参加比赛用到了keras,虽然之前用tensorflow,但是感觉tensorflow的确不太友好，api比较难读，然后就学习keras使用 随着深入，发现keras的api确实比较友好 跑了一些example和models: "https://github.com/fchollet/keras"
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2017-10-19 17:28:00
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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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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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1.Dense就是全连接层 2.Keras的模型保存是将模型和权重保存在一个HDF5文件中，python中需要h5py的module 3.optimizer：优化器 4.mask_zero:布尔值，确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入
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2017-02-20 15:45:00
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这就是KerasKeras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有如下需求，请选择Keras：简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）支持CNN和RNN，或二者的结合无缝CPU和GPU切换Keras的核心数据...
原创
2022-01-17 14:27:43
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Keras深度学习库包括三个独立的函数，可用于训练您自己的模型：1.Keras的.fit，.fit_generator和.train_on_batch函数之间的区别 2.在训练自己的深度学习模型时，何时使用每个函数 3.如何实现自己的Keras数据生成器，并在使用.fit_generator训练模型时使用它 4.在训练完成后评估网络时，如何使用.predict_generator函数fit：mod
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2023-11-11 11:47:23
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keras数据增强方法简介数据增强(Data Augmentation)keras数据增强接口keras接口使用方法 简介在深度学习中，为了避免出现过拟合（Overfitting），通常我们需要输入充足的数据量。当数据量不够大时候，常常采用以下几种方法：Data Augmentation：通过平移、 翻转、加噪声等方法从已有数据中创造出一批“新”的数据，人工增加训练集的大小。Regulariza
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2024-07-31 13:42:02
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目录1、Tensorflow与Keras2、安装内置Keras的Tensorflow3、Tensorflow内置的Keras教程3.1、导入tf.keras3.2、创建一个简单的模型3.2.1、顺序模型（Sequential model）3.2.2、设置keras层（layer）3.3、训练和评估3.3.1、配置训练3.3.2、使用NumPy数据作为训练数据3.3.3、使用 tf.data作为训
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2024-01-25 22:48:44
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote Keras 是一个高层神经网络API，Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow，Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生，能够将我们的idea迅速转换为结果。好了不吹了，下面继续
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2020-10-06 11:59:00
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函数式（Functional）模型函数式模型称作Functional，但它的类名是Model，因此我们有时候也用Model来代表函数式模型。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（Seq
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2024-04-19 08:44:47
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1.关于Keras1）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，可以优先选择Keras： a）简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性）b）支持CNN和RNN，或二者的结合c）无缝CPU和GPU切换2）设计原则a）用
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2024-01-31 00:35:59
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程：http:...
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2018-04-02 14:40:00
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本文是全系列中第1 / 7篇：Keras 从入门到精通使用Keras进行深度学习：（一）Keras 入门 使用Keras进行深度学习：（二）
原创
2023-06-25 10:17:37
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DL4J: Keras模型导入Keras模型导入为导入最初用Keras配置和训练的神经网络模型提供了例程，Keras是一个流行的Python深度学习库。一旦你的模型导入到DL4J，我们的整个生产栈是由你来处理的。我们支持导入所有的Keras模型类型、大多数层和几乎所有的实用功能。请在这里查看支持的Keras特性的完整列表。入门：在60秒内导入一个Keras模型要导入Keras模型，首先需要创建和序
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2024-04-28 22:51:35
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由于笔者水平有限，如有错，欢迎指正。论文原文：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf0 GAN的思想GAN，全称为 Generative Adversarial Nets，直译为生成式对抗网络，是一种非监督式模型。GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminato
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2023-11-25 17:26:02
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keras中LSTM函数包含三个参数：第一个是样品，第二个是时间戳，第三个是特征。输入数据必须是三维的，否则会报错。例如代码这么写：old是四维数据new = LSTM(64)(old)就会报错：需要的是三维，结果传入的函数是四维，就会报错。...
原创
2021-07-09 14:55:25
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软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW w64 conda install c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow gpu Keras gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍：谢梁 ,
原创
2021-08-27 09:26:25
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向量：import numpy as npa = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]])sum0 = np.sum(a, axis=0) #列 [
原创
2023-06-25 09:33:14
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# 深度学习中的Keras简介
Keras是一个高层神经网络API，主要用于简化构建和训练深度学习模型的过程。它以TensorFlow、Theano等深度学习框架为后端，极大地提高了深度学习的开发效率。本文将介绍Keras的基本使用，包括安装、构建模型、训练及评估的基本流程，并附带示例代码。
## 1. 安装Keras
在开始之前，我们需要安装Keras及其依赖的TensorFlow库。可以
原创
2024-08-31 08:57:17
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一、前言从2017年起，RNN系列网络逐渐被一个叫Transformer的网络替代，发展到现在Transformer已经成为自然语言处理中主流的模型了，而且由Transformer引来了一股大语言模型热潮。从Bert到GPT3，再到如今的ChatGPT。Transformer实现了人类难以想象的功能，而且仍在不停发展。本文将基于Transformer的Encoder部分，实现文本情感分析任务。二、
