Layers

Keras Layer自定义

简单层实现实现一个简单层需要首先继承layers.Layer类即可,如下是官方网站上的例子:fromkerasimportbackendasKfromkeras.engine.topologyimportLayerimportnumpyasnpclassMyLayer
走在成长的道路上·2018-08-01 14:03

不拟合

初始学习率是否过大或者过小（或者学习率是否在下降），４．是否使用ＢＮ，ｂｎ的初始化问题，５．优化器是否合适，更换不同的优化器．存在卷积操作存在多层卷积操作时,适当加入batch_normalizationconv1=tf.layers.conv2d
翻开日记·2018-07-28 16:11

pytorch 7月26日学习---pix2pix代码学习2

__init__()layers=[nn.Conv2d(in_size,out_size,4,2,1,bias=False)]ifnorma
我～·2018-07-26 17:04

如何将keras训练好的模型转换成tensorflow的.pb的文件并在TensorFlow serving环境调用

my_model=keras.models.load_model(filepath)要将该模型转换为.pb格式的TensorFlow模型，代码如下：1#-*-coding:utf-8-*-2fromkeras.layers.coreimportActivation
mouxiaoqiu·2018-07-26 15:40

keras实现Lenet-5

然后我们使用keras定义lenet-5网络结构，这里使用一个python文件定义成类然后包装成module：lenet.pyfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolutionalimportConv2
OliverkingLi·2018-07-24 17:20

在Caffe下自定义网络层 Interp层

第一步先：自定义Interp网络层：1.1在caffe/include/cafffe/layers目录下新建一个文件interp_layer.hpp，文件内容如下：#ifn
donkey_1993·2018-07-24 10:10

python 学习第八天（模块）

导入模块导入模块使用import关键字加模块名importtime#，就是导入模块的格式，time就是一个模块名导入包内的子模块或函数，变量，类fromtensorflowimportlayers#layers
o0程卓0o·2018-07-23 22:19

python 学习第八天（模块）

导入模块导入模块使用import关键字加模块名importtime#，就是导入模块的格式，time就是一个模块名导入包内的子模块或函数，变量，类fromtensorflowimportlayers#layers
o0程卓0o·2018-07-23 22:19

TensorFlow之神经网络layers模块详解

tf.nn，tf.layers，tf.contrib概述：我们在使用tensorflow时，会发现tf.nn，tf.layers，tf.contrib模块有很多功能是重复的，尤其是卷积操作，在使用的时候
Never-Giveup·2018-07-22 15:34

pytorch模型中间层特征的提取

details/80132228定义一个特征提取的类：#中间特征提取classFeatureExtractor(nn.Module):def__init__(self,submodule,extracted_layers
Jadelyw·2018-07-22 10:43

Tensorflow 一边训练一边验证（training and validation）

conv1=tf.layers.conv2d
董煎饼·2018-07-20 11:13

Keras中部分重要函数介绍

导入包：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Activation,Flattenfromkeras.layers.convoluti
山水之间2018·2018-07-19 11:27

基于keras的resnet的实现

Resnet-bottlenet结构进行实现,本文主要实现pre-activationresidualmodule #-*-coding:utf-8-*-__author__='xuy'fromkeras.layers.normalizationimportBat
mdjxy63·2018-07-18 21:09

优化算法总结-深度学习

神经网络经典五大超参数:学习率(LeraningRate)、权值初始化(WeightInitialization)、网络层数(Layers)单层神经元数(Units)、正则惩罚项（Regularizer
SoftGit·2018-07-18 19:36

AI小项目

分类算法进行（标签）蓝色和红色点、二维特征数据的二分类模型：单层神经网络策略：对数损失函数算法：梯度下降法备注：无正则化，可能有过拟合2、基于L层简单神经网络的猫图识别Recognite-Cat-with-L-Layers-NN
Neyzoter·2018-07-14 16:51

keras中实现简单的反卷积

一个是UpSampling2D()，用上采样将原始图片扩大，然后用Conv2D()这个函数进行卷积操作，就可以完成简单的反卷积：UpSampling2D()：keras中文文档点击打开链接keras.layers.convolutional.UpSampling2D
huangshaoyin·2018-07-11 17:29

Theano：RNN dropout is no longer supported with the Theano backend

/home/zoe_env/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/keras/layers/recurrent.py:1550:UserWarning:RNNdropoutisnolongersupportedwiththeTheanobackendduetotechnicallimitations.Youcaneithersetdropoutandrecur
兜里有颗糖儿·2018-07-11 11:16

卷积神经网络中参数如何计算

在刚刚接触CNN和caffe之后，也对CNN当中的各类layers做了简单的了解。但对于各个层具体是如何进行运算的，其实并不是特别了解。
鸡啄米的时光机·2018-07-10 15:45

Tensorflow layers.fully_connected 参数（自用）

deffully_connected(inputs,num_outputs,activation_fn=nn.relu,normalizer_fn=None,normalizer_params=None,weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),weights_regularizer=None,biases_initializer=
淇迹·2018-07-06 15:18

arcgis for javascript加载地区行政边界代码

slider:false,sliderPosition:‘bottom-right’//infoWindow:popup});map.addLayer(baseMap);$.map.layer=newesri.layers.GraphicsLayer
Dream-天涯·2018-07-05 14:42

【TensorFlow】LSTM 预测正弦函数

NUM_LAYERS=2#LSTM的层数。TIMESTEPS=10#循环神经网络的训练序列长度。TRAINING_STEPS=10000#训练轮数。BATCH_SIZE=32#batch大小。TR
蛋疼莙·2018-07-02 21:53

tensorflow配置Mask-RCNN报错：tf.reduce_mean got an unexpected keyword argument 'keep_dims'

在这样的环境中配置好了之后进行训练，在执行下面模块的时候出现报错model.train(dataset_train,dataset_val,learning_rate=config.LEARNING_RATE,epochs=1,layers
lypsunway·2018-07-02 19:47

TensorFlow 入门 第一课--基本函数学习（2）：tf.nn.conv2d 、tf.contrib.layers.flatten、tf.nn.max_pool 详解

Tensorflow提供了一些内置的API实现了CNN网络结构中的卷积，池化，全连接网络等运算操作。tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,data_format=’NHWC’)完成CNN卷积运算，其中：input:4-D的Tensor,每个dimension的意思由data_format指定，默认是[batch,Height,Width,Channel
qq_28224015·2018-07-01 17:49

保存tf.layers.dense()网络的权重weights及失败原因

这是我的第一篇CSDN博客：）最近在写DDPG的时候发现action网络输出有问题，action网络输出层建立如下：self.a_net=tf.layers.dense(self.net,self.a_dim
onewarmheart·2018-07-01 12:29

深度学习中Flatten层的作用

“微信公众号”Flatten层的实现在Keras.layers.core.Flatten()类中。作用：Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。
Microstrong0305·2018-06-29 10:22

tensorflow batch_normalization的正确使用姿势

BN在如今的CNN结果中已经普遍应用，在tensorflow中可以通过tf.layers.batch_normalization()这个op来使用BN。
IT修道者·2018-06-27 22:36

ShuffleNet MobileNet 在caffe训练加速方法

ShuffleNet参考：https://github.com/farmingyard/ShuffleNe1.1.将cpp和cu文件复制到caffe/src/caffe/layers目录下，将hpp文件复制到
SoftGit·2018-06-25 10:36

caffe2的框架解析

20161103112126578.jpglayer.hpp和layer相关的头文件有：common_layers.hppdata_layers.hpplayer.hpploss_layers.hppneuron_layers.hppvi
NullBugs·2018-06-24 14:16

Caffe训练准备--整合译Intel官方指南、caffe官方文档

Layers欲创建一个Caffe模型，你需要在一个协议文件（prototxt）中定义你的模型结构caffe的层级及其参数又定义在了官方的协议文件caffe.proto中数据集准备将自己的训练集转换为LMDB
LlveSzy·2018-06-16 20:36

tensorflow学习笔记五：用CNN进行图像分类

tensorflow升级到1.0之后，增加了一些高级模块：如tf.layers,tf.metrics,和tf.losses，使得代码稍微有些简化。
频率52HZ·2018-06-15 19:28

[ Keras ] ——基本使用：(2) fine-tune+冻结层+抽取模型某一层输出

一、冻结层(即固定某层参数在训练的时候不变)https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-freeze-keras-layers1.1方法：x=Dense
小恶魔oo·2018-06-14 19:12

tensorflow实现正则化 来避免训练过拟合

L1和L2正则化用tf.contrib.layers.l1_regularizer用dropout做正则化Max-norm正则化L1和L2正则化对神经网络中之后连接权重做限制，比如对只有一个隐层的神经网络做
NockinOnHeavensDoor·2018-06-13 20:50

keras读取后缀名为.h5的文件

Keras的模型是用hdf5存储的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函数可以查看：forlayerinmodel.layers:weights=layer.get_weights
北海尚易·2018-06-13 16:11

tensorflow篇

2018-06-06keras:1.Embedding层解析Embedding层keras.layers.embedding,Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer
逃淘桃·2018-06-12 15:06

Google地图切片TMS格式，本地使用

将文件放在tomcat的webapps文件夹下然后启动tomcat，就可以访问到了在openlayers访问该服务器的地址代码如下所示：XYZvarmap=newol.Map({target:'map',layers
GIS开发者·2018-06-06 11:34

2018-06-06

keras:1.Embedding层解析Embedding层keras.layers.embedding,Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer
逃淘桃·2018-06-06 11:13

Core Animation 系统学习第一篇

在大部分app中，layers被用来管理视图内容但是你也可
Smile凌烟阁·2018-06-04 16:39

tf.layers.conv2d

conv2d(inputs,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate=(1,1),activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=None,bias_initializer=,kernel_regulariz
gqixl·2018-05-31 10:19

tf.layers.dropout用法

tf.layers.dropout(  inputs,  rate=0.5,  noise_shape=None,  seed=None,  training=False,  name=N
o0haidee0o·2018-05-30 19:22

tf.layers.dense用法

dense：全连接层相当于添加一个层，即初学的add_layer()函数tf.layers.dense(  inputs,  units,  activation=None,  use_bias=True
o0haidee0o·2018-05-30 19:58

OpenLayers学习笔记----二.获取点击位置的经纬度

获取点击位置的经纬度varmap=newol.Map({layers:[newol.layer.Tile({source:newol.source.OSM()})],target:'map',view:
疯子先生·2018-05-28 17:36

LSTM详解

LSTM层keras.layers.recurrent.LSTM(units,activation='tanh',recurrent_activation='hard_sigmoid',use_bias
Mr_Brooks·2018-05-28 16:30

防止过拟合采用dropout方式：tf.nn.dropout()/tf.layers.dropout()

#防止全连接层过拟合，采用tf.layers.dropout(x,rate,training=false)函数来dropout，#一般在training过程training=true,即启动dropout
curious_girl·2018-05-26 10:20

如何用uDig美化地图并发布到GeoServer

4.观察Layers图层列表，以下图示分别表示图层的三种类型：点、线、面
coderwait·2018-05-25 16:18

caffe:vision layers

视觉层具体包含以下几个层：ConvolutionLayer-convolvestheinputimagewithasetoflearnablefilters,eachproducingonefeaturemapintheoutputimage.PoolingLayer-max,average,orstochasticpooling.SpatialPyramidPooling(SPP)Crop-pe
一颗行走的大白菜·2018-05-25 15:58

正确使用Tensorflow Batch_normalization

题外话：tensorflow中，tf.contrib是一些尝试代码或者不稳定的代码，将来可能会被弃用或者删除；tf.layers中是一些已经确定了的代码，基本不会有大的改动；tf.nn是最基本的代码，级别最低
董煎饼·2018-05-25 09:22

使用Keras实现Tensor的相乘和相加

最初的想法最初的想法是用Keras.layers.Add和Keras.layers.Multiply来做，后来发现这样会报错。
guofuzheng·2018-05-23 10:35

TensorRT4.0开发手册（1）

TensorRT导入网络定义，通过合并tensors与layers，权值转换，选择高效中间数据类型，基于层参数与性能评估的选择，来进行网络优化。
abrams90·2018-05-21 15:15

Matlab深度学习基础笔记-4

如创建一个带有12个神经元的（代表12种花）新的全连接层fc:fc=fullyConnectedLayer(12);可以使用标准数组索引来修改图层数组的各个元素：mylayers(n)=mynewlayer;通过layers
SuperZ2017·2018-05-20 21:12

Unet3D分割模型——pytorch

__init__()inter_channels=in_channels/2ifin_channels>out_channelselseout_channels/2layers
super_lsl·2018-05-20 17:56
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