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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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
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2023-12-11 09:17:52
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1.导入tf.keras模块tf.keras是TensorFlow对Keras API（application programming interface应用程序接口）规范的实现。 这是用于构建和训练模型的高级API，它是tensorflow超级重要的模块， tf.keras使TensorFlow易于使用，同时不会牺牲灵活性和性能。一般习惯在电脑里创建一个新的环境：-n_name_python=3
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2024-01-14 11:14:39
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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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Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。但是，到底哪一个框架更好一点呢？当然不同的开发者和研究者会有不同的爱好，也会有不同的看法。本文主要从抽象程度和性能两个方面对比 PyTorch 与 Keras，并介绍了一个新的基准，它复现并对比
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2024-05-13 13:42:14
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参考：刘志瑛《Tensorflow+Pytorch深度学习从算法到实战》网络搭建的过程： 整体网络训练的过程：搭建框架——编译——训练——评估——预测/使用使用keras搭建基本步骤核心代码实例import keras
from keras.layers import Conv2D,MaxPooling2D,Flatten,Dense,Dropout
from keras.models impor
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2023-08-30 09:40:09
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目录版本信息安装步骤Step#1 安装Anaconda3 5.3.0(64bit)Step#2 将Anaconda添加至环境变量Step#3 打开Anaconda PromptStep#4 修改Anaconda的软件源为清华镜像Step#5 修改Python版本为3.6.7Step#6 创建虚拟环境tf1 Step#7 激活tf1环境&安装TensorFlow 
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2023-11-22 22:11:02
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一、常用的学习资料链接：kares官网中文链接：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/优点：（1）易使用：对于不求甚解，只是当做一个黑盒子使用的人，keras容易上手；（2）扩展性：keras的设计将大量的内部运算都隐藏起来，但是其扩展性并不差；（3）文档齐全，python编写，更新迅速，论坛活跃。四种常用框架难度排序：Keras--->pytor
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2023-12-26 20:37:14
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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。Keras 的开发重点是支持快速的实验。如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras：允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。在 C
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2023-09-20 16:12:33
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上周，Keras作者、谷歌研究科学家François Chollet晒出一张图，他使用Google Search Index，展示了过去三个月，ArXiv上提到的深度学习框架排行，新智元也做了报道：TensorFlow排名第一，Keras排名第二，之后依次是Caffe、PyTorch、Theano，MXNet、Chainer，以及CNTK。不少人评论，咦，PyTorch这么靠后？CNTK更是不科学
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2023-12-26 21:39:59
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Keras是Python在深度学习领域非常受欢迎的第三方库之一，但Keras的侧重点是深度学习，而不是所以的机器学习。事实上，Keras力求极简主义，只专注于快速、简单地定义和构建深度学习模型所需要的内容。Python中的scikit-learn是非常受欢迎的机器学习库，它基于Scipy，用于高效的数值计算。scikit-learn是一个功能齐全的通用机器学习库，并提供了许多在开发深度学习过程中非
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2023-06-25 13:14:40
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导读：本文对TensorFlow的框架和基本示例进行简要介绍。作者：本杰明·普朗什（Benjamin Planche）艾略特·安德烈斯（Eliot Andres）01 TensorFlowTensorFlow最初由Google开发，旨在让研究人员和开发人员进行机器学习研究。它最初被定义为描述机器学习算法的接口，以及执行该算法的实现。TensorFlow的主要预期目标是简化机器学习解决方案在各种平台
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2024-01-16 05:34:03
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对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布，至少可以说，它不是非常用户友好。在过去几年中，两个主要的深度学习库已经获得了巨大的普及，主要是因为它们比TensorFlow更容易使用：Keras和Pytorch。译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1
前言在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。最近身边的一些朋友们都开始从tensorflow转战Pytorch等，Tensorflow使用静态编译的计算图并在单独的运行时环境中运行大部分应用程序，与Tensorflow相比，PyTorch允许你完全使用Python创建动态计算图，单单动态调试这一点就欲罢不能（真香警告）。但是tensorflow的孪生兄
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2024-07-24 14:18:36
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C++部署模型在人工智能领域，Python受到学术界的追捧，模型训练比模型部署性能更加重要。然而在实际终端部署方面，低延迟、可移植性和可适用性的需求使得Python成为一个比较差的语言。相反，C++凭借其可移植性、可适用性以及运算速度快等优势，更适合终端部署网络模型。下面我将以我做的部署ReID模型为例子，简要介绍如何利用Libtorch（or: Pytorch for C++ API）实现C++
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2023-11-23 21:51:40
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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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# 从入门到精通：PyTorch、TensorFlow和Keras的实现
## 概述
在深度学习领域，PyTorch、TensorFlow和Keras是三个最常用的库。PyTorch是一个开源的深度学习库，由Facebook开发，灵活且易于使用；TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，具有强大的工具和生态系统；Keras是一个高级神经网络API，可以轻松快速地建立深度学习模型。
原创
2024-05-06 11:51:21
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文章目录1.导入tf.keras2.构建简单模型2.1模型堆叠2.1.1dense ：全连接层2.2网络配置3.训练和评估3.1设置训练流程3.2输入Numpy数据3.2.1fit参数详解3.3tf.data输入数据3.3.1构造dataset3.4评估与预测3.5 Sequential模型线性回归实战4.构建高级模型4.1函数式api4.1.2 tf.keras.Input函数4.2模型子类化
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2024-06-30 09:04:38
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深度学习是人工智能的子集，深度学习模仿人脑处理数据的神经通路，将其用于决策、检测对象、识别语音和翻译语言。它从非结构化和未标记的数据中学习，无需人工监督或干预。 深度学习通过使用人工神经网络的层次结构来处理机器学习，人工神经网络的构建类似于人脑，神经元节点在网络中连接。虽然传统的机器学习程序使用线性数据分析，但深度学习的分层功能允许机器使用非线性方法处理数据。Keras vs Tensorflow
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2023-11-15 16:24:28
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# 使用 PyTorch 实现 BERT4Keras
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种强大的预训练文本表示模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务。BERT的出名归功于其有效地捕捉文本上下文信息的能力。本文将介绍一个基于 PyTorch 的 BERT4Keras 实现，包括基础概念、环境配置、代码示
