[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心) 配合阅读: [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制. 作为对比,可以访问[T

keras框架的MLP手写数字识别MNIST 代码: # coding: utf-8 # In[1]: import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import np_utils np.random.seed(10) # In[2]: from keras.datasets import mnist # In[3]: (x_train_image,y_train_label),(x_test_image,y_test_label

在安装之前,请确保你的显卡是NVIDIA的,并且是以下型号,否则不能进行gpu加速,右键我的电脑--管理--设备管理器--显示适配器.另外如果你的电脑是windows7,安装教程也是一样的,不过根据keras中文文档的建议,还是win10比较适合. 系统:windows10企业版2016 x64位(msdn下载的,系统激活用的是kms工具) 环境:python2.7 软件:Anaconda2,VS2010,cuda,cudnn(加速库) (废话:最近实验室刚配置一台高配的机器,所以我不得不重新搭

激活函数也是神经网络中一个很重的部分.每一层的网络输出都要经过激活函数.比较常用的有linear,sigmoid,tanh,softmax等.Keras内置提供了很全的激活函数,包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数.  一.激活函数的使用 常用的方法在Activation层中可以找到.看代码. from keras.layers.core import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('t

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记 例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint

深度学习Keras框架笔记之Dense类(标准的一维全连接层) 例: keras.layers.core.Dense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, input_dim=None) in

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,

Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU.使用文档在这:http://keras.io/,中文文档在这:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ ,这个框架是2015年流行起来的,使用中遇到的困惑或者问题可以提交到github:https://github.com/fchollet/keras. Keras主要包括14个模块包,可参见文档https:

Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("Placeholder_8:0", shape=(3, 3, 128, 256), dtype=float32) is not an element of this graph. 后端我使用的是django框架,上传一张图片传入基于tensorflow的keras模型进行预测,重复预测时,报告上述错误.原因大概是第二次预测时,model底层tensorflow的sessio

之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的 来与TensorFlow做对比. Caffe Keras 安装 官方安装文档: https://github.com/IraAI/caffe-gpu-installation https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows windows下安装gpu加速版的caffe mark 使用的数据集依然是CIFAR-10,使用的也依然是卷积神经网络.查

网络上有各种各样的win7 64bit安装theano的方法,我也试过好多,各种各样的问题.因为之前没了解过MinGw等东西,所以安装起来比较费劲,经过不断的尝试,最终我按照以下过程安装成功. 其实过程很简单,首先说一下安装条件: win10 (32和64都可以,下载安装包时一定要选择对应的) vs2010(不一定非要是vs2010,恰好我有vs2010,应该是配置GPU编程时需要用到vs的编译器) Anaconda(转到官方下载,打开之后稍微等一会就会出来下载链接了.之所以选择它是因为它内置了

Keras 是一个 Python 深度学习框架,可以方便地定义和训练几乎所有类型的深度学习模型.Keras 最开始是为研究人员开发的,其目的在于快速实验.我们可以进入网站主页 - Keras 中文文档查看keras内的配置,如图所示: Keras的使用很简单上手,但是运行keras需要一个后端引擎,这里推荐使用tensorflow后端. 当我们对keras代码中有什么疑惑时,可以选择查看网页上对应的内容,然后对源代码进行查看.比如说我们选择查看常用数据集(Datasets): 这里表示我们可以在

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

>>>sudo su >>> pip3 install -U --pre pip setuptools wheel >>> pip3 install -U --pre numpy scipy matplotlib scikit-learn scikit-image >>> pip3 install -U --pre tensorflow-gpu # >>>pip3 install -U --pre tensorflo

参考:林大贵.TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用[M].北京:清华大学出版社,2018. 首先在命令行中写入 activate tensorflow和jupyter notebook,运行如下代码.当然,事先准备好MNIST数据集. # coding: utf-8 # In[4]: from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils import numpy as np np.random.se

更高级别的封装.更简单的api,以tensorflow.theano为后端,支持更多的平台 读取网络模型后生成网络结构图 读取 from keras.models import load_model model = load_model('neck.net') 绘制一张模型图,并保存为文件: from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png') plot_model有两个可选参数: show_shape

1. 安装Anaconda https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ conda info来查询安装信息 conda list可以查询你现在安装了哪些库 2. cpu版的tensorflow pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 测试是否成功 python import tensorflow as tf hello=tf.constant("Hello!"

很久以前就有想过使用深度学习模型来对dota2的对局数据进行建模分析,以便在英雄选择,出装方面有所指导,帮助自己提升天梯等级,但苦于找不到数据源,该计划搁置了很长时间.直到前些日子,看到社区有老哥提到说OpenDota网站(https://www.opendota.com/)提供有一整套的接口可以获取dota数据.通过浏览该网站,发现数据比较齐全,满足建模分析的需求,那就二话不说,开始干活. 这篇文章分为两大部分,第一部分为数据获取,第二部分为建模预测.   Part 1,数据获取 1.接口分析