目前刚刚开始学习Theano，可以说是一头雾水，后来发现Keras是对Theano进行了包装，直接使用Keras可以减少很多细节程序的书写，它是模块儿化的，使用比较方便，但更为细节的内容，还没有理解，目前只是能够跑起Keras自带的例子
Keras的相关网站：Keras Git、Keras Document
为了能够看懂Keras代码，需要的前序知识应该有：numpy、scikit-learn、Theano等
发现了两本还不错的Numpy的中文教程，说实话，看英文教程难道还是挺大的，英文太烂
NumPy攻略 Python科学计算与数据分析 [（印尼）IvanIdris著；张崇明译][人民邮电出版社][2013.10][174页](密码: ascg)
用Python做科学计算 中文版 (密码: jimb)
Keras自带的各种例examples还是很给力的
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：到底该如何入门Keras、Theano呢？（浅谈） - Python技术站
mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。 程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。 首先，下载并加载数据： import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as inpu…
该问题处理之前的状态： 环境：Ubuntu16.04 + Anaconda + tensorflow1.6(使用python3.6) 状态展示 在ipython中执行完import keras之后，出现“no moudle named keras” 处理方法 1、安装ipykernel conda install ipykernel 2、找到ipython的…
2.2 Multinomial variables多项变量的分布 考虑多项变量即K个互斥变量(可能取值)，使用1-of-K方式表示为K维向量x，其中某个向量xk=1，且其他向量=0。例如某个变量发生，对应向量为x3，则x3=1 ： xk=1发生的概率为μk，那么x的分布为： 这里，且，该分布可以看作…
鉴于单向循环神经网络某些情况下的不足，提出了双向循环神经网络。因为是需要能关联未来的数据，而单向循环神经网络属于关联历史数据，所以对于未来数据提出反向循环神经网络，两个方向的网络结合到一起就能关联历史与未来了。 双向循环神经网络按时刻展开的结构如下，可以看到向前和向后层共同连接着输出层，其中包含了6个共享权值，分别为输入到向前层和向后层两个权值、向前层和向后…
Cmake 安装 Caffe 首先修改Cmake里面的参数(GPU, CPU,MatLab,Python等); 修改 cmake/Dependencies.cmake 中的配置(BLAS之类的); Cmake：cd caffe && mkdir build && cd buildcmake .. -DBUILD_SHARED_…
下面是关于“Pytorch模型参数的保存和加载”的完整攻略。 问题描述 在深度学习领域中，模型参数的保存和加载是非常重要的。那么，如何使用Pytorch实现模型参数的保存和加载？ 解决方法 示例1：使用Pytorch实现模型参数的保存 以下是使用Pytorch实现模型参数的保存的示例： 首先，导入必要的库： python import torch impor…
http://wenku.baidu.com/link?url=4RzdmvP9sdaaUbnVEW4OyBD-g67wIOiJjKFF3Le_bu7hIiBS7I6hMcDmCXrQwsHvrsPvR4666J1qF1ff5JVvd2xL8rzL9N81qvL-1dwkiim 特别说明一下，根据那本书所说，这算的是线性卷积。还有种卷积叫循环卷积。 （1）…
下面是关于“TensorFlow和Keras中GPU使用的设置操作”的完整攻略。 TensorFlow中GPU使用的设置操作 在TensorFlow中，我们可以使用以下代码来设置GPU的使用。 import tensorflow as tf # 设置GPU使用方式 gpus = tf.config.experimental.list_physical_dev…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 