Keras
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【491】安装 keras_contrib 高级网络实现模块详细方法
参考：How to install keras-contrib keras_contrib是keras的一个高级网络实现模块，里面包含了用keras实现的CRF等高级网络层和相关算法。具体安装方法如下： 安装 git安装地址：https://git-scm.com/download/win全部默认即可 在 cmd 中输入pip install git+h…
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Keras上实现简单线性回归模型
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/67042392 神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，实质上是单输入单输出神经网络模型，例如给下面一组数据，用一条线来对数…
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李宏毅 Keras2.0演示
李宏毅 Keras2.0演示 不得不说李宏毅老师讲课的风格我真的十分喜欢的。 在keras2.0中，李宏毅老师演示的是手写数字识别（这个深度学习框架中的hello world） 创建网络 首先我们需要建立一个Network scratch，input是28*25的dimension，其实就是说这是一张image，image的解析度是28∗28，我们把它拉…
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李宏毅 Keras手写数字集识别（优化篇）
在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中，所使用的loss function为‘mse’，即均方差。那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting？我们通过运行结果中的training和testing即可得知。 源代码与运行截图如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # …
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将keras模型在django中应用时出现的小问题——ValueError: Tensor Tensor(“dense_2/Softmax:0”, shape=(?, 8), dtype=float32) is not an element of this graph.
本文原出处（感谢作者提供）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27101000 王岳王院长 10 个月前 keras 一个做深度学习的框架，可以训练深度学习的模型，这里后端使用的是 tensorflow django 一个 python 语言的 web 框架，可以做 web 应用 问题背景 项目需求是用深度学习训练一个文本分类…
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keras中 LSTM 的 [samples, time_steps, features] 最终解释
I am going through the following blog on LSTM neural network:http://machinelearningmastery.com/understanding-stateful-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/ The author reshap…
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在android上跑 keras 或 tensorflow 模型
https://groups.google.com/forum/#!topic/keras-users/Yob7mIDmTFs http://talc1.loria.fr/users/cerisara/posts/tflow/ The current Tensorflow sample on Android loads tensorflow_incept…
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成功解决 AttributeError: module ‘tensorflow.python.keras.backend’ has no attribute ‘get_graph’
在导入keras包时出现这个问题，是因为安装的tensorflow版本和keras版本不匹配，只需卸载keras，重新安装自己tensorflow对应的版本就OK了。可以在这个网址查看tensorflow和keras对应的版本：https://docs.floydhub.com/guides/environments/
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【514】keras Dense 层操作三维数据
参考：Keras API reference / Layers API / Core layers / Dense layer 语法如下： tf.keras.layers.Dense( units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=”glorot_uniform”, bias_init…
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Python/Keras如何将给定的数据集打乱
给定数据集data，数据集对应的标签label index = [i for i in range(len(data))] random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] （1）首先，获得数据集的所有index，其实就是0,1,2,….,num-1(这里的num是数据集中含有的e…
