简单地训练一个四层全连接网络. Ref: http://machinelearningmastery.com/tutorial-first-neural-network-python-keras/ 1. Load Data 数据简介:Pima Indians Diabetes Data Set 下载 :Data download --> 保存为:pima-indians-diabetes.csv from keras.models import Sequential from keras.lay…

http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5%87%BD%E6%95%B0/ http://www.voidcn.com/blog/zjm750617105/article/p-5954719.html…

找对工具真的很重要,周末和学霸折腾了一天才装了几个包,问了同事找了一个方便的包,装起来不要太快啊.二十分钟全部搞定. 一.Anaconda 真是大杀器,牛到飞起来,一键部署,所有常用的机器学习包全部包括了,安装也很方便.下载地址:https://www.continuum.io/downloads 二.theano 下载地址:https://github.com/Theano/Theano,直接安装. 三.keras 下载地址:https://github.com/fchollet/keras,…

说明:系统是unbuntu14.04LTS,32位的操作系统,以前安装了python3.4,现在想要安装theano和keras.步骤如下: 1,安装pip sudo apt-get install python3-setuptools sudo easy_install3 pip 2,安装g++ sudo apt-get install g++ 采用上述命令安装g++,安装完成后可用g++ -version查看是否安装完成.注意,如果没有安装g++,在import theano时会出现以下错误…

人工神经网络集成开发环境 :  http://www.neurosolutions.com/ keras:   https://github.com/fchollet/keras 文档    https://keras.io/     中文: http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 深度学习资源:    https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning…

问题:老板让测试运行Keras官网里的Mnist-cnn.py,结果从下载数据就是一路坑-- 当前环境:Ubuntu12.04.python2.7.Keras 1.1.1(不知道这个版本号对不对,在启动文件里查到的) 按遇到问题的先后逐个出解决方案: 1.load_data数据,下载老是报Errno 104 Connection reset by peer 解决: ①因为无论是否FQ下载都很慢,下载数据到本地并解压出pkl文件,绝对路径中不能有中文, ②重写数据加载函数,后面上代码, 2.运行代…

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.…

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the…

安装过程中,网络状态一定要好,如果安装过程中出现time out的提示信息,今天就可以洗洗睡啦,等明天网络状态好的时候再安装. 安装过程出现不知名的错误的时候,执行第一步,update一下 1.#update software sudo apt-get update 2.# 安装gfortran sudo apt-get install gfortran # 安装blas sudo apt-get install libopenblas-dev # 安装lapack sudo apt-get i…

import numpy as np import cPickle import keras as ks from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, convolutional, Convolution2D, MaxPooling2D, Dropout from keras.utils import np_utils import logging def read_data(file): with open(file,'rb') as…

import numpy as npimport gzip import struct import keras as ks import logging from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, Convolution2D from keras.utils import np_utils def read_data(label_url,image_url): with gzip.open(label_url) as flbl: m…

sudo pip install keras --安装 新建一个文件,里面存储的数据:第一列是属性,第二列是类别 11220044 011220044 011220044 011220033 111222244 011222244 011222444 111222044 011220044 011220044 011220044 011220044 011220044 011220055 111220066 111220077 1 X_test,y_test=np.loadtxt('/home/…

本实验分三步: 1. 建立数据集 2. 建立网络并训练 3. 可视化 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import SGD # 构建数据集 X_data = np.linspace(-1,1,100)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05,X_data.sha…

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比…

#Install numpy and scipy sudo apt-get install gfortran libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev python-pip g++ libopenblas-dev git python-nose python-pip python-dev python-tk sudo apt-get remove python-numpy python-scipy sudo pip install numpy…

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c…

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直…

今天碰到有朋友问道怎么在windows下安装keras,正好我刚完成搭建,总结下过程,也算是一个教程吧,给有需要的朋友. 步骤一:安装python. 这一步没啥好说的,下载相应的python安装即可,版本2.7,3.4,3.5都可以,只是装了什么版本,后续的包都需要对应的版本.我亲测3.5和3.4.这里以3.4版为例吧. 装好后腰把python的路径加入path里面,包括scripts和libs 步骤二:安装mingw. 去mingw的官网下载安装文件并安装,建议安装到d盘根目录. 安装完成后选…

特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ…

1. 导入各种模块 基本形式为: import 模块名 from 某个文件 import 某个模块 2. 导入数据(以两类分类问题为例,即numClass = 2) 训练集数据data 可以看到,data是一个四维的ndarray 训练集的标签 3. 将导入的数据转化我keras可以接受的数据格式 keras要求的label格式应该为binary class matrices,所以,需要对输入的label数据进行转化,利用keras提高的to_categorical函数 label = np_u…

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 N…

Visual Studio 2013 正常安装,这里只要C++打勾就可以. ANACONDA ANACONDA是封装了Python的科学计算工具,装这个就可以不用额外装Python了.在安装之前建议先卸载电脑里已装的Python.这里建议用对应Python 2.7的Anaconda2-2.4.0. Anaconda3对应的Python3.x,之前用这个的时候,example遇到各种语法问题. 官网下载 MinGW 装了ANACONDA之后,在CMD控制台: conda install mingw…

在我们正确配置了Keras使用GPU,并在Terminal中运行一切顺利的的时候,转到Pycharm或者Eclipse中运行有可能会出现"nvcc not found on the $PATH".这是为什么呢?引用下面一段话或许大家会明白: you should probably know that all environment variables are inherited. When you define environment variable in your .bash_pr…

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型 深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络 在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…

1.关于Keras 1)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: a)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) b)支持CNN和RNN,或二者的结合                 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用户友好:Keras是为人类而不是天顶星人设计的API.用户的使…

作者: 梦里茶 如果觉得我的工作对你有帮助,就点个star吧 关于 这是百度举办的一个关于狗的细粒度分类比赛,比赛链接: http://js.baidu.com/ 框架 Keras Tensorflow后端 硬件 Geforce GTX 1060 6G Intel® Core™ i7-6700 CPU Memory 8G 模型 Xception提取深度特征 Xception结构图 受这篇Person Re-id论文的启发,在多分类基础上增加一个样本是否相同判断的二分类loss,增加类间距离,减小…

说明:这篇文章需要有一些相关的基础知识,否则看起来可能比较吃力. 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积? 简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算.(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程: (图1) 卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音. 1.2 激活函数 这里以常用的激活函数sigmoid为例: 把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1 1.3 神经元 如图是一个人工神经元的模型: (…

每次搭建深度学习环境的总要搜索各类参考.  这次搭环境,自己做个记录.这样以后搭建环境就拿自己 的文章做主线索引.  (如果参照我的博客安装的,欢迎转载分享 ) 1. 安装操作系统 (ubuntu-16.04) , 不再详说. keras 官方文档 linux 类系统建议的操作系统和版本号. 2. 下载,安装 Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh( 随时间推移会有最新版: Anaconda2 代表 python 2.7 Anaconda3 代表python3.x) 下载…

问题: 当使用Keras运行示例程序mnist_cnn时,出现如下错误: 'keras.backend' has no attribute 'image_data_format' 程序路径https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py 使用的python conda环境是udacity自动驾驶课程的carnd-term1 故障程序段: if K.image_data_format() == 'channels…

写在前面的话: 再弄这个之前,我对python也好,tensorflow也好几乎是0认知的,所以配置这个环境的时候,走了不少弯路,整整耗费了一个星期的时间才搭配完整这个环境,简直了...然而最气的是,好不容易搭好了环境,因为我笔记本配置低,老师给的程序根本跑不起来. 这个环境搭配的教程有很多博客可以参考,我却弄了很久也没成功,反思自己,是自大的心理在作怪.教程里让用python3.5,而我偏偏安装python3.6,教程说安装cuda8,我发现官网出了cuda9,就安装了9,这么弄下去当然不容易…