目录本文使用的版本：Excel 20131、打开脚本编辑框2、插入模块，编写代码3、测试所写代码是否正确4、给Excel单元插入自定义函数5、给函数增加自定义说明6、设置该自定义函数在Excel上通用附录：脚本语言：VBScript变量声明变量数组变量子程序函数程序条件语句循环语句注意事项今天编辑部用Excel弄月季度奖励的时候，涉及到一些复杂的业务逻辑，比如不同数据，奖金不一样，等等，这时候就要
Excel的强大函数功能，为我们带来了极大方便，虽然它有200多个函数，但有时我们为实现一项规定的功能，可能用到几个函数或者采用嵌套函数，这样应用起来，也不太方便。其实对于我们经常用到的功能，我们可以创建自定义函数UDF(User-defined function)，它的运行与Excel中自带的函数完全相同。建立自定义函数有以下几个优点：建立自己特殊的功能和名称的函数；能将复杂的、嵌套的、多个原有
Keras自定义或者重写层，需要实现三个方法：build(input_shape)这里主要是是定义权重
原创
2022-12-04 07:46:05
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metrics从网上瞎找了个代码改过来的，然后看了看from sklearn.metrics import r2_score的代码，和我的一样，放心了。import keras.backend as Kdef keras_r2(y_true,y_pred): y_mean=K.mean(y_true) # ssreg=K.sum((y_pred-y_mean)**2) ...
原创
2021-08-04 10:31:37
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目录函数相关call函数封装apply函数封装 bind函数封装函数节流函数防抖数组相关map函数封装reduce函数封装filter函数封装find函数封装findIndex函数封装every函数封装some函数封装数组去重双循环利用对象set结构concat数组合并slice数组切片数组扁平化递归实现some+concat 数组分块数组差集删除数组元素获取数组
本质就是矩阵相乘 Amn *Bnp这里会提取输入矩阵最后一层的dim 比如说是Amn的nimport keras import tensorflow as tfclass Linear(keras.layers.Layer): def __init__(self, units=32): super(Linear, self).__init__() self.units = units def build(self, input_shape): .
原创
2023-01-13 09:06:59
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import kerasimport tensorflow as tfclass Linear(keras.layers.Layer): def __init__(self, input_dim=32, output_dim=32): super().__init__() w_init = tf.random_normal_initializer() self.w = tf.Variable( initial_value=w
原创
2023-01-13 09:06:59
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用过pycharm编keras代码的大兄弟们可能都知道，如果我们在训练模型时，一般是默认不断的换行输出，如这样子的： 当然我们可以通过fit_generator函数中的verbose来进行输出的调节，当verbose=1时，输出的就是上面这种，每一个Step输出一次；当verbose=2时，每一个Epoch输出一次，输出如下： 虽然verbose=2时是按照每一个Epoch输出一次，不会像每一个S
[1] Keras自定义Loss函数 [2] 【602】语义分割评价指标 IoU mIoU precision recall F1 的计算 [3] keras训练和加载自定义的损失函数 Dice_loss 实现： from keras import backend as K # 防止分母为0 smo ...
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2021-08-05 17:29:00
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from keras.layers import Input,Embedding,LSTM,Densefrom keras.models import Modelfrom keras import backend as Kword_size = 128nb_features = 10000nb_classes = 10encode_size = 64input = Input(shape=(Non
原创
2023-01-13 05:53:48
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from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom tensorflow.keras.layers import Dense ,Concatenate#import kerasimport keras.backe
原创
2023-01-13 05:54:18
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keras——函数式模型Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。一句话，只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型，或者你的模型需要多于一个的输出，那么你总应该选择函数式模型。函数式模型是最广泛的一类模型，序贯模型（Sequential）只是它的一种特殊情况。
第一个模型：全连接网络
Sequential当然是最好的方式，我们从全连接网
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2024-09-30 05:52:45
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###前言 Keras本身提供了很多常用的loss函数（即目标函数），但这些损失函数都是比较基本的、通用的。有时候我们需要根据自己所做的任务来自定义损失函数，虽然Keras是一个很高级的封装，自定义loss还是比较简单的。这里记录一下自定义loss的方法，一为助记、二为助人。 ###官方定义的损失函数 ####第一种方式：自定义一个函数 自定义loss函数之前，我们可以看看Keras官方是如何定义
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2023-08-30 06:48:44
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自定义损失函数 In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data ...
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2020-04-21 18:01:00
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自定义损失函数 In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data than the squared error
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2020-04-21 18:01:00
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loss是model.compile编译时所需的参数之一，可以用损失函数名或者 TensorFlow 符号函数：#损失函数名
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')
#符号函数
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')自
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2024-05-13 10:22:52
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目，后面会持续更新不同框架下
原创
2023-07-04 18:53:26
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一.损失函数的使用 损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')
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2024-01-28 02:02:10
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Keras速成实战例子
原创
2021-08-10 14:46:25
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Tensorflow 的API：keras搭建神经网络将kearas方法搭建神经网络分为六步：keras.models.Sequential()可以认为是一个容器，这个容器里封装了一个网络结构在Sequential中，要描述从输入层到输出层每一层的网络结构以全连接层为例，需要设定这一层的神经元个数、激活函数、正则化种类model.compile()是配置神经网络的训练方法用来设定训练时选择的优化器
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2023-10-28 11:53:35
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