在jupyternotebookx下运行（源代码https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_classification）importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltprint(tf.__version__)1

今天开始学习keras，首先学习keras的安装，看网上的介绍，比较简单，下面记录下主要过程。第一步：打开终端，进入虚拟环境：第二步：安装keras库pipinstallkeras第三步：到这里就应该安装成功了，下面进行测试。打开pycharm，新建一个工程，将其工程解释器设置为上面安装keras的tensorflow-1，（注意，主要是这个虚拟空间中的tensorflow已经安装过了，这里是需要

参考１：Keras中文文档一些基本概念在开始学习Keras之前，首先回顾关于深度学习的基本概念和技术。符号计算Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号主义”的库。因此，这也使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别。笼统的说，符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/（keras中文文档）Keras学习笔记–常用层–Lambda层lambda解析lambdaa

学习过tensorflow后，继续学习了keras，想用keras自己去写一个卷积神经网络，用于cifar10的数据分类问题。实例：CIFAR10分类下面代码主要介绍了keras中三种构建网络结构的方式，仅供参考，可能还有更多的写网络结构的方式，但目前我作为初学者，了解的没有那么广泛。'''注：第二种构建网络方法，我没有写完，so识别精度很低，但是可以跑通，如果有兴趣的话可以自己去补全，我没有加任

  这次是使用RNN来处理mnist，正常应该会自己搭建RNN模型，然后训练，最后对模型进行评估，但是keras对RNN封装的很好了，直接调用就行了。SimpleRNN层：keras.layers.recurrent.SimpleRNN(output_dim,init='glorot_uniform',inner_init='orthogonal',activation='tanh',W_regu

原文地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/3.6-classifying-newswires.ipynb分类新闻：一个多级分类的例子在前一节中，我们看到了如何使用密集连接的神经网络将矢量输入分为两个互斥类。但是当你有两个以上的课程时会发生什么？在本节中，我们将建立一个网络，将路透

莫烦大神Keras-->>学习视频地址这两天用keras训练模型发现原来keras会根据当前环境自动使用GPU，不需要自己设置的，一直在网上找各种方法，原来根本不要需要加其他东西，有两个GPU，它就使用两个GPU，只有CPU就只是用CPU，方便。2019.3.8keras-backend只有两个tensorflow(支持Mac、linux)theano（支持Mac、Linux、Windows）查看

tf.keras.models.Sequential是描述网络层架构的一个api，是顺序的结构即一层一层的描述，但是对于跳跃式的就不行，需要使用自定义层，或者使用类实现。importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsx_train=datasets.load_iris(

Conv2D输出计算对于Conv2D（此处不再考虑卷积核数，即参数filters，因为设为多少，输出就是多少），输入图片矩阵为：WxW卷积核大小，kernel_size：FxF步长strides：S边界扩充padding的值：P则，输出大小N：N=(W−F+2P)/S+1 Conv2DTranspose输出计算如上，逆运算可得输入图片矩阵为：NxN卷积核大小，kernel_size：FxF步长st

模型最佳超参数选择二分类问题参考tutorial-first-neural-network-python-keras数据集Pima+Indians+Diabetes，保存为pima-indians-diabetes.csv，放在工作目录下#CreatefirstnetworkwithKerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimpor

  这次是通过CNN来处理训练mnist数据集，CNN的结构是根据视频学的最简单的结构，在模型编译后使用model.summary()就可以将模型结构显示出来，如下图。也有另一种方法plot_model(model,to_file='model.png',show_shapes=True),这个显示出来的就比上一种好看，这个是直接输出图片，里面是一种有向图，很直接的将模型结构画出来了。  卷积——

tf.keras学习笔记（一）mnist分类导入keras的包fromtensorflow.contribimportkeras另外一些常见的数据集keras.datasets提供了代码：importtensorflowastf

回归预测问题：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersx=np.sort(5*np.random.rand(40,1),axis=0)y=np.sin(x).ravel()y[::5]+=3*(0.5-np.random.rand(8))m

由于keras学习中涉及到很多python统计类型的函数，为了方便大家学习，对部分代码进行详细解说。

最近在搞神经网络的学习，使用的语言是Python。keras是非常适合的一个工具。下面记录一下在Mac下安装的过程。上午刚在单位的win下搞好，win对Python支持的不是很好导致安装很麻烦，keras官网也明确说不建议在win下搞深度学习。Mac下相对容易的多。1、安装anaconda非常好用的工具，百度搜索下载安装即可。2、安装theanokeras的依赖库，在anaconda中搜索thea

  这一次是通过keras对官方的手写数据集mnist进行训练，是训练出来的模型能准确分别手写数字mnist手写数据集，里面都是28*28的图片（这个图片是来自https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9145966.html）：  然后如果只是简单的这样训练模型就没什么意义了，因此每个数字都有很多不同的版本：  这些样式的，这样才有亿点点难度。#导入一些包importn

  最近在学习keras，主要还是跟着网上大佬们的教程走的，代码也是跟着写的，没啥自己创新，算是记录一下吧！第一次学习就是进行一个简单的拟合，拟合一个一元一次方程吧（数学语言来说）：y=0.5x+2。先放上代码吧！importkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequential#模型这个用的

importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpprint(tf.__version__)boston_housing=keras.datasets.boston_housing(train_data,train_labels),(test_data,test_labels)=boston_housing.load_data(

1、概述Keras是一个高级神经网络搭建工具，比TensorFlow更加高级，当然灵活性也就没那么高。Keras给出了各种深度学习结构的基础部件，我们只需要定义每一个部件的参数，全部连起来即可，很多细节都可以跳过，从而使得构造网络十分简单快速，不容易出错。Keras有Functional模型和Sequential模型，前者要更加灵活，后者编译速度快，Sequential是函数模型的一种特殊情况。h

读入数据和预处理importkerasfromkerasimportlayersimportnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlibinlineUsingTensorFlowbackend.df=pd.read_csv("./data/Iris.csv")df.head()IdSepalLengthCmS

Keras的核心数据结构是model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是Sequential顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。顺序模型是多个网络层的线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用Keras函数式API，它允许构建任意的神经网络图。fromkeras.modelsimportSequentialmodel=Sequential()可以简单地使用.add()来堆叠模型：fromkeras.l

功能：序列模型类和模型相关的实用程序keras-master\keras\model.pyKeras开发包文件目录Keras实例文件目录代码注释#-*-coding:utf-8-*-"""Sequentialmodelclassandmodel-relatedutilities.序列模型类和模型相关的实用程序。"""from__future__importabsolute_importfrom__

keras学习：实现f1_score(多分类、二分类)本文链接：https://blog.csdn.net/linxid/article/details/82861957首先容易谷歌到的两种方法:1.构造

1.导入运行库fromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsimportnumpyasnpnp.random.seed(10)2.进行数据预处理(x_Train,y_Train),(x_Test,y_Test)=mnist.load_data()x_Train4D=x_Train.reshape(x_Train.shape[0]

本文主要介绍使用keras搭建神经网络并对手写数字进行分类。代码：importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utilsfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Activationfromkeras.optimizersimpo

fit_generator浅析及完整实例为什么要用fit_generatorfit_generator的参数实例解析1.第一步下载数据，加载相关库2.第二步设置路径和图片的形状大小3.第三步读取所有图片数据4.第四步打乱样本，转化标签5.第五步划分训练集，验证集6.第六步编写迭代器/生成器（重点）7.第七步构建数据增强函数8.第八步网络构建9.第九步模型训练10.第十步评估训练结果在做计算机视觉相

WhyKeras？由于TensorFlow更加注重底层设计，加载别人训练好的模型进行迁移学习非常麻烦，因此在这种场景下更多地使用Keras、TensorLayer等高层API基于Keras和VGG-16的迁移学习VGG-16是目前最常用的CNN之一，其网络结构不再赘述大多数图像分类问题的数据规模通常较小（训练样本量基本上在10k以下），使用随机初始化的CNN进行训练，往往效果不好。此时最常用的解决

http://blog.csdn.net/linmingan/article/details/50906141由于工程需要，保存为hdf5的keras权值在c/c++中的读取比较不方便。因此将keras中的权值剥离出来，并保存为二进制文件或者txt文件。在进行代码的编写之前我们必须先知道keras中model类对于每一层的参数如何表示的。以下，我将以加入BatchNormalization的5层神

KerasApplication应用转自：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型，这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune模型的预训练权重将下载到~/.keras/models/并在载入模型时自动载入可用的模型应用于图像分类的模型,权重训练自ImageNet：Xce

为了复习巩固刚学过的知识，在这里做一些简单的笔记。在这里将使用Kaggle数据平台中2013年的dogs-vs-cats数据集中的很少一部分作为训练集和测试集，在2013年的计算视觉比赛中，当时还未出现主流卷积神经网络算法，但当年结果最优之一者就是使用了卷积神经网络取得了95%的精度，所以用来实验卷积神经网络是个不错的选择。这里为了单纯实验模型，所以降低数据计算量，只采用2000张数据图像，Kag

#加载已经训练好的模型进行预测的fromkeras.modelsimportload_modelfromkeras.layers.embeddingsimportEmbeddingfromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.preprocessing.textimportTokenizerfromkeras.modelsimportmodel_fr

从尼采作品中产生文本的范例脚本Keras实例目录代码注释'''ExamplescripttogeneratetextfromNietzsche'swritings.从尼采作品中产生文本的范例脚本Atleast20epochsarerequiredbeforethegeneratedtextstartssoundingcoherent.至少需要20个周期，使生成的文本开始连贯Itisrecommen

本篇将手把手教你实现第一个最简单的深度神经网络模型，基于多层感知器的二分类。1.基本概念多层感知器：MLP，神经网络模型的一种，其它常见的还有卷积神经网络、循环神经网络等2.分步搭建数据载入本例采用机器学习经典数据集Iris，一个4维输入特征、3-class实数数据集。Scikit-Learn自带该数据集，无需单独下载。由于该数据集是3分类（class取值[0,1,2]），需要先将其处理成二分类，

keras默认情况下用fit方法载数据，就是全部载入。换用fit_generator方法就会以自己手写的方法用yield逐块装入问题描述：建立好model之后，用model.fit()函数进行训练，发现超出显存容量问题分析：fit()函数训练时，将全部训练集载入显存之后，才开始分批训练。显然很容易就超出了显存容量解决办法：用fit_generator函数进行训练fit_generator函数将训练

从Keras开始学习深度学习的最好方法是什么？FrançoisChollet：我正在编写关于深度学习的介绍性书籍，前几章想描述使用Keras合理地第一次接触深度学习的情况。然而，还得一段时间我才能发布这些章节。如果你不是很熟悉深度学习和机器学习的话，你可能需要检查下你是否学过下列教程，只要你有一些Python的背景，这些很基础的课都很容易跟着学：一个来自CERN的从零开始学神经网络和Keras的视

首先贴上莫烦老师的课程连接和Keras官方中文文档，有TF基础的同学很快就能上手：莫烦-KerasandKeras中文文档WhyKeras？如果说Tensorflow或者Theano神经网络方面的巨人.那Keras就是站在巨人肩膀上的人.Keras是一个兼容Theano和Tensorflow的神经网络高级包,用他来组件一个神经网络更加快速,几条语句就搞定了.而且广泛的兼容性能使Keras在Wind

本文主要介绍利用keras搭建简单的神经网络，对数据拟合。示例代码：importnumpyasnpfromkerasimportSequential#按顺序建立的神经网络fromkeras.layersimportDense#Dense全连接层importmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(1337)#使多次生成的随机数相同#生成数据X=np.linspace

多元线性回归训练模型多元线性回归也就相当于NN的一层，y=wx+b，其中w和x是>1维的同维向量，也就是用输入的特征x1,x2,…去使用参数w和b预测y值。importpandasaspdimportmatplotlibasplt%matplotlibinline#Kaggle房价的train数据df=pd.read_csv("./data/hp_train.csv")df.head()IdMSS

参考caffe做回归问题，这里主要是改caffe的回归代码为keras代码，顺便熟悉keras的流程。caffe的训练数据主要是通过这篇博客网址得到训练数据。这里主要是通过keras书写网络，同时做相应的预测。首先看一下caffe的网络结构图：这里按照这个网络搭建keras的网络：#coding=utf-8fromkeras.layersimportmergefromkeras.layers.co

1RNN简介RNN即循环神经网络，其主要用途是处理和预测序列数据。在CNN中，神经网络层间采用全连接的方式连接，但层内节点之间却无连接。RNN为了处理序列数据，层内节点的输出还会重新输入本层，以实现学习历史，预测未来。RNN的两个主要改进是LSTM(长短时记忆网络)和GRU(门控循环单元)，二者为基本神经单元增加了额外的功能门，从而更好的实现长时记忆的处理。在此基础上，通过两层或者多个RNN层的堆

Keras提供两种学习率适应方法，可通过回调函数实现。1.LearningRateSchedulerkeras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule)该回调函数是学习率调度器.参数schedule：函数，该函数以epoch号为参数（从0算起的整数），返回一个新学习率（浮点数）代码importkeras.backendasKfromkeras.callba

1.BatchNormalization层：该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化，即使得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1,momentum=0.99,epsilon=0.001,center=True,scale=True,beta_initializer='zeros',g

一、目标函数objectives编译模型必选两个参数之一可以通过传递预定义目标函数名字指定目标函数，也可以传递一个Theano/TensroFlow的符号函数作为目标函数，该函数对每个数据点应该只返回一个标量值，并以下列两个参数为参数：y_true：真实的数据标签，Theano/TensorFlow张量y_pred：预测值，与y_true相同shape的Theano/TensorFlow张量真实的

用于图像数据的实时数据增强的（相当）基本的工具集。功能：生成图片样本（旋转、平移、缩放等），增加训练的数据样本keras-master\keras\preprocessing\image.py建立词向量嵌入层，把输入文本转为可以进一步处理的数据格式（例如，矩阵）Keras开发包文件目录Keras实例文件目录代码注释"""Fairlybasicsetoftoolsforreal-timedataau

基于Keras（实现）深梦Keras实例目录代码注释'''DeepDreaminginKeras.基于Keras（实现）深梦Runthescriptwith:使用如下指令运行脚本：```pythondeep_dream.pypath_to_your_base_image.jpgprefix_for_results运行执行运行文件参数1参数2python：运行python文件的python指令dee

该文件用于NLP中词向量处理keras\preprocessing\text.py建立词向量嵌入层，把输入文本转为可以进一步处理的数据格式（例如，矩阵）Keras开发包文件目录Keras实例文件目录代码注释#-*-coding:utf-8-*-"""Utilitiesfortextinputpreprocessing.用于文本输入预处理的实用工具。"""from__future__importab

IMDB情感分类数据集imdb.py处理IMDB情感数据集，加载数据、获取词索引（在词典的编号）Keras开发包文件目录Keras实例文件目录名词解释IMDB（InternetMovieDatabase，简称IMDb，互联网电影资料库），是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。官网介绍数据集介绍本例使用数据集信息如下：imdb.npzimdb_word_index.js

目录：Keras简介Keras学习手册Keras学习视频Keras代码案例Keras&NLPKeras&CVKeras项目一、Keras简介Keras是Python中以CNTK、Tensorflow或者

参考资料：tf官方文档：https://tensorflow.google.cn/guide/keras#functional_api图片来自：https://blog.csdn.net/zjw642337320/article/details/81204560层的堆叠Sequential模型在Keras中，我们可以通过组合层来构建模型，直接堆叠各个层。个人总结：整个过程可分为五步：1创建Sequ