本文针对cifar10 图集进行了DCGAN的复现. 其中库中的SpectralNormalizationKeras需添加至python环境中 该篇代码如下: from keras import backend as K from keras.engine import * from keras.legacy import interfaces from keras import activations from keras import initializers from keras impo

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