Keras: 基于 Python 的深度学习库（这份学习资料是学习的老师上课的ppt，感谢张老师）一、Keras关键词中文官网：https://keras.io/zh/纯Python符号式编程Tensorflow或Theano为后端（backend）——站在巨人的肩膀上快速原型轻量级，高度模块化不断完善的预训练模型库1、Keras由纯Python编写，这意味着它的源代码简单易懂，你可以随时进去看看
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2024-08-07 10:13:10
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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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1 torch.Tensor操作函数torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor
torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors
torch.index_select(input, dim, index, *, out=None) → Tensor
torch.masked_select(in
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2023-09-25 19:46:54
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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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在日常的项目中，CNN与RNN这类很基础的网络搭建是很频繁的，仅以此记录几个常用搭建网络的方法以及其封装。kears的官方文档：https://keras.io/要学会看文档是咋写的，讲道理很快的1、keras搭建CNN网络+gpu声明import keras.backend.tensorflow_backend as ktf
from keras.models import Sequential
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2024-07-22 11:05:44
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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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2024-03-07 14:53:02
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# Keras 模型转 PyTorch 的完整指南
在如今深度学习的生态中，Keras和PyTorch都是极为流行的框架。把 Keras 模型转换为 PyTorch 可能会在某些情况下变得必要，比如需要利用 PyTorch 强大的训练特性，或是在特定硬件上优化模型。本文将为你提供一个完整的指南，帮助你实现 Keras 模型向 PyTorch 的转换。
## 转换流程概述
首先，让我们来看一下
原创
2024-09-14 06:12:16
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1 前言：1.1 我用UNet模型来检测表格的行列线，模型（基于pytorch）训练好之后预测准确，想转换成ONNX模型来部署，结果遇到了转换后的ONNX模型推理结果有误的问题2 问题排查： 2.1 输入图片、预处理以及后处理是否一致 pytorch模型下推理输入的是图片的tensor，输出保存的也是4维tens
现在大家应该用的都是tensorflow 2.0 以上版本， 这个笔记针对的就是tf2的调试。 之前全网搜了很多keras的调试方法， 根本不得要领， 把简单的事情弄复杂， 很是误人子弟。其实， 只需要一句话， 就可以把keras当成pytorch了，极易调试。tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True) 什么是调试？ 比如我想自定义一个损失
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2023-11-30 09:17:03
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Keras vs PyTorch：debug 和内省Keras 封装了大量计算模块，这使得确定导致问题的代码较为困难。相比起来，PyTorch 更加详细，我们可以逐行执行脚本。和 debug NumPy 类似，我们可以轻松访问代码中的所有对象，使用 print 语句（或任何标准 Python debug 语句）查看有问题的代码。Keras 用户创建的标准网络要比 PyTorch 用户创建的标准网络
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2023-08-31 18:42:02
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摘要：情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近，我们将原来的项目迁移到了新的集成系统上，该系统基于麻省理工学院媒体实验室推出的NLP模型搭建而成。 情感情绪检测是自然语言理解的关键要素。最近，我们将原来的项目迁移到了新的集成系统上，该系统基于麻省理工学院媒体实验室推出的NLP模型搭建而成。 该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras，接着我们将其移植到了pyTorch上
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2024-07-02 20:02:18
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# Keras 转 PyTorch 避坑指南
在深度学习领域，TensorFlow/Keras 和 PyTorch 是两大流行框架。很多时候我们会需要将 Keras 模型转换为 PyTorch 模型，尤其是在需要利用 PyTorch 的某些特性时。下面我将为新手详细阐述从 Keras 转换到 PyTorch 的流程，并提供每一步的代码示例。
## 流程步骤
以下是将 Keras 转换为 Py
原创
2024-09-12 06:54:31
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原创
2021-12-16 09:34:29
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### 如何将Keras模型转为PyTorch模型
在深度学习的实践过程中，我们可能会需要将一个用Keras框架训练好的模型转换为PyTorch模型，以便于在不同的环境中使用。本文将为你提供一个完整的流程和代码示例，帮助你实现这一目标。
#### 转换流程
以下是将Keras模型转换为PyTorch模型的一般流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 05:31:08
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任务pytorch自建模型转keras想法有pytorch的自建模型代码
可以一行一行的找到keras里相应的层去代替（手工转写有自建模型导出的onnx，作为中间件可以onnx转keras（自动转搞不出来查到的博客首先，我们必须有清楚的认识，网上以及github上一些所谓的pytorch转换Keras或者Keras转换成Pytorch的工具代码几乎不能运行或者有使用的局限性（比如仅仅能转换某
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2024-04-29 15:52:08
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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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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；至少可以说，这不是很友好。在过去的几年中，两个主要的深度学习框架获得了巨大的知名度，这主要是由于它们对比 TensorFlow 更容易使用：Keras和Pytorch。本文将从四个方面对比 Keras 和 Pytorch。KerasKeras 本身并不是一个框架，
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2023-11-12 13:43:26
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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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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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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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