import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as sl…
