keras这个框架简洁优美,设计上堪称典范.而tensorflow就显得臃肿庞杂,混乱不清.当然,keras的周边部件比如callbacks.datasets.preprocessing有许多过度设计的感觉,但是keras的核心是好的,这个设计完美的核心使得这个系统可扩展性极强.代码逻辑性极强.然而,其中因为依旧有一些小细节,一旦理解不透,就会对keras的原理有"神奇"之感,比如本文接下来要讲的这个问题:callbacks中的stop_training. keras的Model#fi…

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随…

所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/…

最近看了吴恩达老师的深度学习课程,又看了python深度学习这本书,对深度学习有了大概的了解,但是在实战的时候, 还是会有一些细枝末节没有完全弄懂,这篇文章就用来总结一下用keras实现深度学习算法的时候一些我自己很容易搞错的点. 一.与序列文本有关 1.仅对序列文本进行one-hot编码 比如:使用路透社数据集(包含许多短新闻及其对应的主题,包括46个不同的主题,每个主题有至少10个样本) from keras.datasets import reuters (train_data,train…

\ 函数式模型接口 为什么叫"函数式模型",请查看"Keras新手指南"的相关部分 Keras的函数式模型为Model,即广义的拥有输入和输出的模型,我们使用Model来初始化一个函数式模型 from keras.models import Model from keras.layers import Input, Dense a = Input(shape=(32,)) b = Dense(32)(a) model = Model(inputs=a, output…

Sequential模型接口 如果刚开始学习Sequential模型,请首先移步这里阅读文档,本节内容是Sequential的API和参数介绍. 常用Sequential属性 model.layers是添加到模型上的层的list Sequential模型方法 add add(self, layer) 向模型中添加一个层 layer: Layer对象 pop pop(self) 弹出模型最后的一层,无返回值 compile compile(self, optimizer, loss, metric…

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…

关于Keras模型 Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况. 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况,它实际调用的是keras.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典.模型也可以从它的config信息中重构回去 config = model.get_config() mode…

快速开始序贯(Sequential)模型 序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是"一条路走到黑". 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, units=784), Activation('relu'), Dense(10), Act…

这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全:另一方面,Linux系统下对显卡支持.内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好.如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助. 关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i…

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 如果您是高校学生或者高级研究人员,并且实验室或者个人资金充沛,建议您采用如下配置: 主板:X299型号或Z270型号 CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号 内存:品牌内存,总容量32G以上,根据主板组成4通道或8通道 SSD: 品牌固态硬盘,容量256G以上 显卡:NVIDIA GTX TITAN(XP) NVIDIA GTX 1080ti.NVIDIA GTX TITAN.NVIDIA GTX 1080.NVIDIA GTX 107…

官方文档上表示logs内存的内容为 on_epoch_end: logs include `acc` and `loss`, and optionally include `val_loss` (if validation is enabled in `fit`), and `val_acc` (if validation and accuracy monitoring are enabled). on_batch_begin: logs include `size`, the number o…

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

Update:2019/09/21 使用 tf.keras 时,请使用 tf.keras.optimizers 里面的优化器,不要使用 tf.train 里面的优化器,不然学习率衰减会出现问题. 使用 tf.keras 过程中,如果要使用 learning rate decay,不要使用 tf.train.AdamOptimizer() 等 tf.train 内的优化器,因为学习率的命名不同,导致 tf.keras 中学习率衰减的函数无法使用,一般都会报错 "AttributeError: 'T…

报错问题: ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'conv2d_1/convolution' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,28,28], [5,5,28,32]. 问题分析: 定位:x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],1, 28,28).astype('float32') 分析:input_s…

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 分析:callback中回调的response方法中还是在子线程中运行的,所以要调取Toast必须回到主线程中更新ui 解决方法:在调用Toast(或者AlertDialog)的地方的前面加上Looper.prepare(),后边加上Looper.loop()即可解决问题:也就是说用Looper.prepare()和Looper.loop()把Toast前后包起来. prepare方法是在子线程中new Looper,把Toast放…

在本文中,我们将研究一个卷积神经网络来解决硬币识别问题,并且我们将在Keras.NET中实现一个卷积神经网络. 在这里,我们将介绍卷积神经网络(CNN),并提出一个CNN的架构,我们将训练它来识别硬币. 什么是CNN?正如我们在本系列的前一篇文章中提到的,CNN是一类经常用于图像分类任务的神经网络(NN),比如物体和人脸识别.在CNN中,并非每个节点都连接到下一层的所有节点.这种部分连通性有助于防止在完全连接的网络神经网络中出现的过拟合问题,并且加速了神经网络的收敛速度. 围绕CNN的核心概念是…

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha…

变分自编码器(VAE,variatinal autoencoder)   VS    生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network) 两者不仅适用于图像,还可以探索声音.音乐甚至文本的潜在空间: VAE非常适合用于学习具有良好结构的潜在空间,其中特定方向表示数据中有意义的变化轴;  GAN生成的图像可能非常逼真,但它的潜在空间可能没有良好结构,也没有足够的连续型.   自编码,简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程. 原来有很多 Feature,…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html Keras是什么? Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可…

Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如果Keras对你的研究有帮助的话,请在你的文章中引用Keras.这里是一个使用BibTex的例子 @misc{chollet2015keras, author = {Chollet, François and others}, title = {Keras}, year = {2015}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{htt…

tf.keras.metric 里面竟然没有实现 F1 score.recall.precision 等指标,一开始觉得真不可思议.但这是有原因的,这些指标在 batch-wise 上计算都没有意义,需要在整个验证集上计算,而 tf.keras 在训练过程中计算 acc.loss 都是一个 batch 计算一次的,最后再平均起来.Keras 2.0 版本将 precision, recall, fbeta_score, fmeasure 等 metrics 移除了. 虽然 tf.keras.me…

在使用keras搭建神经网络时,有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值,然后可以进行一些其他的操作.这几天查阅了很多资料.好像没办法直接access到训练时的数据.所以我们可以通过回调函数,传入新的数据,然后查看预测值和真是值.参考这篇解决: https://stackoverflow.com/questions/47079111/create-keras-callback-to-save-model-predictions-and-targets-for-each-batch-durin 我…

1. 什么是Hook 经常会听到钩子函数(hook function)这个概念,最近在看目标检测开源框架mmdetection,里面也出现大量Hook的编程方式,那到底什么是hook?hook的作用是什么? what is hook ?钩子hook,顾名思义,可以理解是一个挂钩,作用是有需要的时候挂一个东西上去.具体的解释是:钩子函数是把我们自己实现的hook函数在某一时刻挂接到目标挂载点上. hook函数的作用 举个例子,hook的概念在windows桌面软件开发很常见,特别是各种事件触发的机…

iOS中支付宝集成 如今各种的App中都使用了三方支付的功能,现在将我在使用支付宝支付集成过程的心得分享一下,希望对大家都能有所帮助 要集成一个支付宝支付过程的环境,大致需要: 1>公司:先与支付宝进行签约,获得需要的商户ID(partner)和账户ID(seller) 2>下载加密使用的文件以及支付宝SDK 3>生成支付需要的订单信息 4>调用支付宝的客户端(支付宝客户端与支付安全服务器交互) 5>支付完成后返回支付结果给商户客户端和服务器 支付宝环境集成 1.提取出来下载…

今天研究js跨域问题的时候发现一篇好博,非常详细地讲解了js几种跨域方法的原理,特分享一下. 原博地址:http://www.cnblogs.com/2050/p/3191744.html 下面正文开始 这里说的js跨域是指通过js在不同的域之间进行数据传输或通信,比如用ajax向一个不同的域请求数据,或者通过js获取页面中不同域的框架中(iframe)的数据.只要协议.域名.端口有任何一个不同,都被当作是不同的域. 下表给出了相对http://store.company.com/dir/pag…

这里说的js跨域是指通过js在不同的域之间进行数据传输或通信,比如用ajax向一个不同的域请求数据,或者通过js获取页面中不同域的框架中(iframe)的数据.只要协议.域名.端口有任何一个不同,都被当作是不同的域. 下表给出了相对http://store.company.com/dir/page.html同源检测的结果: 要解决跨域的问题,我们可以使用以下几种方法: 一.通过jsonp跨域 在js中,我们直接用XMLHttpRequest请求不同域上的数据时,是不可以的.但是,在页面上引入不同…

getSupportFragmentManager要用在FragmentActivity及其子类中!! 关于安卓抽屉导航!! * 自定义侧边栏…

引入 1  在开发的过程中,我们经常遇到某些耗时很长的javascript操作,并且伴随着大量的异步. 2  比如我们有一个ajax的操作,这个ajax从发出请求到接收响应需要5秒,在这5秒内我们可以运行其他代码段,当响应到达后,我们需要判断响应的结果(无非就是成功或者失败),并根据不同的结果  添加回调函数. 3  为了有效的简洁的添加回调函数jQuery引入了Callbacks. 4  而为了方便的 根据不同的结果(或者根据各种跟结果有关的逻辑,比如不管是成功或者失败) 添加回调函数,jQu…

引入 初看Callbacks函数很不起眼,但仔细一瞅,发现Callbacks函数是构建jQuery大厦的无比重要的一个基石.jQuery中几乎所有有关异步的操作都会用到Callbacks函数. 为什么搞了个Callbacks函数? 1  在 js 开发中,经常会遇到同步和异步这两个概念. 2  在javascript中神马是同步?神马是异步? 听我讲一个相亲的故事(本故事并不准确,仅供参考): 1 藤篮是一个漂亮姑娘,明年就要30岁了可现在还没有对象,于是,她的母亲给她报名了两家相亲机构,一家名…