这个bug的解决办法：
# from tensorflow.keras import datasets, layers, models from tensorflow.python.keras import datasets, layers, models
在tensorflow和Keras中间插入python，可能是因为tensorflow版本问题（我的版本是1.7.0），Keras的目录是 ~tensorflowpythonkeras,而非 ~tensorflowkeras
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来源：新智元 本文共7372字，建议阅读10分钟。 本文为你整理了9月20日的AI WORLD 2018 世界人工智能峰会上陶大程教授的演讲内容。 [ 导读 ]悉尼大学教授、澳大利亚科学院院士、优必选首席科学家陶大程博士指出，人类具有感知、推理、学习和行为四个方面的智能，AI的终极目标就是让机器具备和人类一样的智能。在9月20日的AI WORLD 2018 …
下面是关于“Keras中Sequential模型和Functional模型的区别及说明”的完整攻略。 Keras中Sequential模型和Functional模型的区别及说明 在Keras中，有两种主要的模型类型：Sequential模型和Functional模型。下面是一个详细的攻略，介绍这两种模型类型的区别及说明。 Sequential模型 Seque…
Pip installation Pip is a package management system used to install and manage software packages written in Python. We provide pip packages for TensorFlow on Linux, Mac OS X, and W…
GAN网络系列之（一） — Generative Adversarial Nets —文末附代码 论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661， 1.简述 作者提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架，在新框架中同时训练两个模型：一个用来捕获数据分布的生成模型G，和一个用来估计样本来自训练数据而不是G的概率的判别模型D…
1.问题描述 已知[k,k+n)时刻的正弦函数，预测[k+t,k+n+t)时刻的正弦曲线。因为每个时刻曲线上的点是一个值，即feature_len=1，如果给出50个时刻的点，即seq_len=50，如果只提供一条曲线供输入，即batch=1。输入的shape=[seq_len, batch, feature_len] = [50, 1, 1]。 2.代码实…
文章讲的是缺乏支持！Caffe深度学习框架未来堪忧，Caffe是由贾扬清在伯克利上学期间开发的，该项目已经开放源码，目前已获得社区贡献以及伯克利视觉和学习中心(BVLC)赞助。广泛来说，BVLC现在是伯克利人工智能研究(BAIR)实验室的一部分。同样，Caffe也已经超出了视觉范围，包括非视觉深度学习部分，虽然已发布的Caffe模型绝大多数仍然与图像和视频相…
实验项目名称： 生成对抗网络GAN及DCGAN实验 实验学时： 3 实验原理： 生成对抗网络模型主要包括两部分：生成模型和判别模型。 生成模型是指我们可以根据任务、通过模型训练由输入的数据生成文字、图像、视频等数据。 实验目的： 学习掌握生成对抗网络（GAN）和深度卷积生成对抗网络（DCGAN）和BIGGAN基本原理；利用DCGAN和BIGGAN进行图片生成…
最近看有人发了机器学习的培训挺便宜的，就尝试了一下。 讲的比较基础，很适合入门，用来了解这个行业。即使不从事此行业，用工具去画一个数学模型的图也是好的。 其他的各种机器学习概念，高数离散等数学基础知识都一样，没什么可写的。 只有安装的工具和使用方法，值得记录一下。 1.安装anaconda 到anaconda官网，下载安装就行，不过记住安装的时候选上注册环境…
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