Keras
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keras模块学习之Sequential模型学习笔记
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! Sequential是多个网络层的线性堆叠 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型： from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Acti…
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keras模块学习之-参数初始化与对象调用-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! 参数初始化（Initializations） 这个模块的作用是在添加layer时调用init进行这一层的权重初始化，有两种初始化方法，以下为样例： model.add(Dense(64, init=’uniform’)) 可以选择的初始化方法有： …
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keras模块学习之层（layer）的使用-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! keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编写自己的层 对于层的操作 …
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win10+keras 跑ResNet 完美解决Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize报错
#GPU按需分配,解决 import tensorflow as tf import keras config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True keras.backend.tensorflow_backend.set_session(tf.Session(config=con…
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Keras: input_shape函数
keras.backend.int_shape(x) 返回张量或变量的尺寸，作为 int 或 None 项的元组。 参数 x: 张量或变量。 返回 整数元组（或 None 项）。 例子 >>> from keras import backend as K >>> inputs = K.placeholder(shape=(…
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keras 中间层 t-sne可视化 Keras中间层输出的两种方式，即特征图可视化
keras中获取层输出shape的方法汇总（主要看如何取出中间层的输出） https://blog.csdn.net/C_chuxin/article/details/85237690 Keras中的model.get_layer()的使用方法 https://blog.csdn.net/c_chuxin/article/details/85237334 2…
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tensorflow(二十六)：Keras计算准确率和损失
一、Keras五大功能 二、评估指标用法 有一个现成的准确度的meter就是 m e t r i c s . A c c u r a c y ( ) metrics.Accuracy()metrics.Accuracy()。如果只是简单的求一个平均值的话，有一个更加通用的meter就是 m e t r i c s . M e a n ( ) m…
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anaconda安装keras
1.打开anaconda Navigator 2.选择environments -root – open terminal 3.在弹出来的窗口输入pip install keras，回车，完美 4.现在搜索一下已安装的包里就有keras了
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keras 或 tensorflow 调用GPU报错：Blas GEMM launch failed
我之前用keras 调用 tf 后端训练的时候，经常出现显存分配错误的问题。保险的方法是手动指定显存分配。 import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_sessionconfig = tf.ConfigProto()config.gpu_options.all…
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keras conv2D参数
keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding=’valid’, data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=’glorot_unifor…
