Keras

Keras使我们搭建神经网络变得异常简单，之前我们使用了Sequential来搭建LSTM:keras实现LSTM。 我们要使用Keras的functional API搭建更加灵活的网络结构，比如说本文的autoencoder，关于autoencoder的介绍可以在这里找到：deep autoencoder。   现在我们就开始。 step 0 导入需要的包…

1    I either LOVE Brokeback Mountain or think it’s great that homosexuality is becoming more acceptable!:1    Anyway, thats why I love ” Brokeback Mountain.1    Brokeback mountain…

本任务是对人脸属性的性别（female,male）与年龄(children,young,adult,older)分类xception可以用官方提供的，这里是自己搭的，参考别人的。这里的主要可以学习的是自己写数据生成器：data_generator， generator=train_gen.get_mini_batch(transform = True) 数据…

import skimage.io as io import os,sys from skimage import data_dir import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from tensorflow.keras.preprocessing.image import Im…

#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import os,sys import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflo…

即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状(shape)感到困惑。本文章将帮助你理解卷积神经网络的输入和输出形状。 让我们看看一个例子。CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。 输入的形状 你始终必须将4D数组作为CNN的输入。因此，输入数据的形状为(batch_size，heig…

1.使用tensorboard可视化ACC，loss等曲线 1 keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=’./Graph’, 2 histogram_freq= 0 , 3 write_graph=True, 4 write_images=True) 5 tbCallBack = keras.callbacks.TensorB…

一、sklearn模型保存与读取 1、保存 1 from sklearn.externals import joblib 2 from sklearn import svm 3 X = [[0, 0], [1, 1]] 4 y = [0, 1] 5 clf = svm.SVC() 6 clf.fit(X, y) 7 joblib.dump(clf, “tra…

查看keras文档中，predict函数原型：predict(self, x, batch_size=32, verbose=0) 说明：只使用batch_size=32，也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU，然后进行预测。在一些问题中，batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的。所以，使用的时…

Keras下载的数据集在以下目录中： root\\.keras\datasets Keras下载的预训练模型在以下目录中： root\\.keras\models 在win10系统来说,用户主目录是：C:\Users\user_name,一般化user_name是Administrator在Linux中，用户主目录是：对一般用户，/home/user_nam…