# 建立神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入数据的形状进行修改成神经网络要求的数据形状 keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu), # 定义隐藏层,128个神经元的网络层 keras.layers.Dropout(0.2), keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softma…

在某一层添加L2正则: from keras import regularizer model.add(layers.Dense(..., kernel_regularizer = regularizers(0.001),...)) 在某一层之后添加dropout层: model.add(layers.Dropout(0.5))…

100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别 前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.…

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似…

Dense层:全连接层 Activatiion层:激活层,对一个层的输出施加激活函数 Dropout层:为输入数据施加Dropout.Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元,Dropout层用于防止过拟合 Flatten层:Flatten层用来将输入“压平”,即把多维的输入一维化,常用在从卷积层到全连接层的过渡.Flatten不影响batch的大小 Reshape层:Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape Permute层:Perm…

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机…

注意!注意!!注意!!! (重要的事情说三遍) 安装前检查: 1.Tensorflow不支持Anaconda2,Tensorflow也不支持python2.7和python3.7(满满的辛酸泪!) 2.Tensorflow版本和Keras版本越高越好,避免各种Bug 安装过程出现的Bug: 1.报错提示:"from pip._internal.main import main ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal.main&quo…

tensoboard 导入:导入包注意 否者会报错 :keras FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value training/Adam/Variable_9 参考 https://stackoverflow.com/questions/53965588/including-tensorboard-as-a-callback-in-keras-model-fitting-causes-a-failedprecon…

TensorFlow Keras API用法 Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API.添加层就像添加一行代码一样简单.在模型架构之后,使用一行代码,可以编译和拟合模型,可以用于预测.变量声明.占位符甚至会话都由 API 管理. 具体做法 定义模型的类型.Keras 提供了两种类型的模型:序列和模型类 API.Keras 提供各种类型的神经网络层: 在 model.add() 的帮助下将层添加到模型中.依照 Keras 文档描述,Keras 提供全连接层的选…

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

tips: Keras是一个高层神经网络API(高层意味着会引用封装好的的底层) Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端. 故先安装TensorFlow,后安装Keras 为简化环境配置,在anaconda的助攻下安装 PS:直接cmd里pip Keras似乎是行不通的...没尝试... 参考:知乎专栏:[深度学习] Anaconda下TensorFlow + Keras配置指南 简单目录: 安装TensorFlow 安装Keras 安装Tens…

作者用游戏的暂停与继续聊明白了checkpoint的作用,在三种主流框架中演示实际使用场景,手动点赞. 转自:https://blog.floydhub.com/checkpointing-tutorial-for-tensorflow-keras-and-pytorch/ Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch This post will demonstrate how to checkpoint your trai…

tensorflow TensorFlow is an open-source machine learning library for research and production. https://en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow https://www.tensorflow.org/ Tutorial: https://www.tensorflow.org/tutorials/ Keras: Keras is a high-level API to bui…

1.测试数据下载 https://datamarket.com/data/set/22w6/portland-oregon-average-monthly-bus-ridership-100-january-1973-through-june-1982-n114#!ds=22w6&display=line 2.LSTM预测 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime…

其实我一直都在想,搞算法的不仅仅是服务,我们更是要在一个平台上去实现服务,因此,在工业领域,板子是很重要的,它承载着无限的机遇和挑战,当然,我并不是特别懂一些底层的东西,但是这篇博客希望可以帮助有需要的人. 首先我们回到原点,就是jetpack 3.3刷完机后,现在要装tensorflow和keras.自然的,我们可以想到,需要 miniconda或anaconda cuda和cudnn tensorflow keras 其实jetpack3.3里面已经有了python2和cuda9.0,cud…

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一…

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40759186/article/details/87547795 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 用pytorch做dropout和BN时需要注意的地方 pytorch做dropout: 就是train的时候使用dropout,训练的时…

关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法: layer.get_weights():返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights):从numpy array中将权重加载到该层中,要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config():返回当前层配置信息的字典,层也可以借由配置信息重构: layer = Dense(32) config = layer.g…

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP…

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py…

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名…

目录 Q: where is Sequential defined? Q: where is compile()? tensorflow keras analysis code from keras.models import Sequential model = Sequential() from keras.layers import Dense model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(De…

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   ~\tensorflow\python\keras,而非 ~\tensorflow\keras…

Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建,tensorflow , keras , pytorch , cuda Ubuntu16.04安装 参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656 安装nvidia驱动 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update 选择安装驱动 ubuntu-drivers devices 查看自己显卡对应的驱动…

conda+豆瓣源配置tensorflow+keras环境 安装anaconda 打开Anaconda Prompt 创建虚拟环境 conda create -n myenv python=3.5 activate myenv 安装dependency pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/ pip install tensorflow==1.1 -i https://pypi.douban.com/simple/…

参考:tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后.应用激活函数之前.训练阶段:如果卷积计算输出多个通道,我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化,且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数,并均为标量.假设小批量中有 m 个样本.在单个通道上,假设卷积计算输出的高和宽分别为p和q.我们需要对该通道中m×p×q…

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 使用dropout是要改善过拟合,将训练和测试的准确率差距变小 训练集,测试集结果相比差距较大时,过拟合状态 使用dropout后,每一周期准确率可能不高反而最后一步提升很快,这是训练的时候部分神经元工作,而最后的评估所有神经元工作 正则化同样是改善过拟合作用 Softmax一般用在神经网络的最后一层 import n…

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整…

1 TensorFlow 架构图 1.1 处理器 TensorFlow 可以在CPU.GPU.TPU中执行 1.2 平台 TensorFlow 具备跨平台能力,Windows .Linux.Android.IOS.Raspberry Pi.云端执行 1.3 分布式执行引擎 TensorFlow Distributed Execution Engine 分布式执行引擎 在深度学习中,最花时间的就是模型的训练,尤其大型的深度学习模型必须使用大量数据进行训练,需要数天乃至数周之久,TensorFlow…

1 神经传递的原理 人类的神经元传递及其作用: 这里有几个关键概念: 树突 - 接受信息 轴突 - 输出信息 突触 - 传递信息 将其延伸到神经元中,示意图如下: 将上图整理成数学公式,则有 y = activation function( x1*w1 + x2*w2 + x3*w3 + b ) 相应说明: x - 输入值,仿真输入神经元,上图中有:x1.x2.x3 w - 权重值,仿真输入神经元轴突,传送信息,上图中有:w1.w2.w3 b - 偏差值,仿真接受神经元树突,代表接受神经元容易被…