Keras

TensorFlow 和 Keras 应用开发入门：1~4 全

原文：BeginningApplicationDevelopmentwithTensorFlowandKeras协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙本文来自【ApacheCN深度学习译文集】，采用译后编辑
布客飞龙·2023-04-19 03:54

通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目

前言Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有：Django和Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有：scikit-learn、Keras
·2023-04-18 22:20

通过 Python FastAPI 开发一个快速的 Web API 项目

前言Python如此受欢迎的众多原因之一是Python有大量成熟和稳定的库可供选择:网页开发有：Django和Flask，提供了很好的网络开发体验和大量的有用文档机器学习有：scikit-learn、Keras
·2023-04-18 22:20

module ‘tensorflow_core.compat.v1‘ has no attribute ‘contrib‘问题的完美解决

问题描述：Instructionsforupdating:Usekeras.layers.Denseinstead.Traceback(mostrecentcalllast):File"run_cnn.py
小柴柴是也·2023-04-18 19:47

Keras复现 ICCV 2017论文 AOD—net

本机配置：python3.5（.1）keras任何版本tensorflowNVIDIA显卡+CUDA8.0+cuDNN（训练时间CPU时间就很短，嫌弃predict速度较慢的建议使用GPU）opencv-pythonnumpy
冈萨雷斯小迷弟·2023-04-18 19:20

Error when checking target: expected dense_8 to have shape (2,) but got array with shape (28,)

在做深度学习的时候遇到的问题：我是在做keras+自带的预训练模型+迁移学习自己的数据集，运行训练代码报错：Errorwhencheckingtarget:expecteddense_8tohaveshape
qiuzitao·2023-04-18 18:14

error: the following arguments are required: config_path, weights_path, output问题解决

问题在运行convert.py文件把YOLO配置文件转换成keras适用的h5文件报错：“usage:convert.py[-h][-p][-w]config_pathweights_pathoutput_pathconvert.py
qiuzitao·2023-04-18 18:14

深度学习模型预测时间很慢

在做深度学习任务时，我是做图像目标检测，用tensorflow或者keras或者pytorch训练完模型，然后就是做预测，发现无论是用GPU还是CPU都非常慢，然后百度了好久都没有解决问题。
qiuzitao·2023-04-18 18:14

keras的可视化

在keras中model.fit()函数，其中有个参数是callback。这时可以将tensorboard作为参数传入到fit中。tf=tf.keras.tensorboard(log_dir='.
约德尔人winter·2023-04-18 14:45

Python环境-TensorFlow和keras环境安装

提示：Python环境-TensorFlow和keras环境安装文章目录前言TensorFlow和keras安装教程把当前环境配置到ipykernel里去测试总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容
草莓沦陷·2023-04-18 13:16

Anaconda3、TensorFlow和keras简单安装方法（较详细）

因学习需要用到keras，通过查找较多资料最终完成Anaconda、TensorFlow和Keras的简单安装。
m0_73550224·2023-04-18 13:40

【TensorFlow】决策森林（TF-DF模型）

TensorFlowDecisionForests，是一个基于Keras的决策森林TensorFlow开源软件库。
椰卤工程师·2023-04-18 07:42

tensorflow07——使用tf.keras中的Sequential搭建神经网络——六步法——鸢尾花数据集分类

使用tf.keras中的Sequential搭建神经网络六步法——鸢尾花数据集分类01导入相关包02导入数据集，打乱顺序03建立Sequential模型04编译——确定优化器，损失函数，评测指标（用哪一种准确率
Fortunate.F·2023-04-18 02:47

Pytorch学习记录-torchtext学习Field

主要包括三个方面使用torchtext进行文本预处理使用Keras和PyTorch构建数据集进行文本预处理使用gensim加载预训练的词向量，并使用PyTorch实现语言模型和torchvision类似
我的昵称违规了·2023-04-18 00:13

【keras】cifar10.load_data()下载数据集失败解决办法

1、下载cifar10数据集代码cifar10=tf.keras.datasets.cifar10(x_train,y_train),(x_test,y_test)=cifar10.load_data(
redcell5·2023-04-17 15:53

使用tensorflow创建基本神经网络模型并训练

1、创建常见模型model=keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(5,activation='
dillqq·2023-04-17 09:45

Tensorflow和Keras版本对照及环境安装

在安装tensorflow环境的时候，一定要先弄清楚对应的版本对应的情况，不要上来就pipinstalltensorflow，pipinstallkeras,最后发现全是坑。
XF鸭·2023-04-17 05:24

python笔记：PyGWalker （鼠标拖拽生成figure）

pandasdataframe或者polarsdataframe数据转换成类似Tableau的用户界面（Tableau-style），通过鼠标拖拽数据完成数据探索importpandasaspdimportpygwalkeraspyg
UQI-LIUWJ·2023-04-17 00:47

精通 TensorFlow 1.x：6~10

——《原则》，生活原则2.3.c六、TensorFlow和Keras中的RNN在涉及有序数据序列的问题中，例如时间序列预测和自然语言处理，上下文对于预测输出非常有价值。可以通过摄
布客飞龙·2023-04-16 21:17

Keras深度学习实践4—使用预训练网络解决计算机视觉问题

内容参考以及代码整理自“深度学习四大名“著之一《Python深度学习》上期回顾上一次我们已经对猫狗图片分类问题的进行了解决，并采用了数据增强的方案来提升训练精度，最终的训练精度大约在80%左右，我们不能止步于此，为了进一步提升训练精度，我们将引入预训练，并对模型进行微调，来达到更好训练结果。预训练网络:想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用非常高效的方法就是使用预训练网络。预训练网络是一个保
小可哥哥V·2023-04-16 21:09

使用不同规模的`VGG`

vgg-16_keras参考1.VGG-16结构VGG-16Framework  更改网络结构(deletesomelayers)可以参考如下的代码——对应keras代码——并进行修改。
minus_1·2023-04-16 21:05

keras中compile方法的 loss 和 metrics 区别

参考链接：https://codeantenna.com/a/7p6uOqnNhx1、背景loss和metrics在compile接口中同时存在，同时默认值都是None，那么这两个到底什么作用？defcompile(self,   optimizer='rmsprop',   loss=None,   metrics=None,   loss_weights=None,   weighted_me
Miss_Bueno·2023-04-16 20:25

keras中model.compile()基本用法

1.compile参数介绍model.compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors=None)optimizer：优化器，用于控制梯度裁剪。必选项loss：损失函数（或称目标函数、优化评分函数）。必选项me
Paul-Huang·2023-04-16 20:18

2020-07-20深度学习环境配置

在使用jupyter时有Keras，tensorflow等环境安
f9db30d0b04b·2023-04-16 18:50

keras源码看看

keras.np_utils.to_categorical()其作用是将整形的标签转换为onehot编码。第二个参数num_class的作用是指定标签总类别，若不指定则默认。
imaginedragont·2023-04-16 17:46

价值7000元的AI培训资料，拿走不谢

这是我去年杭州培训的AI资料，价值7000元，包括tensorflow，keras实战源码，深度学习经典pdf书籍，知识图谱，规则引擎等，还有超全ppt，直接上图，给你惊喜。
Nstream·2023-04-16 17:26

R做深度学习之-安装Keras

使用Keras结合rstudio进行,Keras安装参照此链接。
落寞的橙子·2023-04-16 16:01

[速查表]-Python数据科学速查表-Keras

Keras是强大、易用的深度学习库，基于Theano和TensorFlow提供了高阶神经网络API，用于开发和评估深度学习模型。
蒸饺与白茶·2023-04-16 15:57

Tensorflow版本冲突问题: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'keras'

用tensorflow-gpu2.0.0-beta1跑程序时出现错误错误ErrorAttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'keras'相关代码Codecontent_path
正在学习的Yuki·2023-04-16 12:28

基于TensorFlow2实现MalConv恶意软件检测

fromtensorflow.keras.modelsimportModelfromtensorflow.keras.layersimportDense,Embedding,Conv1D,multiply
宛如近在咫尺·2023-04-16 08:48

Keras入门--Apple的学习笔记

Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。
applecai·2023-04-16 06:52

用Keras单层网络预测银行客户流失率

用Keras单层网络预测银行客户流失率描述已知一批客户数据，来预测某个银行的客户是否流失。
九灵猴君·2023-04-15 22:20

Keras.backend.local_conv1d 纪要

K.local_conv1d关键输入inputs:3Dtensorwithshape:(batch_size,steps,input_dim)kernel:theunsharedweightforconvolution,withshape(output_length,feature_dim,filters)kernel_size:atupleofasingleinteger,specifyingt
HITMiner·2023-04-15 21:28

Linux安装 Anaconda、Tensorflow-GPU、Keras、pytorch-gpu过程

linux安装anaconda一定要进入anaconda官网查看对应的你想安装的python3.xandlinux的版本--即sh文件例如（Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh）。然后利用bashAnaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh即可。最后或有一个选择：DoyouwishtheinstallertoinitializeAnaconda3inyo
一碗竹叶青吧·2023-04-15 18:01

遇见错误：ValueError: Classification metrics can‘t handle a mix of binary and continuous targets

tensorflow遇见错误ValueError:Classificationmetricscan’thandleamixofbinaryandcontinuoustargetskeras遇见错误：ValueError
_刘文凯_·2023-04-15 16:13

【python】Keras、Tensorflow 如何切换 GPU 和 CPU（强制使用CPU）

在代码的开头，所有import之前，加入下面两行代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"#这一行注释掉就是使用cpu，不注释就是使用gpu。
IVAN_ea7c·2023-04-15 07:10

Tensorflow與Keras基本介紹

深度學習就是以矩陣運算來模擬神經訊息傳送，可以透過Tensorflow進行矩陣運算來達到最高效能，並且能在在不同平台上執行。TensorflowTensorFlow是一個機器學習框架，是一個用於機器學習的開源軟體庫，可以支援深度學習的各種演算法處理器：Tensorflow可以在CPU、TPU、GPU上執行平台：就之前所說的，Tensorflow具有跨平台能力，像是Windows、Linux、Ras
木头人puppet·2023-04-15 02:28

复现Modality to Modality Translation: An Adversarial Representation Learning and Graph Fusion Network

说好的pytorch框架，结果加载个数据还得安tf和keras结果又是ordinalnotinrange(128)的报错这次可以判断是加上这段话解决的importpickleaspklfromfunctoolsimportpartialimporttorchpkl.load
Mighty_Crane·2023-04-14 15:03

DQN的Python代码

下面是一个简单的DQN的Python代码示例：```importrandomimportgymimportnumpyasnpfromcollectionsimportdequefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDen
老光私享·2023-04-14 14:40

Convlstm时空预测（keras框架、实战）

本人博客：www.erickun.comConvlstm新手实战毕设临近截止，故写一篇心得以供新手学习，理论在知乎上有很多介绍的不错的文章，这里强烈推荐微信公众号：AI蜗牛车，这位东南老哥写了时空预测系列文章，能够帮助了解时空领域模型的演变，同时也向他请教了一些训练技巧。我的本科毕设大概是这样的：先计算某个区域的风险，计算得到一段时间的风险矩阵，这里用的是自己的模型去计算的，数据如何生成，本文不做
popofzk·2023-04-14 12:56

jeton nano的tensorflow keras坑爹安装过程

jestonnano是基于aarch内核架构的，因此很多编程环境可能没法安装，最典型的就是annaconda无论是原生conda以及miniconda都不适用于jestonnano。如果硬要安装conda可以取搜索archiconda，这个是可以安装的，但是提供的工具包较少，tensorflow可能都不支持。jestonnano的安装主要有以下几个坑：1.供电一定要足，否则很容易死机或者运算速度极
bot张翔宇·2023-04-14 08:18

如何利用gradio部署基于bert4keras的小说随机生成模型

from__future__importprint_functionimportosos.environ['TF_KERAS']='1'#必须使用tf.kerasimportglobimportnumpyasnpfrombert4keras.backendimportkeras
路人与大师·2023-04-14 06:02

keras实现卷积神经网络（持续更新）

CNN简介卷积神经网络的原理十分简单，就是模仿生物的视觉。1959年，Hubel和Wiesel通过实验实验表明，生物的视觉处理是从简单的形状开始的，比如边缘、直线、曲线。凭借这一发现，Hubel和Wiesel获得了1981年的诺贝尔生理学或医学奖。卷积神经网络在逐层学习过程中，也模拟着这个过程，第一层学习比较低层的图片结构，第二层学习依据第一层的结果学习高一级的特征，这样最后一层依据前一层学到的高
魏允臣·2023-04-14 04:44

自动部署PMML模型生成REST API

Deployment-as-a-Service）是AutoDeployAI公司推出的AI模型自动部署系统，支持PMML，Scikit-learn，XGBoost，LightGBM，Spark以及主流深度学习ONNX，Keras
aipredict·2023-04-14 03:12

kaggle比赛_本科生晋升GM记录 & Kaggle比赛进阶技巧分享

Phase1去年9月中的时候，我刚上大四不久，之前一直对热衷于DL的我，其实都只是在自学一些理论知识，动手实践非常少，框架也只是会一些Tensorflow/Keras/sklearn之类的。
weixin_39962675·2023-04-14 03:14

有哪些AI的事实，没有一定AI基础的人不会相信？[知乎小组第一期]

0现阶段还处于人工智障阶段现阶段人工智能，或者叫弱人工智能其实非常容易上手，只要你把数据倒入keras、tensorflow、sklearn、xgboost等几百个炼丹炉（神经网络），然后搅拌一下，然后输出端等待答案就可以了
小小尧·2023-04-13 21:17

收藏 | CNN的一些可视化方法！

注：本文所有资料均来自Keras之父、Google人工智能研究员FrancoisChollet的大作：《Python深度学习》
小白学视觉·2023-04-13 21:08

CNN训练可视化特征图（tensorflow2.x实现）

实例化VGG16importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromten
盼小辉丶·2023-04-13 21:36

找tensorflow文件位置

importtensorflowprint(tensorflow.file)fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data报错换成fromtensorflowimportkeras
zootopia20169172·2023-04-13 19:29

【优化算法】使用遗传算法优化MLP神经网络参数（TensorFlow2）

待优化的模型：基于TensorFlow2实现的Mnist手写数字识别多层感知机MLP#MLP手写数字识别模型，待优化的参数为layer1、layer2model=tf.keras.Sequential(
宛如近在咫尺·2023-04-13 18:18
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