引自：中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档：https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0。 ..Keras系列：1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一） 2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16
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2023-08-08 22:22:10
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分3步进行 Mini_batch 为什么要Mini_batch 166s 放到size=10,其实相当于10 epoch（也就是说也会50000updates） batch_size大的时候，用了平行运算(算10个examples 时间和1 example时间差不多)所以更快但是不能设置的太大，会卡
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2020-02-23 19:24:00
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睿智的目标检测33——Keras搭建Efficientdet目标检测平台学习前言什么是Efficientdet目标检测算法源码下载Efficientdet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、BiFPN加强特征提取3、从特征获取预测结果4、预测结果的解码5、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算lossa、控制正负样本的权重b、控制容易分类和
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2024-08-27 20:44:43
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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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tensorflow基础入门——第二章节 文章目录tensorflow基础入门——第二章节2.Keras2.1 WHY KERAS2.1.2 图片读取处理2.1.3 NHWC与NCHW2.2 神经网络原理2.2.1 softmax回归2.2.2 交叉熵损失2.3 Keras Sequential 顺序模型2.4案例:实现多层神经网络进行时装分类2.4.1读取数据集2.4.2datasets2.4.
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2024-03-26 15:09:20
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最近几年，随着AlphaGo的崛起，深度学习开始出现在各个领域，比如无人车、图像识别、物体检测、推荐系统、语音识别、聊天问答等等。因此具备深度学习的知识并能应用实践，已经成为很多开发者包括博主本人的下一个目标了。 目前最流行的框架莫过于Tensorflow了，但是只要接触过它的人，就知道它使用起来是
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2018-05-25 22:48:00
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本文将介绍：循环神经网络之embedding循环神经网络之padding循环神经网络之模型构建与训练一，从keras数据集imdb中加载影评数据并查看1，从keras数据集imdb中加载影评数据# 1,从keras数据集imdb中加载影评数据
imdb = keras.datasets.imdb
vocab_size = 10000 # 出现词频由高到低, 截取前10000个词组,其余按特殊字符
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2023-12-24 07:57:34
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文章目录1.关于Keras2.Keras的模块结构3.使用Keras搭建一个神经网络4. 主要概念5.第一个示例下载网站数据注意1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以...
原创
2021-07-31 11:05:31
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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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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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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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本文主要介绍了win10安装Anaconda+tensorflow2.0-CPU+keras教程，主要针对本人在安装keras时h5py会报错的情况的安装方式，如果有相同问题可参考。一、安装Anaconda1、下载安装Anaconda。（本人安装的是Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana
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2023-07-01 22:50:18
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pycharm
numpy
pandas
tensorflow
sklearn
keras
pycharm安装numpy和pandas（系统win10,64位）
接之前的安装，下面是补充的内容：启动pycharm，点击file-setting，如下图所示进行操作：点击“+”，添加后，输入要安装的，这里是numpy，然后enter键，如下图所示操作：当出现
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2023-06-29 23:19:43
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机器学习是人工智能的一门子科学，其中计算机和机器通常学会在没有人工干预或显式编程的情况下自行执行特定任务（当然，首先要对他们进行训练）。 不同类型的机器学习技术可以划分到不同类别，如图 1 所示。方法的选择取决于问题的类型（分类、回归、聚类）、数据的类型（图像、图形、时间系列、音频等等）以及方法本身的配置（调优）。在本文中，我们将使用 Python 中最著名的三个模块来实现一个简单的线性回归模型。
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2023-11-16 17:44:24
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首先，将以前安装失败的虚拟环境删除conda env remove -n tensorflow随后，新建一个虚拟环境等等conda create -n tensorflow-cpu python=3.6
conda activate tensorflow-cpu
pip install tensorflow==1.14.0
#推荐使用pip安装keras：
pip install keras==
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2023-05-31 12:54:47
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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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大家好，我是【猪葛】一个很看好AI前景的算法工程师在接下来的系列博客里面我会持续更新Keras的教学内容（文末有大纲）内容主要分为两部分第一部分是Keras的基础知识第二部分是使用Keras搭建FasterCNN、YOLO目标检测神经网络代码复用性高如果你也感兴趣，欢迎关注我的动态一起学习学习建议：有些内容一开始学起来有点蒙可一步一个脚印，走到山顶再往下看一切风景就全明了了
原创
2022-09-23 10:56:29
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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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文章目录1.关于Keras2.Keras的模块结构3.使用Keras搭建一个神经网络4. 主要概念5.第一个示例下载网站数据注意1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以...
原创
2022-03-01 10:32:19
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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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