Keras
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win10 python3.7 Anaconda3 安装tensorflow+Keras
首先tensorflow 不支持python3.7,只能用tf1.9 也就是说：py3.7+ tf 1.9 +keras 2.2.0 才可以 https://docs.floydhub.com/guides/environments/这个链接可以查询不同版本应该下载那个 到Tensorflow支持Python3.7的一个whl：Unofficial Wind…
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Keras vs PyTorch，哪一个更适合做深度学习？
Keras vs PyTorch，哪一个更适合做深度学习？ 如何选择工具对深度学习初学者是个难题。本文作者以 Keras 和 Pytorch 库为例，提供了解决该问题的思路。 当你决定学习深度学习时，有一个问题会一直存在——学习哪种工具？ 深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比，因为二者都很容…
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使用 Keras + CNN 识别 MNIST 手写数字
导入模块： from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers imp…
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使用 Keras + CNN 识别 CIFAR-10 照片图像
import tensorflow as tf import numpy as np import math import timeit import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import os from keras.utils import np_utils from keras.models …
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Keras神经网络data generators解决数据内存
在使用kears训练model的时候，一般会将所有的训练数据加载到内存中，然后喂给网络，但当内存有限，且数据量过大时，此方法则不再可用。此博客，将介绍如何在多核（多线程）上实时的生成数据，并立即的送入到模型当中训练。 本篇文章由圆柱模板博主发布。 先看一下还未改进的版本： import numpy as np from keras.mo…
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keras模块之-优化器（optimizers）–笔记
本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 优化器是调整每个节点权重的方法，如： model = Sequential() model.add(Dense(64, init=’uniform’, input_dim=10)) model.add(Activation(‘tanh’)) model.add(Act…
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keras中Convolution1D的使用
转载weixin_34132768 最后发布于2017-03-07 20:22:00 阅读数 348 收藏 展开 这篇文章主要说明两个东西，一个是Convolution1D的介绍，另一个是model.summary()的使用。 首先我先说下model.summary()，此方法可以打印出模型的信息，读者可以查看每层输出内容。 接下来就说下Convoluti…
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keras 打印模型图
keras中可以使用 from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file=’model_auth.png’,show_shapes=True) #show_shapes=True可以把输入输出的shape一起打印 注意，最好是给每个层命名，命名好之后打印出来的才会带名字。程序运行的时候也…
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keras模块学习之model层【重点学习】
本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! model层是keras模块最重要的一个层，所以单独做下笔记，这块比较难理解，本博主自己还在学习这块，还在迷糊中。 model的方法： model.summary() ： 打印出模型概况 model.get_config() ：返回包含模型配置信息的Python字典 mod…
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keras模块学习之-激活函数（activations）–笔记
本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作! 每一个神经网络层都需要一个激活函数，例如一下样例代码： from keras.layers.core import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation(‘tanh’)) 或把上面…
