Keras

  1、模型的信息提取 1 # 节点信息提取 2 config = model.get_config() # 把model中的信息，solver.prototxt和train.prototxt信息提取出来 3 model = Model.from_config(config) # 还回去 4 # or, for Sequential: 5 model = S…

前期回顾： 深度学习实践系列（1）- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列（2）- 搭建notMNIST的深度神经网络   在第二篇系列中，我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络，并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性。在这篇文章，我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重…

matlab没有直接调用tensorflow模型的接口，但是有调用keras模型的接口，而keras又是tensorflow的高级封装版本，所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合，产生很多更有趣的应用。 我的电脑配置参考前一篇博客，总之就是window下，tensorflow-GPU，有显卡，python…

一、常用层 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等。 1.Dense层 Dense层：全连接层。 keras.layers.core.Dense(output_dim, init=’glorot_uniform’, activation=’linear’, weights=None, W_regularizer=…

最近把服务器折腾一下，搞定这两个。

使用自己编写的数据生成器，配合keras的fit_generator训练模型 注意：模型结构要和生成器生成数据的尺寸要对应，txt存的数据路径一般是有序的，想办法打乱它 # 以下部分代码，仅做示意 …… def gen_mine(): txtpath = ‘./2.txt’ # 数据路径存在txt data_train = [] data_labels = …

#######a 加载有权重的模型   model = resnet_18_res2net(input_shape=(256, 256, 1), nclass=2)print(model.summary())model.compile(keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), loss=’categorical_crossentro…