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…

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St…

bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i…

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…

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…

""" 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…