Keras 第6页

BERT（从理论到实践）: Bidirectional Encoder Representations from Transformers【3】

我们的实验环境仍然是Python3+Tensorflow/Keras。一、数据准备首先，载入必要的packages/libraries。importtensorf

白马负金羁·2024-01-05 08:21

实战Keras3.0：自定义图片数据集分类任务

一、创建自定义图片数据集1、数据收集以10张小狗图片和10张小猫图片为例2、数据预处理1、创建Excel表格，并在其中创建两列，一列是图片路径，另一列是对应的标签（狗0、猫1）2、用pandas库的read_excel函数读取Excel，用PIL库的Image函数将图片数据格式化importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_

缘起性空、·2024-01-05 01:28

Keras内置数据集

目录1、MNIST数字分类数据集2、CIFAR10小图像分类数据集3、CIFAR100小图像分类数据集4、IMDB电影评论情感分类数据集参数说明imdb_word_index.json示例5、路透社新闻专线分类数据集reuters_word_index.json6、FashionMNIST数据集7、加州房价回归数据集参数说明1、MNIST数字分类数据集包含60000个10位数的28x28灰度图像的

缘起性空、·2024-01-05 01:28

详解Keras3.0 Losses:Probabilistic losses(概率损失)

目录Probabilisticlosses1、BinaryCrossentropy2、CategoricalCrossentropy3、SparseCategoricalCrossentropy4、Poissonclass5、binary_crossentropy6、sparse_categorical_crossentropy7、KLDivergenceclassProbabilisticlos

缘起性空、·2024-01-05 01:27

基于深度学习的交通标志图像分类识别系统

采用TensorFlow和Keras框架，利用卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测，并引入VGG16迁移学习模型，取得96%的高准确率。

Python极客之家·2024-01-04 22:01

深度学习第四课程笔记-卷积神经网络

注意这里不是矩阵的相乘，在python中使用conv_forward,在tensorflow里使用tf.nn.conv2d,在keras中使用Conv2D实现来看一个更简单的是

Da_haihuang·2024-01-04 21:39

[源码和文档分享]深度学习算法实验平台网站的设计与实现

制作一个集成的深度学习工具包，颈动脉医疗图像的深度学习代码都可以在本平台上运行，平台基于TensorFlow、Caffe、CNTK、Keras、Theano等多种深度学习框架并可以部署在同一硬件环境，因此可以测试颈动脉医疗图像深度学习在不同深度学习框架上的准确率和效率

ggdd5151·2024-01-04 21:08

【Tool】Keras 基础学习 VIII 回归

前面介绍了多分类问题和二分类问题，现在我们来看另一种常见的任务，回归问题，回归问题得到的预测值是连续的，是non-categorical的。这里使用house-pricesdatasets数据集实现一个回归模型。由于训练数据只有404个，测试数据有102个，此时在从训练数据中拆分validationdataset会使我们的数据集过小。因此这里我们使用k-foldvalidation的方式。对于测试

ItchyHiker·2024-01-04 14:19

利用python，tensorflow,keras实现卷积神经网络

准备环境参照以前的内容。下载数据来自微软Petimages700M数据描述：2万多张猫和狗的照片image.png下载后解压到任意路径。数据处理importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportcv2#这是我的数据路径DATADIR="E:/Datasets/PetImages"CATEGPRIES=["Dog","Cat"]#生成规

何同尘·2024-01-04 13:51

用树莓派4b构建深度学习应用（五）Tersorflow篇

前言上回我们把pytorch的环境安装好了，这篇我们建立一下tensorflow和keras的开发环境。

bluishfish·2024-01-04 11:18

如何使用Tensorflow保存或者加载模型(三) -- Keras

1.背景Keras是一个非常易于上手，好用的深度学习框架。不仅容易构建模型，而且容易保存模型。

Alex_Cen·2024-01-04 05:52

python分析方向的第三方库_python数据分析方向的第三方库是什么

python数据分析方向的第三方库是：1、Numpy；2、Pandas；3、SciPy；4、Matplotlib；5、Scikit-Learn；6、Keras；7、Gensim；8、Scrapy。

佛渡潜行者·2024-01-04 04:58

迁移学习2

importabsolute_import,division,print_function,unicode_literalsimportosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint

poteman·2024-01-04 03:33

【tensorflow版本问题解决】ImportError: No module named 'tensorflow.keras'

win10环境下，基于anaconda的一套实验环境一、问题描述如下图在调用时遇到ImportError:Nomodulenamed'tensorflow.keras’报错二、解决方案1.首先考虑的是没有安装

GUANYX~·2024-01-03 22:24

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（一）

数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。

罗罗攀·2024-01-03 18:45

流量预测_MLP模型_keras

（1）将时间戳转换为一个日期时间索引（2）填充所有缺失的值（3）将时间序列数据转换成监督学习数据手动转换（4）数据集划分（split）为训练集和验证集4、创建MLP模型（1）设置超参数（2）创建模型（keras

郭小儒·2024-01-03 14:05

如何完整地掌握一个机器学习模型

使用现有工具库：熟练掌握如scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等

机器学习算法与Python实战·2024-01-03 07:50

深入浅出理解转置卷积Conv2DTranspose

Aguidetoconvolutionarithmeticfordeeplearninggithub源码：Convolutionarithmeticbilibili视频：转置卷积（transposedconvolution）转置卷积（TransposedConvolution）【keras

花花少年·2024-01-03 07:06

Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程

例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等

程序员小芽·2024-01-02 21:48

基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统

采用TensorFlow和Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测。引入迁移学习中的VGG16模型，取得95%的分类准确率。

Python极客之家·2024-01-02 17:38

训练生成手写体数字对抗神经网络

下面是一个使用TensorFlow和Keras的生成对抗网络（GAN）的基本示例，用于生成手写体数字。这个示例基于MNIST数据集。

朱雀333·2024-01-02 07:55

MLP数字识别

fromkeras.datasetsimportmnistimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasnp%matplotlibinline

y_7539·2024-01-01 20:37

使用python学习世界名画的画画风格

首先，需要安装使用的模块，pip一键搞定：pipinstallkeraspipinstallh5pypipinstalltensorflowTensorFlow的安装可能不的话下载的比较慢，也可以源码

stray微见·2024-01-01 17:35

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的

jcfszxc·2024-01-01 17:29

Keras实现Transformer

#导入所需的库importnumpyasnpfromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,Dense,Embedding,MultiHeadAttentionfromkeras.optimizersimportAdam

缘起性空、·2024-01-01 12:20

Keras加载预训练模型

Keras库提供了一种方便的方式来加载预训练模型。预训练模型通常是在大型数据集上训练的，如ImageNet，这些模型已经学习到了大量的特征和模式。

缘起性空、·2024-01-01 12:50

2023年终总结｜回顾学习Tensorflow、Keras的历程

2023年4月，初探TensorFlow2.0，对比了1.0版本的差异。接着，学习了TensorFlow2.0的常量矩阵、四则运算以及常用函数。学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧，并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。此外，还掌握了如何计算CNN输出特征图形的形状，这为优化

缘起性空、·2024-01-01 12:18

ubuntu18 装好后需要安装的东西

.检查更新2.输入法3.修改theme4.下载python相关4.1安装anaconda24.2下载常用库4.3下载talib4.4安装opencv5安装和配置pytcharm6tensorflow+keras

酱普嗨·2024-01-01 06:52

Keras-TextClassification 文本分类工具包

Keras-TextClassificationhttps://github.com/yongzhuo/Keras-TextClassificationInstall(安装)pipinstallKeras-TextClassificationstep2

致Great·2023-12-31 17:15

神经网络——神经网络入门

本章将进一步介绍神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器；还会简要介绍Keras，它是贯穿本书的Python深度学习库。你还将建立深度学习工作站，安装好TensorFlow和

前丨尘忆·梦·2023-12-31 13:59

Keras 3.0发布：全面拥抱 PyTorch

Keras3.0介绍https://keras.io/keras_3/Keras3.0升级是对Keras的全面重写，引入了一系列令人振奋的新特性，为深度学习领域带来了全新的可能性。

Python数据挖掘·2023-12-31 12:31

Screenshot-to-code开源项目mac上实践

github上的开源项目，看介绍可以将设计ui图片转换为HTML和CSS源码地址：GitCode-开发者的代码家园我的mac安装了2.7和3.11，就用3吧直接上代码安装pip3installkerastensorflowpillowh5pyjupyter

牛十二·2023-12-31 09:11

mnist手写数字数据集加载

mnist手写数字数据集加载1、问题在进行手写数字生成时需要使用mnist数据集，第一次加载该数据集需要使用tensorflow.keras.datasets.mnist库进行数据加载load_data

wavehaha·2023-12-31 00:08

基于Python、Keras和OpenCV的实时人脸活体检测

你在互联网上找到的大多数人脸识别算法和研究论文都遭受照片攻击。这些方法在检测和识别来自网络摄像头的图像、视频和视频流中的人脸方面非常有效。然而，他们无法区分现实生活中的面孔和照片上的面孔。这种无法识别人脸的现象是由于这些算法在二维帧上工作。现在让我们想象一下我们想要实现一个人脸识别开门器。该系统可以很好地区分已知面孔和未知面孔，以便只有授权人员才能访问。尽管如此，一个心怀不轨的人只要出示授权人的照

AI小白龙*·2023-12-30 21:57

搭建神经网络进行分类与回归任务

读取网络模型importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflowimportkerasmodel

不做梵高417·2023-12-30 10:37

Python遥感影像深度学习指南(2)-在 PyTorch 中创建自定义数据集和加载器

问题在于，深度学习框架（如Keras、Fast.ai甚至PyTorch）中的大多数语义分割模型都是为处理RGB图像而设计的，并带有预先训练好的权重。除此之外，这些库中的视觉模块也仅限于RGB文件。

gis收藏家·2023-12-30 06:50

生产环境中使用Keras、Redis、Flask 和 Apache 进行深度学习

今天我们演示如何在生产环境中使用Keras、Redis、Flask和Apache进行深度学习项目结构keras-complete-rest-api├──helpers.py├──jemma.png├──

人工智能T哥·2023-12-30 00:03

深度学习之RNN

但是RNN在最开始出现的时候，并没有很好的记忆能力，在keras中存在三种RNN，SimpleR

歌者文明·2023-12-29 05:53

Keras多分类鸢尾花DEMO

完整的一个小demo：pandas==1.2.4numpy==1.19.2python==3.9.2importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandasimportDataFramefromscipy.ioimportloadmatfromsklearn.model_selectionimporttrain_te

月疯·2023-12-29 00:37

(‘You must install pydot (`pip install pydot`) and install graphviz...)

2022.07.16tf.keras.utils.plot_model解决方法测试前言仅用来记录遇到的问题，方便之后出现类似问题后解决。

buptwhq·2023-12-28 21:25

keras中plot_model报Failed to import pydot. You must `pip install pydot` and install graphviz问题解决

参考：https://blog.csdn.net/everlasting_188/article/details/110624178

deng_sai·2023-12-28 21:23

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras介绍及安装1什么是Keras2一些基本概念21符号计算21张量3安装使用演示1一个简单神经网络2模型可视化参考阅读1Keras介绍及安装1.1什么是KerasKeras是一个基于Python的高层神经网络库

Tauren2614·2023-12-28 21:52

详解Keras3.0 Layer API: LSTM layer

LSTMlayer用于实现长短时记忆网络，它的主要作用是对序列数据进行建模和预测。遗忘门（ForgetGate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算遗忘门的值。遗忘门的作用是控制哪些信息应该被遗忘，哪些信息应该保留。输入门（InputGate）：根据当前输入和上一个时间步的隐藏状态，计算输入门的值。输入门的作用是控制新的信息应该被添加到隐藏状态中，还是应该替换掉旧的信息。候选记忆单元（Ca

缘起性空、·2023-12-28 03:29

使用Keras双向LSTM的命名实体识别（NER）

Named-entityrecognition(NER)(alsoknownasentityidentification,entitychunkingandentityextraction)isasubtaskofinformationextractionthatseekstolocateandclassifynamedentitiesmentionedinunstructuredtextinto

weixin_26752765·2023-12-27 14:56

RNN_循环神经网络_总结学习（持续更新）

工作流程4、具体操作的栗子——NLP（0）、问题介绍（0）、导入包（1）、创建句子集合（数据集）（2）预处理（3）、创建神经网络模型并实例化模型（4）、训练（5）、测试5、序列预测——bicton数据集（keras

郭小儒·2023-12-27 11:14

Keras训练一个基本体系化的分类模型流程案例

Keras训练一个基本体系化的分类模型流程案例importnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.utilsimportnp_utils#导入keras

郭庆汝·2023-12-27 08:47

关键点检测手势动作实时识别项目（基于mediapipe、keras进行实现）

关键点检测手势动作实时识别项目（基于mediapipe、keras进行实现）0、功能展示1、项目原理介绍2、数据集采集脚本3、将采集到的动作数据集利用mediapipe库检测手部关键点信息，转换成数据信息保存到本地