写在前面被Adrian Rosebrock圈粉后，就一直期待他的更新，作者每周一更新，考虑到时差问题（作者在美国），一般北京时间周二才能看到。 作者根据读者留言中的问题写下了这篇博客，迫不及待的学习了一番，发现过一遍是无法完全理解的，还需要重复。 看来搞研究不是闭门造车，要有分享精神和必要的交流，成人成己。Introduction在本教程中，您将了解Keras .fit和.fit_generato
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2024-06-22 20:07:37
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作者：Rafał Jakubanis、Piotr Migdal「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 Py
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2023-09-12 15:57:39
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数据导入、网络构建和模型训练永远是深度学习代码的主要模块。笔者此前曾写过PyTorch数据导入的pipeline标准结构总结PyTorch数据Pipeline标准化代码模板，本文参考PyTorch的DataLoader，给Keras也总结一套自定义的DataLoader框架。Keras常规用法 按照正
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2023-11-24 20:22:09
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1 参数名称问题keras老版本： keras新版本： 只需改成上图即可（_keras_shape改成shape，init改成kernel_initializer, border_model改成padding等), 特别需要注意data_format这个参数，新版本的keras中是把最后一个维度当做通道数的，比如【5, 256, 256, 32】，如果需要像pytorch一样，则需要改动为“cha
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2023-12-18 22:23:45
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由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow格式来使用。Keras模型转TensorFlow其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API，且也是建议由浅入深地来研究应用，TensorFlow本身就对Keras
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2023-12-20 06:53:55
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CNN训练一个模型可能会遇到的问题：训练的数据量少，模型会过拟合调参花费时间多模型大训练时间长 怎么使模型训练更加简单？ 迁移学习：用别人训练好的模型对自己的数据进行训练（用别人训练好的权重参数初始化自己的参数） 如何保证用别人的模型：数据结构，输入输出数据格式都要与别人一样 迁移学习策略：A用别人的参数初始化继续迭代别人的参数B直接把别人训练好的参数做最终参数 迁移学习用在什么地方？ 用在全连接
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2024-02-22 11:41:47
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一.模型转换由于笔者最近需要将一个训练好的keras模型在Android中调用，所以最近开始研究如何在Android中调用模型。python的版本为3.6.10，tensorflow的版本为1.8.0，keras的版本为2.1.6。笔者拿到的是keras的模型，所以首先需要将该模型转化为.pb格式：from keras import backend as K
from keras import m
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2023-12-21 11:00:51
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20220825 -在前期，一直是使用keras进行深度学习相关的编程，但后来由于学习各种其他源码的缘故，也学习了pytorch的相关方式。使用之后发现，有时候如果对各种损失函数进行深层次的编写的时候，采用pytorch会更方便。因此便查阅了两者的区别和优势，具体见文章[1]。但是在介绍别人文章的时候，先简单说一下自己的感受。在学习keras的时候，看别人的代码，进行模型编程的时候，普遍采用序列式
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2023-11-03 07:21:06
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在探讨“pytorch有keras吗”这个问题之前，我们先来澄清一下这个问题的本质。显然，`Pytorch`和`Keras`是两个不同的深度学习框架，虽有相似之处，但并不是相互依赖的。然而，在现代机器学习框架中，许多用户可能会将二者放在一起比较。接下来，我将详细介绍如何在Pytorch中实现类似Keras的功能，包括环境准备、具体操作步骤、配置详解、测试验证、排错以及扩展应用。
### 环境准备
如何选择工具对深度学习初学者是个难题。本文作者以 Keras 和 Pytorch 库为例，提供了解决该问题的思路。当你决定学习深度学习时，有一个问题会一直存在——学习哪种工具？深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比，因为二者都很容易上手，初学者能够轻松掌握。那么到底应该选哪一个呢？本文分享了一个解决思路。做出合适选择的最佳方法是对每个框架的代码样式
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2024-05-24 09:41:19
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# Keras与PyTorch的代码复现
深度学习框架的快速发展给研究人员和开发者带来了极大的便利。其中，Keras和PyTorch是两个受欢迎的深度学习框架。Keras以其易于使用和定义简洁著称，而PyTorch则因其灵活性和动态图特性受到青睐。本文将简单介绍如何将Keras中的代码复现为PyTorch代码，并附上示例。
## Keras与PyTorch的基础比较
在Keras中，构建一个
本文以LeNet-5为例，简单介绍pytorch与keras的相互转换。 目录一、Keras1.1 数据集加载与预处理1.2 搭建模型1.3 训练模型1.4 评估模型二、Pytorch2.1 数据集加载与预处理2.2 搭建模型2.3 训练模型2.4 评估模型三、区别与联系 一、Keras1.1 数据集加载与预处理首先是导入相关包，然后加载MNIST数据#加载数据
(x_train, y_train
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2023-08-10 14:58:29
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# PyTorch有Keras接口吗？
在当今深度学习领域，PyTorch和Keras都是备受欢迎的深度学习框架。PyTorch因其强大的灵活性和动态计算图功能而受到广大研究人员和工程师的青睐；而Keras因其简便的API而在快速构建深度学习模型时命中众多人的心。许多新手可能会问：“PyTorch有Keras接口吗？” 本文将深入探讨这个问题，并通过代码示例来阐明如何在两者间进行互操作，最后附上
从`tensorflow`导入`keras`报错，我们是否可以使用`pytorch`替代？在本文中，我们将一同探索这个问题，并试图找到合适的解决方案，以确保整个流程的顺畅和高效。
## 问题背景
随着深度学习的快速发展，TensorFlow和PyTorch成为了最流行的两个深度学习框架。许多项目会因为技术选择导致依赖冲突，从而影响到业务的正常运作。例如：
- 在云计算环境下，一个团队依赖于T
预备知识：为了更好的理解这些知识，你需要确定自己满足下面的几点要求：1. 如果在领英上，你也许会说自己是一个深度学习的狂热爱好者，但是你只会用 keras 搭建模型，那么，这篇文章非常适合你。2. 你可能对理解 tensorflow 中的会话，变量和类等有困扰，并且计划转向 pytorch，很好，你来对地方了。3. 如果你能够用 pytorch 构建重要、复杂的模型，并且现在正在找寻一
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2023-12-18 19:25:55
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最近两周，早上睡觉自然醒没超过八点的，有了在学校的感觉......不知道是好是坏，每天神经紧绷的，在车老弟的push下，从TensorFlow，Keras转战PyTorch。从最初的的极度反感，到现在的慢慢适应，当然，还谈不上喜欢。体验了一周多，PyTorch的动态图机制，确实比tf 1.X好很多，可以随便涂随便画，除了这一点确实让人喜欢之外，因为有TensorFlow和Keras的基础，PyTo
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2023-12-27 15:12:49
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pytorch与kerasby Patryk Miziuła 通过PatrykMiziuła (Keras vs PyTorch: how to distinguish Aliens vs Predators with transfer learning)This article was written by Piotr Migdał, Rafał Jakubanis and myself. In
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2023-12-20 11:27:17
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作者：Marc Schmidt
PyTorch 对机器学习领域的影响正在不断扩大，人们在使用中也在不断将其和其他机器学习框架进行对比。最近，Marc Schmidt 在 Reddit 上撰文对 Keras 和 PyTorch 进行了全面的对比。作者认为，PyTorch 在版本管理和调试等方面具有很大优势。 我可以根据自己作为软件工程师的经验（10 年以上）来给你一些答案。我也参与过很多开
直接上全部代码。几个注意点：整体的代码是在Colab上写的，前面因为要导入数据，所以引入一些了用不到的包。.该代码主要是根据原keras的实现代码改变而来，因为框架的不同，做了几点改动，改动中比较重要的地方如下。
维度处理格式不同，keras中数据处理是类似（num，64，64，3）的，而pytorch是类似（num，3，64，64）的，所以这里要用np.transpose()方法处理数据l
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2024-03-11 09:31:17
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引言在项目的过程中，经常需要复现大牛的代码。而很多代码是针对gpu而言的，所以还在cpu环境下跑代码的人们就会比较头痛。这个时候一般会有两种方法：第一种就是尝试将gpu版本的源代码修改成cpu版本。这种方法有时候很凑效，就像下面只需要简单的修改几行命令即可实现从gpu环境到cpu环境的跨越，或者只是将带有cudnn（gpu加速）的一些命令去掉即可： import torch
fro
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2023-12-27 15:19:46
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