Keras深度学习笔记第41页

【keras模型量化】之训练后量化 Post-Training Quantization（TFLite）

文章目录1.tflite概述2.生成tflite2.1生成方式2.1.1ConvertingaSavedModeltoaTensorFlowLitemodel.2.1.2Convertingatf.KerasmodeltoaTensorFlowLitemodel

阑珊珊珊·2023-02-03 14:34

在C++中调用keras模型进行预测

系统：ubuntu18.04显卡+驱动：NvidiaTITANXp+CUDA11.2+cuDNN8.2.132环境搭建：python3.8.10+tensorflow-gpu2.5.0+keras-nightly2.5.0

小小挖煤工·2023-02-03 14:32

TensorFlow2.0 —— 模型保存与加载

目录1、Keras版本模型保存与加载2、自定义版本模型保存与加载3、总结1、Keras版本模型保存与加载保存模型权重（model.save_weights）保存HDF5文件（model.save）保存pb

然后就去远行吧·2023-02-03 14:02

tf.keras.layers.Embedding() 详解

Embeddinglayery参数如下：tf.keras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer="uniform",embeddings_regularizer

爱晒太阳的胖子·2023-02-03 14:02

使用keras调用load_model时报错ValueError: Unknown Layer:LayerName

出现该错误是因为要保存的model中包含了自定义的层（CustomLayer），导致加载模型的时候无法解析该Layer。详见cannotload_model()ifmymodelcontainsmyownLayer该issue下的解决方法不够全，综合了一下后可得完整解决方法如下：在load_model函数中添加custom_objects参数，该参数接受一个字典，键值为自定义的层：model=lo

larry233·2023-02-03 14:29

Keras调用model.load_weights时报错

但本人使用了keras下Model类，继承该类实现模型的搭建。

supergreener·2023-02-03 14:56

深度学习笔记

深度学习笔记前言学习内容什么是深度学习？

枫楠Kuiy·2023-02-03 13:44

深度学习知识点笔记汇总

总共整理出16篇神经网络笔记和10篇卷积神经网络笔记，现总结如下：1.神经网络（NeuralNetwork）深度学习笔记（一）——计算梯度[ComputeGradient]深度学习笔

zeeq_·2023-02-03 13:44

2021年李宏毅机器/深度学习笔记持续更新中......

https://gitee.com/codingWang1/machineLearning/tree/master/https://github.com/wangyu-debug/-欢迎交流指正

9377_·2023-02-03 13:43

【小白学PyTorch】21 Keras的API详解（下）池化、Normalization层

文章来自微信公众号：【机器学习炼丹术】。作者WX：cyx645016617.参考目录：文章目录1池化层1.1最大池化层1.2平均池化层1.3全局最大池化层1.4全局平均池化层2Normalization2.1BN2.2LN下篇的内容中，主要讲解这些内容：四个的池化层；两个Normalization层;1池化层和卷积层相对应，每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操

微信公众号[机器学习炼丹术]·2023-02-03 13:12

Transfer learning实例分析

参考链接文中的代码是用Keras写的，但是蛮简单的，很容易看懂实例一、数据有限的图像分类（一）主要目标我们用的数据集是非常热门的Dogsvs.CatsChallenge。

幽并游侠儿_1425·2023-02-03 12:57

烂笔头1_ 在Python 中调用 wget 下载网页链接中的内容- Windows

烂笔头1_在Python中调用wget下载网页链接中的内容-Windows从链接中下载文件pipinstallwget#安装wget包url='https://s3.amazonaws.com/keras-datasets

Wang_Mingxing·2023-02-03 12:53

深度学习笔记（三十六）1x1卷积（网络中的网络）及谷歌Inception网络

提到1x1卷积，能想到什么？我能想到的就是把图像中每个像素点乘以某个倍数，这除了调整图像亮度什么的有用，还能有什么用处呢？带着疑惑我们来学习网络中的网络及1x1卷积。学习了1x1卷积后，我们开始接触谷歌Inception网络结果，通过1x1卷积的方式大幅度降低运算量。一、1x1卷积（网络中的网络）放在二维图像中，1x1卷积确实是这么个用处。而放在三维图像中，会显得非常实用。最终的结果是：高和宽的维

Mr.zwX·2023-02-03 08:33

深度学习笔记(十一):各种特征金字塔合集

ZZY_dl·2023-02-03 08:01

Tensorflow及Keras的一些使用方法和碰到的坑(本文会持续更新)

keras2onnx出现onnx_cpp2py_export.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZNK6google8protobuf7Message11GetTypeNameEvprotobuf

点指兵兵_·2023-02-03 04:50

keras安装及python包安装

https://www.jianshu.com/p/f8d809eb942c```condainstallscikit-learn=0.19.2condainstallm2w64-toolchain；condainstallmingwlibpython：先安装mingw；再安装libpython：condainstalllibpythonpipinstalltheano;condainstallt

南宫海语_0739·2023-02-03 03:05

语义分割结果可视化（画目标轮廓线与最小包围框）

importmathfromunetimportUnetfromPILimportImageimportnumpyimportosimportos.pathimportnumpyasnpimportcv2unet=Unet()#指明被遍历的文件夹maindir=r'G:\\DL\\unet-keras

人工智睿·2023-02-03 00:58

keras中summary()打印上一篇的网络函数

>>>print(model.summary())__________________________________________________________________________________________________Layer(type)OutputShapeParam#Connectedto======================================

甄同学·2023-02-02 22:00

【Keras】学习笔记11：深度学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

文章目录一、如何帮助神经网络识别图像？二、什么是神经网络？三、什么是卷积神经网络？3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6激活函数RelU(RectifiedLinearUnits)3.7深度神经网络3.8全连接层(Fullyconnectedlayers)3.9卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

Zking~·2023-02-02 18:02

mask rcnn只能在linux里运行,ubuntu16.04+cuda10.1+tensoflow-gpu2.1+keras2.3.1运行mask rcnn兼容性问题解决...

sourceactivatetf)1、nomodulenamed'skimage'解决方法：pipinstallscikit-image2、nomodulenamed'mrcnn'直接pipinstallkeras

weixin_42255060·2023-02-02 15:23

Tensorflow2.0加载图片数据集的两种方式

Tensorflow2.0加载图片数据集的两种方式前言使用tf.keras的ImageDataGenerator生成器完整代码使用tf.data.Dataset完整代码前言在tensorflow2.0中加载图片数据集一般有两种方式

金渐层猫·2023-02-02 15:23

MaskRCNN模型报错与解决方案

pipinstall-Uscikit-image==0.16.22.报错信息File“/home/xxq/anaconda3/envs/maskrcnn/lib/python3.6/site-packages/keras

徐清吾·2023-02-02 15:18

tf.keras.layers.Attention

点乘注意力层,又叫Luong-styleattention.tf.keras.layers.Attention(use_scale=False,**kwargs)query'shape:[batch_size

什么时候能像你们一样优秀·2023-02-02 15:30

keras 自定义评估函数和损失函数loss训练模型后加载模型出现ValueError: Unknown metric function:fbeta_score

keras自定义评估函数有时候训练模型，现有的评估函数并不足以科学的评估模型的好坏，这时候就需要自定义一些评估函数，比如样本分布不均衡是准确率accuracy评估无法判定一个模型的好坏，这时候需要引入精确度和召回率作为评估标准

蓝色橘猫·2023-02-02 13:14

tkinter+socket＆MySQL+keras识别minst手写数字

tkinter+socket+keras+MySQL识别Minst手写数字环境配置代码服务端客户端主函数main.py类Window.py实验报告部分一、总体功能说明1.功能概述2.功能总图3.各子功能流程图

Steven山椒鱼·2023-02-02 13:03

python深度学习代码列子

Importnecessarylibrariesimporttensorflowastfimportnumpyasnp#Setseedforreproducibilitytf.random.set_seed(1234)#Createasimplemodelmodel=tf.keras.models.Sequentia

mingyuexingzuo·2023-02-02 13:57

transformer(Bert)的多头注意力对每一个head进行降维的分析

背景：在用keras的multiattention模块做实验的时候，发现学习参数随着头数的增多而增多，与transformer中的实现不太一致结果：本着想了解透彻的思路去网上搜索了一番，第一篇我就觉得整理的不错

想赚钱的雷大·2023-02-02 12:05

DDPG玩Pendulum-v0

参考莫烦和Keras深度强化学习–DPG与DDPG实现，代码actor有两个网络，ae接受当前状态s，计算当前行为a，并执行a，at接受下个状态s_，计算下个行为a_，传给ct，通过最大化q(最小化-q

安達と島村·2023-02-02 12:34

python cnn 实例_在Keras中CNN联合LSTM进行分类实例

我就废话不多说，大家还是直接看代码吧~defget_model():n_classes=6inp=Input(shape=(40,80))reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#pre=ZeroPadding2D(padding=(1,1))(reshape)#1conv1=Convolution2D(32,3,3,border_mode='same',init='glor

猫球·2023-02-02 12:26

RNN文字情感分析

Keras----Embedding层原理_Dusk2090的博客-CSDN博客PyTorch训练RNN时，序列长度不固定怎么办？

king52113141314·2023-02-02 11:19

Tensorflow安装

使用GPU的话tensorflow版本只能用2.6（keras版本相同），cuda版本可以用显卡支持的最新的。

irony_202·2023-02-02 11:43

CoreML 层速度分析

测试设备：iPhoneX环境配置：python3.6、tensorflow1.5、Keras2.1.6、numpy1.15.4、cor

梁间·2023-02-02 11:21

（keras自学排雷）cannot import name ‘SGD‘ from ‘keras.optimizers‘报错的解决方法

fromkeras.optimizersimportSGD报错将代码修改为fromtensorflow.keras.optimizersimportSGD即可以解决原因：环境中没有安装keras新版本的

cqtwins·2023-02-02 10:13

Core ML中的自定义层续

之前翻译了一篇关于CoreML中的自定义层的文章，文章通过一个实例讲述了从在Keras中建立自定义层到最终转换为coremlmodel在ios中运行的全过程。

梁间·2023-02-02 10:53

Keras模型的保存和读取

方法1：通用版本—picklepickle包可以用于各类模型的保存和读取，比如sklearn和keras里的所有模型。补充：pickle包也可以用于字典、数据集的保存和读取。

学渣渣渣渣渣·2023-02-02 09:31

Keras模型保存

Keras模型保存的几个方法和它们的区别model.save()model_save_path="model_file_path.h5"#保存模型model.save(model_save_path)#

中科哥哥·2023-02-02 09:30

Keras搭建ACGAN生成MNIST手写体图片

一.CGAN和ACGAN1.CGAN普通的GAN输入的是一个N维的正态分布随机数\color{red}随机数随机数，而CGAN会为这个随机数添上标签\color{red}随机数添上标签随机数添上标签；CGAN利用Embedding层将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量\color{red}固定尺寸的稠密向量固定尺寸的稠密向量，并将这个稠密向量与N维的正态分布随机数相乘\color{red}相

Paul-Huang·2023-02-02 09:13

深度学习笔记 —— 物体检测和数据集 + 锚框

任务：识别我们所有感兴趣的物体，同时将每个物体的位置找出来importtorchfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltd2l.set_figsize()img=d2l.plt.imread('./img/catdog.jpg')d2l.plt.imshow(img)plt.show()#定义在这两种表示之间进行转换的函数defbox_

Whisper_yl·2023-02-02 08:45

深度学习笔记----数据增强

在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型

Agetha·2023-02-02 08:44

深度学习笔记（3）-pytorch模型训练流程&实现小GPU显存跑大Batchsize

近期在进行pytorch模型的训练，对pytorch的流程进行一次简单梳理作为笔记。此外，由于GPU显存有限，数据的Batchsize一般只能到2，而相关资料显示较大的Batchsize有利于提高模型训练效果，经查阅资料，找到通过梯度累加的方式来等效增大Batchsize。一、pytorch模型训练流程在用pytorch训练模型时，通常会在遍历epochs的过程中依次用到optimizer.zer

高不胖·2023-02-02 07:48

动手学深度学习笔记（二）

从零开始写多层感知机多层感知机本节中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，简称MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。importsyssys.path.insert(0,'..')importgluonbookasgbbatch_size=256train_data,test_data=gb.load_data_fashion_mnist(batch_size)隐藏层多层

文武_665b·2023-02-02 04:36

深度学习笔记（十四）—— 超参数优化[Hyperparameter Optimization]

这是深度学习笔记第十四篇，完整的笔记目录可以点击这里查看。训练神经网络会涉及到许多超参数设置。

zeeq_·2023-02-01 20:47

李宏毅深度学习笔记（各种优化方法）

主要思路有两种：固定学习率和动态变化学习率固定学习率：代表算法SGD,SGDM（SGDwithMomentum）动量梯度下降法SGD最大的缺点是下降速度慢，而且可能会在沟壑的两边持续震荡，停留在一个局部最优点。为了抑制SGD的震荡，SGDM认为梯度下降过程可以加入惯性。下坡的时候，如果发现是陡坡，那就利用惯性跑的快一些。SGDM全称是SGDwithmomentum，在SGD基础上引入了一阶动量mt

在水一方_果爸·2023-02-01 20:09

深度学习笔记（MNIST手写识别）

先看了点花书，后来觉得有点枯燥去看了b站up主六二大人的pytorch深度学习实践的课，对深度学习的理解更深刻一点，顺便做点笔记，记录一些我认为重要的东西，便于以后查阅。一、机器学习基础学习的定义：对于某类任务T核性能度量P，一个程序被认为可以从经验E中学习是指，通过E改进后，在任务T上由P衡量的性能有所提升。常见学习任务一、分类二、输入缺失分类三、回归四、转录无监督学习和监督学习1）无监督学习设

烟火青年_Yan·2023-02-01 20:35

深度学习笔记---三层神经网络的推理过程实现（前向处理）

#1.三层神经网络推理过程示意图上图从左到右依次是输入层、隐藏层1、隐藏层2和输出层。由于有权重的只有三层，故称之为三层神经网络。x1,x2表示整个神经网络的输入信号，y1,y2表示整个神经网络的输出信号。内含1的神经元以及bij标识是为了表示偏置，bij表示第i层偏置的第j个元素。比较大的神经元中aij表示它的输入信号，zij表示它的输出信号。图中的直线均表示从左到右的箭头，各层权重的具体数据没

武松111·2023-02-01 17:14

教你如何用Python实现文本摘要模型（附教程）

并利用Keras搭建编写了一个完整的模型代码。介绍“我不想要完整的报告，只需给我一个结果摘要”。我发现自己经常处于这种状况——无论是在大学还是在职场中。

Python大本营·2023-02-01 17:43

双模态情感分析

2.建立模型fromkeras.layersimport*frommult_emtion.my_attenimportAttentionimportkerasfromkeras.optimizersimportAdamaudio_length

little fly·2023-02-01 17:39

【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结

在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码：Attention_Network_With_Keras。如有不足之处

Omni-Space·2023-02-01 17:38

Attention Model（注意力模型）学习总结