- @Author:Runsen 分类任务的MLP当目标(y)是离散的(分类的)对于损失函数,使用交叉熵;对于评估指标,通常使用accuracy 数据集描述CIFAR-10数据集包含10个类中的60000个图像—50000个用于培训,10000个用于测试有关更多信息,请参阅官方文档from tensorflow.keras.datasets import cifar10from tensorfl... @Author:Runsen 分类任务的MLP当目标(y)是离散的(分类的)对于损失函数,使用交叉熵;对于评估指标,通常使用accuracy 数据集描述CIFAR-10数据集包含10个类中的60000个图像—50000个用于培训,10000个用于测试有关更多信息,请参阅官方文档from tensorflow.keras.datasets import cifar10from tensorfl...
- TensorBoard的图仪表盘(graph)是检测模型的强大工具,可以快速查看模型结构的预览图,并确保其符合预期想法。还可以查看操作级图,以了解Tensorflow程序。 TensorBoard的图仪表盘(graph)是检测模型的强大工具,可以快速查看模型结构的预览图,并确保其符合预期想法。还可以查看操作级图,以了解Tensorflow程序。
- 鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen)Keras深度学习实战——DCGAN详解与实现简介深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 是一种基于卷积神经网络 (CNN) 的生成对抗网络 (... 鱼弦:公众号【红尘灯塔】,CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen)Keras深度学习实战——DCGAN详解与实现简介深度卷积生成对抗网络 (DCGAN) 是一种基于卷积神经网络 (CNN) 的生成对抗网络 (...
- 解决ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet'在使用Python进行深度学习开发时,经常会遇到各种模块导入错误。其中一个常见的错误是ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet',这意味着解释器无法找到名为keras_resnet的模块。问题描述当我们尝试导入... 解决ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet'在使用Python进行深度学习开发时,经常会遇到各种模块导入错误。其中一个常见的错误是ModuleNotFoundError: No module named 'keras_resnet',这意味着解释器无法找到名为keras_resnet的模块。问题描述当我们尝试导入...
- 引言深度学习是一种新兴的技术,已经在许多领域中得到广泛的应用,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中,深度学习框架扮演着重要的角色。Keras是一种广泛使用的深度学习框架,它在许多方面都有所改进,并且更加易于使用。本文将详细介绍Keras,包括它的特点、架构、应用和未来发展趋势。 特点 1. 简单易用Keras是一种简单易用的深度学习框架,它提供了一些高级API,可以方便地构... 引言深度学习是一种新兴的技术,已经在许多领域中得到广泛的应用,如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中,深度学习框架扮演着重要的角色。Keras是一种广泛使用的深度学习框架,它在许多方面都有所改进,并且更加易于使用。本文将详细介绍Keras,包括它的特点、架构、应用和未来发展趋势。 特点 1. 简单易用Keras是一种简单易用的深度学习框架,它提供了一些高级API,可以方便地构...
- @toc这里以MNIST数据集来介绍Keras创建人工神经网络模型的四种方法 1、将参数传递给tf.keras.Sequentialimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, Flattenmnist=tf.keras.datasets.mnist(train_x,train_y),(t... @toc这里以MNIST数据集来介绍Keras创建人工神经网络模型的四种方法 1、将参数传递给tf.keras.Sequentialimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, Flattenmnist=tf.keras.datasets.mnist(train_x,train_y),(t...
- 1. 介绍可以作为tensorflow、CNTK等高阶应用的接口,它本身不提供计算,偏前端。可以帮助我们进行深度模型的设计、调试、评估和可视化。为什么不直接使用tensorflow的这些功能呢?因为keras的以下特点。1.1. 用户友好极大减少用户代码量如果直接用tensorflow可能要用很多代码1.2. 模块性网络层、损失函数、优化器、正则化方法都是独立的,方便我们构建和维护1.3. ... 1. 介绍可以作为tensorflow、CNTK等高阶应用的接口,它本身不提供计算,偏前端。可以帮助我们进行深度模型的设计、调试、评估和可视化。为什么不直接使用tensorflow的这些功能呢?因为keras的以下特点。1.1. 用户友好极大减少用户代码量如果直接用tensorflow可能要用很多代码1.2. 模块性网络层、损失函数、优化器、正则化方法都是独立的,方便我们构建和维护1.3. ...
- 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import keras.backend as Kfrom kera... 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import keras.backend as Kfrom kera...
- @Author:RunsenModel Selection是划分训练集和测试集的手段,下面总结了三种Model Selection方法。k-fold cross-validation using scikit-learn wrappergrid search using scikit-learn wrapperrandom search using scikit-learn wrapper ... @Author:RunsenModel Selection是划分训练集和测试集的手段,下面总结了三种Model Selection方法。k-fold cross-validation using scikit-learn wrappergrid search using scikit-learn wrapperrandom search using scikit-learn wrapper ...
- 代码源文件放在下方附件中,请自取。 代码源文件放在下方附件中,请自取。
- 本章重点介绍“tf.data”和“tf.keras”这两个API的理论。“tf.data”APItf.data”API除GPU和TPU等硬件加速设备外,高效的数据输入管道也可以很大程度地提升模型性能,减少模型训练所需要的时间。数据输入管道本质是一个ELT(Extract、Transform和Load)过程:●Extract:从硬盘中读取数据(可以是本地的,也可以是云端的)。●Transfor... 本章重点介绍“tf.data”和“tf.keras”这两个API的理论。“tf.data”APItf.data”API除GPU和TPU等硬件加速设备外,高效的数据输入管道也可以很大程度地提升模型性能,减少模型训练所需要的时间。数据输入管道本质是一个ELT(Extract、Transform和Load)过程:●Extract:从硬盘中读取数据(可以是本地的,也可以是云端的)。●Transfor...
- 写在前面:这是我遇到过的较为麻烦的问题,当我们自己电脑装了python3.5+TF+keras,但是github上下载的项目确实python2.7的。此时就需要安装python多版本以及不同版本的TF、keras。以下内容参考网上资料以及自己的实践记录,希望能给同样有困惑的小伙伴一点帮助!一、安装anaconda官方下载地址:https://repo.continuum.io/archive... 写在前面:这是我遇到过的较为麻烦的问题,当我们自己电脑装了python3.5+TF+keras,但是github上下载的项目确实python2.7的。此时就需要安装python多版本以及不同版本的TF、keras。以下内容参考网上资料以及自己的实践记录,希望能给同样有困惑的小伙伴一点帮助!一、安装anaconda官方下载地址:https://repo.continuum.io/archive...
- 深度学习 深度学习(Deep Learning, DL)或阶层学习(hierarchical learning)是机器学习的技术和研究领域之一,通过建立具有阶层结构的人工神经网络(Artifitial Neural Networks, ANNs),在计算系统中实现人工智能。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选,因此深度学习具有表征学习(representat... 深度学习 深度学习(Deep Learning, DL)或阶层学习(hierarchical learning)是机器学习的技术和研究领域之一,通过建立具有阶层结构的人工神经网络(Artifitial Neural Networks, ANNs),在计算系统中实现人工智能。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选,因此深度学习具有表征学习(representat...
- 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第3章,第3.3节,作者是兜哥。 本节书摘来自华章计算机《AI安全之对抗样本入门》一书中的第3章,第3.3节,作者是兜哥。
- 本节书摘来自华章计算机《Keras深度学习实战》一书中的第2章,第2.7节,作者是拉蒂普·杜瓦(Rajdeep Dua)[印] 曼普里特·辛格·古特(Manpreet Singh Ghotra) 著 罗 娜 祁佳康 译. 本节书摘来自华章计算机《Keras深度学习实战》一书中的第2章,第2.7节,作者是拉蒂普·杜瓦(Rajdeep Dua)[印] 曼普里特·辛格·古特(Manpreet Singh Ghotra) 著 罗 娜 祁佳康 译.
上滑加载中
推荐直播
-
华为云IoT开源专家实践分享:开源让物联网平台更开放、易用
2024/05/22 周三 16:30-18:00
张俭 华为云IoT DTSE技术布道师
开源,意味着开放、共享、互助、共赢。作为万物上云及各行业数字化的物联网底座,华为云IoT积极拥抱开源,借助行业开源的最佳实践,构建可靠、易用的物联网平台,并通过开放南北向SDK,助力开发者快速构建物联网应用。本期直播,华为云IoT开源专家、物联网平台资深“程序猿”张俭,带你了解华为云IoT的开源生态,并手把手教你玩转开源社区!
去报名 -
华为云开发者日·广州站
2024/05/23 周四 14:30-17:30
华为云专家团
华为云开发者日HDC.Cloud Day是面向全球开发者的旗舰活动,汇聚来自千行百业、高校及科研院所的开发人员。致力于打造开发者专属的技术盛宴,全方位服务与赋能开发者围绕华为云生态“知、学、用、创、商”的成长路径。通过前沿的技术分享、场景化的动手体验、优秀的应用创新推介,为开发者提供沉浸式学习与交流平台。开放创新,与开发者共创、共享、共赢未来。
去报名
热门标签