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…

转自:windows10(64位)Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow(cpu版本)及keras 1.本来电脑安装的是anaconda3 5.3.1,但安装的python版本是3.7,后来卸载了安装anaconda3 4.4.0,这个版本是3.6 2.打开Anaconda Prompt conda --version //检查Anaconda是否成功安装(如果成功会显示版本号) conda update conda //更新conda版本 conda create -n…

自定义tf.keras.Model需要注意的点 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能够save_weights,或者save_format="tf" NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work…

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本.       以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下…

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm. 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算是高纬度的,是大量的:在这些数学运算中,深度学习中的层通过反馈(比如后向传播)来对参数进行调整,然后再进行计算.如此反复数次,从而越来越接近我们所给出的正确结果.而在这个过程中,深度学习中的每个层所学…

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码 通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,…

本文主要是使用keras对其有的波士顿房价数据集做一个回归预测,其代码架构与之前一样(都只是使用多层感知机):数据的预处理.搭建网络框架.编译.循环训练以及测试训练的网络模型.其中除了数据预处理与之前归回模型略有不同,其他基本类似.但是在本文的回归预测代码中会提到一个数据集比较少时常用到的训练方法--交叉验证. 回归预测房价,也就是说选定影响房价的因素,将其量化,然后使用该数据和对应的房价价格训练神经网络,最后使用因素的量化值来预测房价的走势. Keras中的波士顿房价数据集,其中一共只有506…

基本分类 基本分类(Basic classification):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification Fashion MNIST数据集 经典 MNIST 数据集(常用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”入门数据集)的简易替换 包含训练数据60000个,测试数据10000个,每个图片是28x28像素的灰度图像,涵盖10个类别 https://keras.io/datasets/#fashio…

基本回归 回归(Regression):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_regression 主要步骤:数据部分 获取数据(Get the data) 清洗数据(Clean the data) 划分训练集和测试集(Split the data into train and test) 检查数据(Inspect the data) 分离标签(Split features from labels) 规范化数据(Normalize th…

保存和恢复模型(Save and restore models) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models 在训练期间保存检查点 在训练期间或训练结束时自动保存检查点.权重存储在检查点格式的文件集合中,这些文件仅包含经过训练的权重(采用二进制格式).可以使用经过训练的模型,而无需重新训练该模型,或从上次暂停的地方继续训练,以防训练过程中断 检查点回调用法:创建检查点回调,训练模型并将ModelC…