keras学习

Keras学习笔记（1）Keras预训练模型下载及安装

github下载地址百度云提取码:e7e7OS默认路径Linux~/.keras/models
谢昆明·2024-02-10 05:19

Keras学习记录之模型编译-训练-评估-预测

模型编译compile调用格式Keras的模型编译的语法格式为：compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors=None)但我们最常用的还是以下这种：在完成了模型的构建后,可以使用.compile()来配置学
彭祥.·2024-02-08 02:59

Keras学习笔记3——keras.layers

目录0.函数1.全连接层2.激活层3.Dropout层4.Flatten层5.Reshape层6.卷积层Conv2DLocallyConnected2D7.池化层8.循环层RNNSimpleRNNGRULSTMConvLSTM2DSimpleRNNCellGRUCellLSTMCellCuDNNGRUCuDNNLSTM9.嵌入层10.融合层MergeAddSubtractMultiplyAvera
winter_python·2024-02-03 12:25

Keras学习记录

Keras学习笔记keras.iokeras.io-zhkeras-cnKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端．Keras
深思海数_willschang·2024-01-19 11:28

Keras学习笔记（4）Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape

分配的显存超过GPU可用的最大显存，显存不足（OOM,OutofMemory)分析：这样的话可能有两个原因：（1）batchsize太大，这种只需要将batchsize减小就行了（2）GPU的显存太小，或者剩余的显存太少了总共有2048M的显存，只用了481M，还剩下1500M因此显存是足够的image.png解决方法：减小batchsize目前的值是100，改为10
谢昆明·2023-10-27 10:07

Keras学习笔记（6）[(lambda x: x*x)(x) for x in range(10)]

lambda浅析lambdaa,b:a+blambda参数1，参数2:返回值首先看一个简单的lambda，其中a,b是参数，a+b是返回值，用c语言的函数表示如下。intadd(inta,intb){returna+b;}分析表达式[(lambdax:x*x)(x)forxinrange(10)][(lambdax:x*x)(参数x)for参数xinrange(10)]
谢昆明·2023-08-18 03:18

虚拟机ubuntu16.04 anaconda keras学习记录（1）

TIPS:1.可以使用虚拟终端，即在桌面环境下按Ctrl+Alt+T，或者桌面下直接右键，选择Openterminal；2.umount卸载3.进入某一文件夹操作：cd/tmp；或者当前文件夹界面右击-进入终端4.重启：reboot5.注销：logout6.解压tar-xzf文件名7.Sudosu进入root权限每句命令前加sudo临时root权限实现与主机文件传输：安装Vmwaretoolsht
cherylove·2023-08-05 07:06

Keras-3-机器学习基础及神经网络入门

说明：1.Keras学习记录的参考书是：《Python深度学习》；2.本篇记录的是第一部分（3-4章）的知识点汇总，详情见书；1.机器学习基础：基础概念：1.监督学习：给定一组带标注的样本，模型可以学会将输入数据映射到标注上
@ZyuanZhang·2023-06-24 08:07

Keras学习（4）——第一个回归

回归问题与分类问题的区别主要是y值不是离散的类别，而是连续的变量；从模型角度看，两者并无本质区别，分类问题无非是把回归的结果用激活函数离散化成了类别。1.分步搭建数据载入本例我们采用回归问题经典数据集-波士顿房价数据集；同样Scikit-Learn自带该数据集；需要注意的是，回归数据集是不存在类别名target_names的。fromsklearn.datasetsimportload_bosto
Uitas·2023-04-09 22:20

keras学习篇：图像预处理ImageDataGenerator 类

ImageDataGenerator类通过实时数据增强生成张量图像数据批次。数据将不断循环（按批次）。keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_norm
初识-CV·2023-04-06 05:09

keras学习

1.注意数据的channels，tensorflow的是channels_last，Theano的是channels_first
ethanea·2023-03-12 13:08

Keras学习之：tensorboard 异常报错及处理方法

文章目录错误类型总结错误类型NotaTBLoaderorTBPluginsubclass:
暖仔会飞·2023-02-06 11:13

Keras学习记录之模型

Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow,CNTK,或者Theano作为后端运行。模型构造API构造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。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。Keras的模型构造十分简单，可以通过add来堆
彭祥.·2023-01-19 08:42

机器学习实战第二版---第五节：神经网络

环境搭建使用anaconda搭建tensorflow2.0的环境，创建第一个模型，使用keras学习库中的序贯模型1.了解keras3.shape构建如下网络：几个注意点：1.在做输出层的选择上：创建模型后必须
菜椒爱菜鸟·2023-01-16 11:08

keras学习笔记

keras实例一、Regressor回归importnumpyasnp#seed()用于指定随机数生成时所用算法开始时的整数值（*）np.random.seed(1337)fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDenseimportmatplotlib.pyplotasplt#np.linspace(start,stop,num
akulululu·2023-01-12 23:56

Keras学习笔记13——keras.regularizers

正则化器的使用正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。惩罚是以层为对象进行的。具体的API因层而异，但Dense，Conv1D，Conv2D和Conv3D这些层具有统一的API。正则化器开放3个关键字参数：kernel_regularizer:keras.regularizers.Regularizer的实例bias_regularizer:k
winter_python·2023-01-09 10:01

keras学习笔记--非线性回归

该文章是基于哔哩哔哩上贾老师的视频记录的，链接在此：keras入门_哔哩哔哩_bilibili语言：python,编程工具jupyter2.非线性回归对y=+noise的值进行预测，与线性回归不同之处在于不能再继续用一条直线来预测结果了，需要绘制一条平滑的曲线去描述结果。（1）导包importtensorflowastfimporttensorflow.kerasimportnumpyasnpim
麻辣洋芋蛋蛋·2023-01-06 11:51

keras学习记录——神经网络训练踩坑记

1.在训练神经网络时后期出现震荡，不能收敛到一个较好的值，查找原因发现学习率中的步长一直为0.001，可是设置了自动调节学习率的函数呀，具体见下述代码：model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer=Adam(),metrics=['accuracy'])lr_reducer=ReduceLROnPlateau(moni
追梦苦旅·2022-12-25 08:52

基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-05-模型

目录(?)[+]一Sequential线性叠加模型方法及属性介绍二Sequential线性叠加模型举例说明三Graph任意连接图模型方法及属性介绍四Graph任意连接图模型举例说明参考资料原地址：http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/49207187可以查看更多文章介绍完了优化器和目标函数，那么剩下的就是训练模型了。这一小节，我们来看一下
hxts·2022-12-25 08:50

Keras学习率调整

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
dili8870·2022-12-23 12:12

Keras学习笔记---保存model文件和载入model文件

Keras学习笔记—保存model文件和载入model文件https://blog.csdn.net/u011692048/article/details/77686208
stay_foolish12·2022-12-18 05:11

Keras学习笔记01——快速搭建神经网络结构

在Keras1.0版中新增加了functionalmodelAPI（泛型模型），接收一个或一些张量作为输入，然后输出的也是一个或一些张量，同时仍然支持Sequential模型。Sequential模型：一种特殊的模型，单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，没有跨层连接。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。搭建神经网络流程1.模型结构model=Sequential()model=M
小诸葛080·2022-12-12 01:13

tf.keras学习之sequential

参考https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/Sequential做什么的？在官方文档中这样说：“listoflayerstoaddtothemodel.”其实就是将一系列的层次堆叠起来。继承于model使用importtensorflowastfmodel=tf.keras.Sequential()方法addmodel.add(l
spider_fu·2022-12-11 08:17

Keras学习｜ ImageDataGenerator的参数

KerasImageDataGenerator的参数fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorkeras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center=False,featurewise_std_normalizati
Britesun·2022-12-11 00:11

Keras/Tensorflow训练逻辑研究

Keras是什么，以及相关的基础知识，这里就不做详细介绍，请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/Tensorflow作为backend
gqixl·2022-12-10 09:33

Keras学习之：把一个神经网络所有层的激活特征输出进行可视化并作比较

文章目录创建CNN网络并训练查看所有网络层并去除input定义一个获取特征并展示的函数调用函数结果展示结论如果你最终想要得到下图这种效果，就继续读下去~创建CNN网络并训练importkeras,osfromkeras.modelsimport*fromkeras.layersimport*importnumpyasnpfromkeras.utilsimportto_categoricalfrom
暖仔会飞·2022-12-09 12:43

Keras学习笔记：序列式模型

快速开始序列（Sequential）模型指定输入数据的shape编译训练例子用于序列分类的栈式LSTM采用statefulLSTM的相同模型本系列参考官方文档官方文档这就是keras可以参考前篇：这就是keras
Big_quant·2022-12-04 09:07

Keras学习：06.LSTM和双向LSTM讲解及实践

本文主要介绍了LSTM与双向LSTM网路的原理和具体代码实现。长短期记忆(LongShortTermMemory,LSTM)也是一种时间递归神经网络，最早由Hochreiter&Schmidhuber在1997年提出，设计初衷是希望能够解决RNN中的长期依赖问题，让记住长期信息成为神经网络的默认行为，而不是需要很大力气才能学会。一、RNN的长期依赖问题在上篇文章中介绍的循环神经网络RNN在训练的过
AI学习社·2022-12-04 07:01

Keras学习---RNN模型建立篇

本例子是“IMDBsentimentclassificationtask”，用单层LSTM实现。1.输入数据预处理输入文本数据统一规整到长度maxlen=80个单词，为什么呢？是不是长度太长时训练容易发散掉，这样就限制了记忆的长度了。x_train=sequence.pad_sequences(x_train,maxlen=maxlen)有没有动态的呢？因为输入的句子长度本身是动态长度的。2.Em
sunfoot001·2022-12-03 17:11

Keras学习笔记15——keras.utils

模型可视化keras.utils.vis_utils模块提供了一些绘制Keras模型的实用功能(使用graphviz)。以下实例，将绘制一张模型图，并保存为文件：fromkeras.utilsimportplot_modelplot_model(model,to_file='model.png')plot_model有4个可选参数:show_shapes(默认为False)控制是否在图中输出各层的
winter_python·2022-11-27 17:19

Keras学习4：Callback

首先给出Keras官方文档对Callback的解释：Keras-Callback回调函数是一组在训练的特定阶段被调用的函数集，你可以使用回调函数来观察训练过程中网络内部的状态和统计信息。通过传递回调函数列表到模型的.fit()中，即可在给定的训练阶段调用该函数集中的函数。常用的Callback有两种：ModelCheckPoint和EarlyStoppingModelCheckPoint该回调函数
资瓷向量机·2022-11-27 08:56

Keras学习笔记8——keras.layers.Activation

目录激活函数的用法预定义激活函数softmaxeluselusoftplussoftsignrelutanhsigmoidhard_sigmoidexponentiallinear高级激活函数来源激活函数的用法激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现：fromkeras.layersimportActivation,Densemodel.add
winter_python·2022-11-26 17:21

深度学习之keras学习笔记——cifar-10数据集

如果有朋友是第一次搭建模型，强烈建议看下我之前MNIST数据集的帖子！第一次搭建模型也尽量别选cifar-10！细节部分都在那篇中，本篇很多重复的细节部分不会再次强调！MNIST数据集示例传送门：https://blog.csdn.net/q1163717378/article/details/103158410cifar-10数据集下载：https://pan.baidu.com/s/1aIL7
Lv5电击·2022-11-25 17:10

官网实例详解4.20（lstm_stateful.py）-keras学习笔记四

示例如何使用带状态LSTM模型以及它的无状态对应项如何执行。Keras实例目录代码注释'''ExamplescriptshowinghowtouseastatefulLSTMmodelandhowitsstatelesscounterpartperforms.示例如何使用带状态LSTM模型以及它的无状态对应项如何执行。MoredocumentationabouttheKerasLSTMmodelc
wyx100·2022-11-24 07:52

tf2 + keras学习

静动态图搭建静态图Tensorflow1.x主要都是搭建的静态图，需要手动创建一个图然后在session里执行图结构就相当于先定义好所有的数据节点（op，用以存储所有的中间以及最后的结果tensor）以及计算节点（算子），然后在创建好图后在session中利用图中的数据节点以及计算节点执行计算逻辑。只有定义好一个完整的网络结构（Graph），才能开始执行整个图（创建session中执行），且在运行
Joey9898·2022-11-20 08:08

Keras学习教程五

原文地址：https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/4.4-overfitting-and-underfitting.ipynbOverfittingandunderfitting在前面章节中看到的所有例子中-电影评论情绪预测，主题分类和房价回归-我们都可以注意到，我们的模型在持有验证数据
AI小白一枚·2022-11-11 08:17

keras学习二

1.卷积与神经元1.1什么是卷积？简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)如下图就表示卷积的运算过程：（图1）卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音.1.2激活函数这里以常用的激活函数sigmoid为例：把上述的计算结果269带入此公式，得出f(x)=11.3神经元如图是一个人工神经元的模
Xwei1226·2022-10-18 07:27

Keras学习之：全网最详细，一文包你会！使用 Keras 自带的模型实现迁移学习

文章目录迁移学习是什么，为什么要用迁移学习场景一场景二破局之法：迁移学习迁移学习主要的三种手段Keras可以使用哪些已经训练好的模型模型选择：Inceptionv3实现步骤导入模块加载数据集调整数据集中图片的尺寸数据增强/使用简单的原始数据加载Keras中的Inceptionv3模型模型删改知识迁移第一种手段：TransferLearning第三种手段：Fine-tune冻结之后的训练第二种手段：
暖仔会飞·2022-06-20 07:00

keras与tensorflow、mxnet学习，pytorch安装

Keras学习使用Keras手把手介绍神经网络构建（非常简单，小白入门）http://yangguang2009.github.io/2016/11/27/deeplearning/develop-neural-network-model-with-keras-step-by-step
UryWu·2022-03-17 07:13

keras学习-增加acc曲线和loss曲线绘制

背景前面的文章主要是针对keras实际实际预测的数据，绘制了数据的折线图。实际上我们也要对我们的模型实效果做一些评估。目前比较主要的两个数据loss和acc。绘制原理Keras模型训练中的history对象通过调用fit（）函数来训练LSTM模型。此函数返回一个名为history的对象，该对象包含损失的跟踪以及在编译模型期间指定的所有参数，在周期结束时记录数据。代码history=model.fi
一块自由的砖·2021-10-10 08:13

Tensorflow keras动物分类[keras学习笔记]

学习笔记猫，狗，象，牛，猪五分类问题样本库网络模型编译训练结果样本猫(cat,200)大象(elefante,215)狗(dog,205)牛(mucca,210)猪(pig,147)总共977张，5类图片数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1N2fHG0r3YkiQvQ7VOUF7Hw提取码：8ulu复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦--来自百度网盘超级
西红柿炒坏蛋·2021-01-25 19:06

这套博客我给满分——All about Keras

基于Theano的深度学习(DeepLearning)框架Keras学习随笔-01-FAQ基于Theano的深度学习(DeepLearning)框架Keras学习随笔-02-Example基于Theano
老凤声·2020-09-16 22:59

tf.keras学习之layers.Dense

参考tensorflow社区做什么的？简单来说就是对原矩阵进行变形，通过矩阵变换（矩阵乘法，偏置，激活函数）达到想要的矩阵形状。使用tf.keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer=‘glorot_uniform’,bias_initializer=‘zeros’,kernel_regulari
spider_fu·2020-09-15 02:16

Keras学习（一）—— Keras 模型（keras.model): Sequential 顺序模型 和 Model 模型

KerasModel模型Keras中文文档Keras模型Sequential顺序模型Sequential使用方法一个简单的Sequential示例构建方法inputshape输入的形状（格式）complication编译training训练Model模型Model使用方法compile编译fit进行训练evaluate函数进行评估Keras中文文档首先了解Keras的一个很好的途径就是通过文档Ke
weixin_42886817·2020-09-14 21:11

Keras学习（二）—— 模型相关函数: model.train_on_batch()

model.train_on_batch函数作用函数定义函数作用model.train_on_batch()在训练集数据的一批数据上进行训练函数定义train_on_batch(x,y,sample_weight=None,class_weight=None)参数含义：xNumpy训练数据数组，或Numpy数组列表（如果模型有多个输入）。如果模型中的所有输入都已命名，还可以将字典映射输入名称传递给
weixin_42886817·2020-09-14 21:11

keras学习笔记(六)：实现CLR和Focal Loss

1.CLR(CyclicalLearningRate)优化器是构建神经网络非常重要的一部分，一个好的优化器可以是模型收敛更快，而且可能性能更好。优化器到现在已经迭代了多个版本，从最开始的SGD，到学习率随时间衰减的SGD，再到自适应优化器（AdaptiveLearningRates），典型代表便是AdaGrad,AdaDelta,RMSpropandAdam。现在大部分做法依然是设置一个固定学习率
linxid·2020-09-14 00:55

Keras学习笔记（一）认识序贯（Sequential）模型

Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，它的可读性非常强！笔者在这参考了中文文档给自己做了个小结，方便以后查阅。认识序贯（Sequential）模型序贯模型是深度学习中最基本的模型，从字面意思理解就是顺序排列，也就是线形叠加的结构，比如最基本的BP神经网络、VGGNet等。实现起来很简
CloudCver·2020-09-12 02:35

Keras学习笔记（1）——安装配置（Windows10，Pycharm）

最近在忙毕业设计，急需快速上手的深度学习框架，在尝试安装keras与mxnet的过程中走了不少弯路，在这里分享一下最后的成功经验，给各位提供些许参考。以下步骤或许有些是可以省略的，但是为了保险起见，建议都做。注：Windows10系统，使用Pycharm，原生裸机傻瓜型安装指南。1.Python与Pycharm安装官网下载即可，没有难度。需要注意的是认准自己的机器是64还是32，下载的时候注意版本
熊孩子是我·2020-09-10 14:44

Keras学习(1)---安装Tensorflow,并在pyCharm中验证安装成功与否

我的python版本是3.7,而google官方没有python3.7对应tensorflow版本，因此找到以下版本：https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel/blob/master/1.12.0/py37/CPU/avx2/tensorflow-1.12.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl下载之后，用此命令安装：pi
galilajiao2006·2020-09-10 13:39

python学习日记21- keras学习2: 样本增强

在keras中，可以使用ImageDataGenerator来扩大样本，生成batch代码样例：importtime#fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimportnumpyasnpimportscipy#随机生成7幅100×100的rgb图imgs=np
blue_xinran·2020-08-26 15:54
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