概要目前仍然在在广州的实习公司继续实习，为了更好的完成任务，以及未来的开题，现在必须仔细学习GAN。之前将GAN和DCGAN两篇论文仔细阅读完了，之后为了检验学习成果写下了这份DCGAN生成手写数字的代码。虽然是GAN系列的第一篇文章，本想着先从GAN最初论文说起，但是由于很久没更新了博客或者公众号了，想赶紧更新一篇回馈粉丝。巧合的是，GAN的结果展示多为各种图片，转念一想利用讲解代码和展示结果方
正则化Dropout激活函数
原创
2023-03-08 01:14:36
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一.TensorFlow资源介绍：本资源旨在通过示例轻松深入了解TensorFlow。 为了便于阅读，它包括notebook和带注释的源代码。它适合想要找到关于TensorFlow的清晰简洁示例的初学者。 除了传统的“原始”TensorFlow实现，您还可以找到最新的TensorFlow API实践（例如layers,estimator,dataset, …）。配置环境：python 3.6以上
模型输入区别区别pytorchkerasAPItorch.tensorInput形状NCHWNHWC缩写意义>API（
原创
2023-03-09 07:40:15
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# 如何使用Keras和TensorFlow深度学习框架
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何使用Keras和TensorFlow深度学习框架。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------------|
| 1 | 安装TensorFl
原创
2024-06-19 04:28:00
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徐海蛟教学Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。使用文档在这：http://keras.io/，中文文档在这：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ ，这个框架是2015年流行起来的，使用中遇到的困惑或者问题可以提交到github：https:/
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精选
2016-11-09 19:15:32
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keras英文官网：https://keras.io/getting_started/ keras中文官网：https://keras.io/zh/ 注：强烈建议学Tensorflow2.0框架之前先把Keras手册看下。然而官网上内容太多，可能有点看不过来。我在读的时候边看边实现，把重点的以后会经 ...
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2021-10-17 22:07:00
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对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，可以说，它对用户不太友好。在过去的几年里，两个主要的深度学习库Keras和P...
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2019-09-01 22:06:00
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1、Keras网络层layers 1.1 核心网络层Dense Dense： keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer ...
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2021-10-17 22:08:00
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【TensorFlow】 ——（ https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/） 1、TensorFlow是啥？ ——TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包，也是一个采用
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2019-07-02 15:49:00
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安装pip install kerasKeras 有两个 Backend，也就是 Keras 基于什么东西来做运算
Keras 的两个 Backend，一个是 Theano，一个是 TensorFlow
每次当我们 import keras 的时候, 就会看到屏幕显示当前使用的 Backend>>> import keras
Using TensorFlow backend
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2023-12-24 00:07:30
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# 深度学习中的Keras简介
Keras是一个高层神经网络API，主要用于简化构建和训练深度学习模型的过程。它以TensorFlow、Theano等深度学习框架为后端，极大地提高了深度学习的开发效率。本文将介绍Keras的基本使用，包括安装、构建模型、训练及评估的基本流程，并附带示例代码。
## 1. 安装Keras
在开始之前，我们需要安装Keras及其依赖的TensorFlow库。可以
原创
2024-08-31 08:57:17
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Keras作为一个流行的深度学习框架，被广泛应用于构建和训练神经网络。在这篇博文中，我们将详细探讨如何使用Keras构建深度学习模型，并提供一个“keras深度学习模板”作为参考。以下是解决该问题的完整过程记录。
## 环境准备
在开始构建Keras模型之前，您需要确保您的环境已正确配置。以下是前置依赖的安装步骤：
```bash
# 安装TensorFlow
pip install ten
【深度学习】Keras和Tensorflow框架使用区别辨析文章目录1 概述2 Keras简介3 Tensorflow简介4 使用tensorflow的几个小例子5 Keras搭建CNN6 tensorflow和keras版本对应关系7 TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？1 概述Keras 已经被大规模采用，并与 TensorFlow 集成在一起。这种 TensorFlow + Keras 的组合让你可以：使用
原创
2021-06-10 15:41:26
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「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中，来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试结果。目前在 GitHub 上，Keras 有超过 31,000 个 Stars，而晚些出现的 PyTorch 已有近 17,000 个 Stars。
值得一提
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2018-07-20 12:45:09
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Keras深度学习库包括三个独立的函数，可用于训练您自己的模型：1.Keras的.fit，.fit_generator和.train_on_batch函数之间的区别 2.在训练自己的深度学习模型时，何时使用每个函数 3.如何实现自己的Keras数据生成器，并在使用.fit_generator训练模型时使用它 4.在训练完成后评估网络时，如何使用.predict_generator函数fit：mod
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2023-11-11 11:47:23
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Keras是一种高级神经网络API，能够在Tensorflow，Theano和CNTK之上运行。它通过高标准，模块化和可扩展的API实现快速试验。Keras也可以在CPU和GPU上运行。Keras 由Francois Chollet开发和维护，是Tensorflow核心的一部分，这使得Tensorflows是高级API的首选。本文是关于如何使用Keras进行深度学习。在本文中，我们将介绍Keras
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2024-01-02 15:18:44
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前言在了解了卷积网络之后，不难发现，基本上所有的卷积网络都是按照："卷积层->池化层->卷积层->池化层…->全连接层->输出层"这样的形式进行堆叠排列的。这样的层级结构在Keras中使用Sequential模型来实现极为方便。在Keras中实现卷积网络首先，卷积网络是神经网络的一种，因此卷及网络中需要有各种层与激活函数。这些层有全连接层(Dense Layer)、卷
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2023-10-05 19:44:35
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目录一、初步了解Keras框架二、上手Keras（这里是以Python版TensorFlow作为后端堆栈的开发深度学习模型）1、输入数据2、神经元3、激活函数4、模型5、层6、损失函数7、优化器8、评价指标9、配置模型10、训练模型11、模型评估 一、初步了解Keras框架1、搭建神经网络
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2023-09-05 14:18:33
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote Keras 是一个高层神经网络API，Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow，Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生，能够将我们的idea迅速转换为结果。好了不吹了，下面继续
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2020-10-06 11:59:00
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