人工智能
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使用Anaconda安装Keras
官网推荐使用基于TensorFlow安装Keras，而不是基于theano 一、首先安装Anaconda 安装链接 二、然后安装TensorFlow环境（CPU版本） 安装链接 三、安装Keras 输入命令：pip install keras 自动完成安装 (注意：使用此方法之前应该使用命令python -m pip install –upgrade pi…
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解决AttributeError: module ‘keras.backend’ has no attribute ‘image_dim_ordering’:错误的问题
错误示例： 这个问题是由于Keras的版本不同造成的，代码if K.image_dim_ordering() == “th”: 是Keras旧版本使用的代码，如果你使用的是新版本，那么将 K.image_dim_ordering() == “th” 代码改为 K.image_data_format() == “channels_first” 即可。 改正…
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python中Keras下载mnist数据集
python中Keras下载mnist数据集 方法一： 直接写代码进行加载数据集，如果没有下载数据集，它会自动进行下载。示例： from keras.datasets import mnist (X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() 等待下载完成即可。示例： 注：如果上面的方法下载失败…
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keras 入门整理 如何shuffle，如何使用fit_generator 整理合集 基于sklearn和keras的数据切分与交叉验证
keras入门参考网址： 中文文档教你快速建立model keras不同的模块-基本结构的简介-类似xmind整理 Keras的基本使用(1)–创建，编译，训练模型 Keras学习笔记(完结) keras分类应用里的人脸预测kaggle： 根据人脸预测年龄性别和情绪 人脸表情分类与识别：opencv人脸检测+Keras情绪分类（四） 数据量大无法载入时，节…
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keras实现注意力机制（链接）
注意力模型也称资源分配模型，它借鉴了人类的选择注意力机制，其核心思想是对目标数据进行加权变换。 截止到目前，尝试过的注意力机制，要么是 （1）基于时间步的注意力机制 （2）基于维度的注意力机制（大佬魔改） 都是用于多维数据处理的 在一篇论文中，提到了针对一维向量的注意力机制：Attention本质就是给不同特征给予不同的注意程度，也就是权重分配 该文献中，使…
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基于Keras 的VGG16神经网络模型的Mnist数据集识别并使用GPU加速
这段话放在前面：之前一种用的Pytorch，用着还挺爽，感觉挺方便的，但是在最近文献的时候，很多实验都是基于Google 的Keras的，所以抽空学了下Keras，学了之后才发现Keras相比Pytorch而言，基于keras来写神经网络的话太方便，因为Keras高度的封装性，所以基于Keras来搭建神经网络很简单，在Keras下，可以用两种两种方法来搭建网…
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（七） Keras 绘制网络结构和cpu，gpu切换
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 首先安装pydot conda install pydot 会自动安装graphviz 如果出现TypeError: softmax() got an unexpected…
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Pytorch框架详解之一
Pytorch基础操作 numpy基础操作 定义数组（一维与多维） 寻找最大值 维度上升与维度下降 数组计算 矩阵reshape 矩阵维度转换 代码实现 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # array数组 b = np.array([8, 7, 6, 5, 4, 3]) print(a.…
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keras 切换后端 TensorFlow，cntk，theano
参考 https://keras.io/#configuring-your-keras-backend https://keras.io/backend/ Switching from one backend to another If you have run Keras at least once, you will find the Keras con…
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keras demo – fashion_mnist
本文是TF给出的第一个关于keras的demo，以此来引出keras的基本用法和几个关键方法，也体会到了keras使用的方便。 一、数据集 demo中所用的数据集是fashion_mnist。是关于穿着物品的图片集。地址：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist 数据集的特征： 训练数据60000个…
