TensorFlow 1.4利用Keras+Estimator API进行训练和预测

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Tensorflow 1.4中,Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用,但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦,而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API -- Estimator模型,然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型.而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方…

手写数字识别——利用keras高层API快速搭建并优化网络模型

在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理关于这个过程,与上节…

Spark技术在京东智能供应链预测的应用——按照业务进行划分，然后利用scikit learn进行单机训练并预测

3.3 Spark在预测核心层的应用我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练.预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了.我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行.我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算…

tensorflow estimator API小栗子

TensorFlow的高级机器学习API(tf.estimator)可以轻松配置,训练和评估各种机器学习模型. 在本教程中,您将使用tf.estimator构建一个神经网络分类器,并在Iris数据集上对其进行训练,以基于萼片/花瓣几何学来预测花朵种类. 您将编写代码来执行以下五个步骤: 将包含Iris训练/测试数据的CSV加载到TensorFlow数据集中构建一个神经网络分类器使用训练数据训练模型评估模型的准确性分类新样品注:在开始本教程之前,请记住在您的机器上安装TensorFlow…

【Python与机器学习】：利用Keras进行多类分类

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…

Python机器学习笔记：利用Keras进行分类预测

Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型. 前言,对两分类和多分类的概念描述 (前言是整理别人博客的笔记https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/77774223) 1,在LR(逻辑回归)中,如何进行多分类? 一般情…