Keras底层使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都是一个“符号式”的库。这使得Keras的编程与传统的Python代码有所差别，简单而言（符号主义的计算）：首先需定义各种变量；然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系；再次建立好计算图需要编译以确定其内部细节，然而，此时的计算图还是一个“空壳子”，里
转载
2024-05-02 12:55:27
56阅读
1. 自定义keraskeras是一种深度学习的API，能够快速实现你的实验。keras也集成了很多预训练的模型，可以实现很多常规的任务，如图像分类。TensorFlow 2.0之后tensorflow本身也变的很keras化。另一方面，keras表现出高度的模块化和封装性，所以有的人会觉得keras不易于扩展， 比如实现一种新的Loss，新的网络层结构；其实可以通过keras的基础模
转载
2024-03-20 15:48:07
73阅读
在学习分类的时候，mnist数据集分类尝试时，因为训练维度的原因，教程中都是model.predict([[X_train[0]]])这里说明是：因为训练维度为 3 维，所以需要添加 2 层 [ ]， 可是在我添加之后产生了如下问题问题 :问题是在访问数据集中单张图片时产生错误下面为错误代码 :import pandas as pd
import tensorflow as tf
import m
Keras学习及官方实例运行 2022.2.241、Keras简介1.1 Keras的特点1.2 Keras与Tensorflow的关系1.3 Keras安装1.4 Keras帮助2、Keras官方示例测试运行2.1 所用软硬件环境2.2 六个实例运行2.2.1 Simple MNIST convnet(MNIST数字分类)训练代码及运行结果（MyTestMNIST.py）预测代码及运行结果 （
最近看一些基于LSTM网络的NLP案例代码，其中涉及到一些input_size， num_hidden等变量的时候，可能容易搞混，首先是参照了知乎上的一个有关LSTM网络的回答https://www.zhihu.com/question/41949741， 以及github上对于LSTM比较清晰的推导公式http://arunmallya.github.io/writeups/nn/lstm/in
转载
2024-08-08 23:37:28
64阅读
，可以从文本数据中学习字嵌入，并在项目之间重复使用。它们也可以作为拟合文本数据的神经网络的一部分来学习。Word Embedding单词嵌入是使用密集的矢量表示来表示单词和文档的一类方法。词嵌入是对传统的词袋模型编码方案的改进，传统方法使用大而稀疏的矢量来表示每个单词或者在矢量内对每个单...
原创
2022-08-12 17:12:29
410阅读
最近在上最优理论这门课，刚开始是线性规划部分，主要的方法就是单纯形方法，学完之后做了一下大M算法和分段法的仿真，拿出来与大家分享一下。单纯形方法是求解线性规划问题的一种基本方法。线性规划就是在一系列不等式约束下求目标函数最大值或最小值的问题，要把数学中的线性规划问题用计算机来解决，首先要确定一个标准形式。将所给的线性规划问题化为标准形式：s.t.是英文subject to 的简写，意思是受约束，也
本文代码运行环境：cudatoolkit = 10.1.243cudnn = 7.6.5tensorflow-gpu = 2.1.0keras-gpu = 2.3.1相关文章LSTM 01：理解LSTM网络及训练方法LSTM 02：如何为LSTM准备数据LSTM 03：如何使用Keras编写LSTMLSTM 04：4种序列预测模型及Keras实现LSTM 05：Keras实现多层LSTM进行序列预
之前一直不理解 keras 调用 RNN 函数中一些参数的理解，看了一些文章，慢慢有所理解，下面记录一下，希望对大家有用。keras 中调用 LSTM 的代码形式如下simpleRnn = keras.layers.LSTM(batch_input_shape=(None, TIME_STEPS, INPUT_SIZE),
转载
2024-01-29 06:58:13
130阅读
xWord2Vec论文地址https://arxiv.org/abs/1301.3781Embedding与one-hot编码相比，词嵌入可以将更多的信息塞入更低的维度中 下面我们用 Keras 完成一个词嵌入的学习，Keras 的 Embedding 层的输入是一个二维整数张量， 形状为（samples，sequence_length），即（样本数，序列长度）较短的序列应该用
转载
2024-04-22 08:28:53
75阅读
英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/rbm.html能量模型Energy-based models associate a scalar energy to each configuration of the variables of interest.学习并修改相应的能量函数使得shape有较好的属性。基于能量的概率模型通过能量函数定
转载
2024-08-18 23:31:43
36阅读
backend 兼容backend，即基于什么来做运算
Keras 可以基于两个Backend，一个是 Theano，一个是 Tensorflow查看当前backendimport keras
输出：Using Theano Backend.
或者Using TensorFlow backend.修改backend
找到~/.keras/keras.json文件，在文件内修改，每次import的时
转载
2024-10-11 21:31:26
26阅读
文档地址：https://keras.io/layers/core/#dense Dense是这样的操作： 例子： 参数说明： units 一个正整数，表示输出的维度 activation 激活函数，如果不定义，则a(x)=x use_bias 这一层是否加bias kernel_initializ
转载
2019-06-04 18:49:00
203阅读
2评论
https://github.com/keras team/keras/issues/1523
转载
2019-03-12 22:05:00
232阅读
2评论
import numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Activation,Reshapefrom keras.layers import mergefrom keras.utils.visualize_util import plotfrom keras.layers import
原创
2023-01-13 05:54:24
40阅读
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Tue Jul 9 14:39:11 2019@author: lg"""from keras.layers import Dense, Flatten, Inputfrom keras.layers.embeddings import Embeddingfrom keras.m
原创
2023-01-13 06:35:04
88阅读
https://github.com/keras-team/keras/issues/1523
转载
2019-03-12 22:05:00
59阅读
2评论
mdl_A = keras.models.load("mdl_A.hf")mdl_B_on_A = keras.models.Sequential(mdl_A.layers[:-1])mdl_B_on_A.add(keras.layers.Dense(1,...
转载
2020-04-20 20:33:00
120阅读
2评论
一、网络层keras的层主要包括：常用层（Core）、卷积层（Convolutional）、池化层（Pooling）、局部连接层、递归层（Recurrent）、嵌入层（ Embedding）、高级激活层、规范层、噪声层、包装层，当然也可以编写自己的层。对于层的操作layer.get_weights() #返回该层的权重（numpy array）
layer.set_weights(weights)
转载
2023-12-19 17:10:46
47阅读
Keras的TimeDistributed层作用 一、总结 一句话总结： 时间维度上全连接：Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接. 时间维度上切片全连接：一次性输入16×7×7×512,进行全连接,相当于16个时间切片,对每个7×7×512的切片分别进行全连接
转载
2020-10-05 12:02:00
1452阅读
2评论
