使用Keras中文文档学习 基本概念 Keras的核心数据结构是模型,也就是一种组织网络层的方式,最主要的是序贯模型(Sequential).创建好一个模型后就可以用add()向里面添加层.模型搭建完毕后需要使用complie()来编译模型,之后就可以开始训练和预测了(类似于sklearn). Sequential其实是模型的一种特殊情况,单输入单输出,层与层之间只有相邻关系.而通用的模型被称为函数式模型(function model API),支持多输入多输出,层与层之间可以任意相连. Ker…

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多 分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast…

最近几年,随着AlphaGo的崛起,深度学习开始出现在各个领域,比如无人车.图像识别.物体检测.推荐系统.语音识别.聊天问答等等.因此具备深度学习的知识并能应用实践,已经成为很多开发者包括博主本人的下一个目标了. 目前最流行的框架莫过于Tensorflow了,但是只要接触过它的人,就知道它使用起来是多么让人恐惧.Tensorflow对我们来说,仿佛是一门高深的Deep Learning学习语言,需要具备很深的机器学习和深度学习功底,才能玩得转. Keras正是在这种背景下应运而生的,它是一个对开…

Keras基于Tensorflow和Theano.作为一个更高级的框架,用其编写网络更加方便.具体流程为根据设想的网络结构,使用函数式模型API逐层构建网络即可,每一层的结构都是一个函数,上一层的输出作为这一层的输入,这一层的输出作为下一层的输入,非常简单.所以这个框架本身并没有太多值得学习的东西,需要学习的东西是如何去构建一个更好的网络,这是在代码实现前需要仔细考虑的.在有一个大概的框架后使用代码进行训练调参以发现模型的不足和从哪里进行改进. 模型的建立和调参是一个比较"混沌"的过程…

课程地址 第1章 CS231n课程介绍 ---1.1 计算机视觉概述 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科. 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用. ---1.2 计算机视觉历史背景 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程. 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割. 可以使用图片中的特征来…

""" 1.30s上手keras """ #keras的核心数据结构是“模型”,模型是一种组织网络层的方式,keras 的主要模型是Sequential模型,Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈 from keras.models import Sequential model=Sequential() ###将一些网络层通过.add()叠加起来,就构成了一个模型 from keras.layers import Dense,Acti…

全文参考 < 基于 python 的深度学习实战> import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D (x_train, y_train), (x_tes…

使用深度学习模型时当然希望可以保存下训练好的模型,需要的时候直接调用,不再重新训练 一.保存模型到本地 以mnist数据集下的AutoEncoder 去噪为例.添加: file_path="MNIST_data/weights-improvement-{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.hdf5" tensorboard = TensorBoard(log_dir='/tmp/tb', histogram_freq=0, write_graph=False) chec…

1. keras.layers.Dense (Fully Connected Neural NetWork),所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias) keras.layers.Dense(units, // 该层的neuron的个数    activation=None, // 该层的激活函数.如果不指定该参数,将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x)    use_bias=True,   // 是否添加偏置项…

1.keras的sequential模型需要知道输入数据的shape,因此,sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数,后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape,因此不需要为每个层都指定这个参数.可以通过传递一个input_shape或者batch_input_shape的关键字参数给第一层来输入数据shape,他们是tuple类型的数据,其中可以填入None,如果填入None则表示此位置可能是任何正整数. batch_input_shape给出了batchs…

data_generator 每次输出一个batch,基于keras.utils.Sequence Base object for fitting to a sequence of data, such as a dataset. Every Sequence must implement the __getitem__ and the __len__ methods. If you want to modify your dataset between epochs you may imple…

from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array a = load_img('1.jpg') b = img_to_array(a) print (type(a),type(b)) 输出: a type:<class 'PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile'>,b type:<class 'numpy.ndarray'> optimizer: Adam  : 算法思想 [1]: A…

训练模型需要的数据文件有: MNIST_data文件夹下的mnist_train.mnist_test.noisy_train.noisy_test.train文件夹下60000个图片,test下10000个图片 noisy_train.noisy_test下的图片加了椒盐噪声与原图序号对应 离线测试需要的数据文件有: MNIST_data文件夹下的my_model.hdf5.my_test.my_test文件夹下要有一层嵌套文件夹并放测试图片 数据集准备参考: https://www.cnbl…

第一种方法: Keras官方给的图片去噪示例要自动下载mnist数据集并处理,不能修改和加入自己的数据集. from keras.datasets import mnist (x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255. x_test = x_test.astype('float32') / 255. 以上代码实现了把mnist数据集读到x_train 和x_test…

一.keras的backend设置 有两种方式: 1.修改JSON配置文件 修改~/.keras/keras.json文件内容为: { "iamge_dim_ordering":"tf", "epsilon":1e-07, "floatx":"float32", "backend":"tensorflow" } 官方文档解释: iamge_data_format:字符…

Hadoop基础及演练 ---第1章 初识大数据 大数据是一个概念也是一门技术,是在以Hadoop为代表的大数据平台框架上进行各种数据分析的技术. ---第2章 Hadoop核心HDFS Hadoop是一个开源的大数据框架,是一个分布式计算的解决方案,Hadoop=HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式计算) 存储是大数据技术的基础,分布式计算是大数据应用的解决方案 HDFS基础架构: 数据块:是抽象块,一般设置为128MB,备份3个. NameNode:主数据块,管理文件系统的…

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou…

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记 例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint…

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in…

OpenCV图像处理学习笔记-Day4(完结) 第41课:使用OpenCV统计直方图 第42课:绘制OpenCV统计直方图 pass 第43课:使用掩膜的直方图 第44课:掩膜原理及演示 第45课:直方图均衡化原理 第46课:直方图均衡化函数equalizeHist 第47课:subplot函数的使用 第48课:matplotlib.pyplot.imshow函数的使用 第49课:直方图均衡化对比 第50课:傅里叶变换理论基础 第51课:numpy实现傅里叶变换 第52课:使用numpy实现逆傅…

Keras简介:   Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架.   Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 无缝CPU和GPU切换 Keras官网首页 一.背景   本次构建神经网络最终目的:输入一张手写数字图片后,网络输出该图片对应的数字. 二.Keras代码…

原地址:http://www.9miao.com/question-15-54671.html 学习笔记一传送门学习笔记二传送门 学习笔记三导读:        笔记三主要就是各个模块的封装了,这里贴出各个模块一览表,封装完毕我就更新一个状态,并且补上模块说明 模块名方法名方法说明封装状态用户基础模块userModeluserLogin用于用户登陆时的方法已封装regUser注册用户的方法已封装heartCheck用户更新心跳时间的方法已封装heartCheck用户心跳检测的方法已封装funds…

源地址:http://bbs.9miao.com/thread-44603-1-1.html 在此补充一下Socket的验证机制:socket登陆验证.会采用session会话超时的机制做心跳接口验证保持一个长连接也为推送消息提供 ======这段是一个以前同事给我的JAVA Socket验证机制的例子===========socket通信一般是找不到头这些的,要自定义封装通信消息类如开源框架netty,消息进出都有自定义加密和选择性压缩的socket不想http一样能找到某个方法,他就监听ip…

原地址:http://bbs.9miao.com/thread-44571-1-1.html 前言:早在群里看到大鸡蛋分享他们团队的Firefly引擎,但一直没有时间去仔细看看,恰好最近需要开发一个棋牌Game,朋友推荐了很多引擎,参考了众多引擎后,觉得Firefly是一个轻量级易扩展的引擎(好吧,其实就是我懒,懒得去看成熟引擎的手册),项目也没太多时间让我去熟悉大型引擎,于是决定了用Firefly.(很多人就问了:开源棋牌类game这么多,为什么非要自己开发一个,因为我懒,懒得去逐行读代码,我…

原地址:http://www.9miao.com/question-15-54981.html 传送门:学习笔记一学习笔记二学习笔记三 前言:学习笔记三是模块封装,这个在持续开发中会不断更新, 因为写出来不一定就是正确和最好用的,由于1000字限制,后续更新在22#测试我就决定直接和客户端连起来测试,更直观一点,当然,这得根据实际情况来决定由于秀才做手术去了,所以我这边请了一个游戏公司的AS程序员来配合我开发游戏 更新记录=======2013.2.7=======斗地主已经完成,包括服务端以及…

tf.data卷积神经网络综合应用实例 使用tf.data建立自己的数据集,并使用CNN卷积神经网络实现对卫星图像的二分类问题. 数据下载链接:https://pan.baidu.com/s/141zi1BvDU6rHsq5VKgRl4Q  提取码:2kbc 1.使用tf.data建立数据集 使用tf.data将已有的图片打上标签,并将数据分为训练集与测试集用于训练神经网络. 下面将逐步介绍如何建立数据集. 1.1读取windows下的文件路径 首先,头文件走一波(python中应该叫导入模块)…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

最终完结了,历时半个月. 内容包含: JavaScript面向对象特性分析,JavaScript高手必经之路. jQuery源代码级解析. jQuery EasyUI源代码级解析. Java程序猿的JavaScript学习笔记(1--理念) Java程序猿的JavaScript学习笔记(2--属性复制和继承) Java程序猿的JavaScript学习笔记(3--this/call/apply) Java程序猿的JavaScript学习笔记(4--this/闭包/getter/setter) Ja…

C++ Primer Plus>学习笔记1 第二章.開始学习C++ 1.控制符endl 假设显示字符串时,在字符串中包括换行符,而不是在末尾加上endl,这样能够大大降低输入量:假设是要生成一个空行,我们觉得endl比較方便. 2.在C和C++中,不能把空格.制表符.回车放在元素中间,也不能把回车符放入字符串中间:可是能够把空格放入字符串中间. 3.为什么int main()主函数中须要一个返回值0呢?由于能够将计算机的炒作系统看作调用程序,main()返回值并非返回程序的其它部分,而是返回给操…

TCP/IP协议学习之实例ping命令学习笔记(一) 一． 目的为了让网络协议学习更有效果,在真实网络上进行ping命令前相关知识的学习,暂时不管DNS,在内网中,进行2台主机间的ping命令的整个详细过程的深入研究.包括的知识点有:ping,ICMP,IP,协议系统,ARP.包含的章节有第1,3,4,6,7章. 二． 实践环境1. 网络环境2. 协议分析工具Ethereal工具.在本机上安装并进行抓包观察.三． 工具设置由于Ethereal工具在进行网络监视时,会抓取来自其他机器的数据包,为了…