断断续续关注Deepin Linux已经有几年时间了，期间在Linux和Windows之间切换过几次。去年下半年再一次去Deepin官网下载了15.9的版本，然后最近升级到了15.10，想分享下日常使用的感受！深度操作系统是一个致力于为全球用户提供美观易用、安全可靠的Linux发行版。毫不夸张的说，在Linux图形化的路上，深度科技的Deepin OS是所有Linux版本中走的最好，进步最快的桌面
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2023-12-24 13:37:21
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Keras is a popular open-source neural network library written in Python. It is known for its simplicity and ease of use in building and training deep learning models. One of the key features of Keras
原创
2024-04-30 09:46:35
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在Linux操作系统中，使用Python编程语言和Keras库进行深度学习开发是一种常见的做法。本文将探讨红帽（Red Hat）与这些关键技术之间的关系，以及它们在现代计算领域的重要性。
红帽是一家知名的开源软件公司，提供基于Linux的操作系统和云计算解决方案。作为一个强调开放性和自由软件的公司，红帽在开发过程中广泛使用Python和Keras等工具。Python作为一种易学易用的编程语言，被
原创
2024-05-15 10:53:06
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在当今世界中，随着信息技术的不断发展，开源软件在各个领域中发挥着重要作用。其中，Linux操作系统作为世界上最受欢迎的开源操作系统之一，在计算机科学领域具有广泛的应用。而在人工智能领域，深度学习框架也是必不可少的工具。在众多深度学习框架中，Keras和Theano也是备受青睐的两大框架。本文将介绍如何在Linux操作系统上搭建Keras和Theano环境，以及它们在深度学习中的应用。
首先，让我
原创
2024-05-08 10:58:09
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本教程不得用于任何形式的商业用途，如果需要转载请与作者SCP-173联系，如果发现未经允许复制转载，将保留追求其法律责任的权利。关于计算机的硬件配置说明推荐配置如果您是高校学生或者高级研究人员，并且实验室或者个人资金充沛，建议您采用如下配置：主板：X299型号或Z270型号CPU: i7-6950X或i7-7700K 及其以上高级型号内存：品牌内存，总容量32G以上，根据主板组成4通道或8通道SS
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2022-12-20 20:33:21
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在Linux系统中，Keras是一个非常流行的深度学习框架，许多开发者选择在这个平台上使用Keras来进行深度学习模型的开发。
然而，有时候我们在没有网络连接的情况下也需要安装Keras，比如在一些隔离网络的环境下或者在没有稳定网络连接的地方。在这种情况下，离线安装Keras就变得非常重要。
离线安装Keras的步骤并不复杂，下面我们来介绍一下具体的操作步骤：
步骤一：下载Keras安装包
首
原创
2024-04-12 09:41:32
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Keras是一个高效的神经网络库，它可以让用户轻松地构建、训练和测试深度学习模型。在Linux系统上安装Keras可能有一些挑战，但是遵循正确的教程和步骤，您可以很容易地完成安装。本文将为您介绍如何在Linux系统上安装Keras。
首先，您需要确保已经安装了Python和pip。Keras是一个基于Python的库，因此Python是必不可少的。如果您的系统上还没有Python，您可以通过以下
原创
2024-03-26 10:45:21
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文章目录1. 安装tensorflow-gpu框架1.1 下载CUDA工具包。1.2 下载cudnn。将cudnn的解压下的三个文件bin , include , lib 对CUDA安装目录下的同名文件进行替换注：在哪找你的CUDA2. 选择安装TensorFlow的anaconda环境3. 安装TensorFlow3.1 直接pip安装（第一种方法）3.2 先安装好.whl文件，再pip（第二
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2023-10-22 15:28:31
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一、安装anaconda直接官网下载安装,https://www.anaconda.com/。 之前没有安过python的，直接在安装过程中添加环境变量就行，下面两个选项都选，安装过的不选第一个，只选第二个。 没有勾选第一个的，添加修改环境变量。 之前安装过的python环境改为anaconda。 我之前下载的是python3.9.0，装在prgram files里面，像下面一样修改。 可以选择把
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2024-10-21 13:24:57
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# 使用VSCode配置Keras开发环境
## 简介
在使用Keras进行深度学习开发时，有一个好的集成开发环境（IDE）是非常重要的。VSCode是一个功能强大且易于使用的IDE，可以提供丰富的功能和插件，使我们能够更高效地开发和调试Python代码。
在本文中，我将向你展示如何在VSCode中配置Keras开发环境，并为你提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是配置Keras
原创
2023-09-19 05:00:40
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安装pip install kerasKeras 有两个 Backend，也就是 Keras 基于什么东西来做运算
Keras 的两个 Backend，一个是 Theano，一个是 TensorFlow
每次当我们 import keras 的时候, 就会看到屏幕显示当前使用的 Backend>>> import keras
Using TensorFlow backend
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2023-12-24 00:07:30
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Keras是一个底层使用Theano或TensorFlow的深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，也很方便使用Python调用，是一个高度模块化的神经网络库，支持使用GPU和CPU。
pip是一个安装和管理Python包的工具。在Pip的帮助下，可以方便的安装一些依赖包。
Keras的后端默认使用的是TensorFlow，安装的第一步可以先安装TensorFlow：
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2017-09-23 07:11:00
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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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## Linux使用Docker安装Keras环境
Keras是一个基于Python的深度学习框架，它简单易用且高度灵活。在Linux系统中，使用Docker可以方便地安装和管理Keras环境。本文将介绍如何使用Docker在Linux上安装Keras环境，并提供相关代码示例。
### 步骤一：安装Docker
首先，我们需要安装Docker。在终端中运行以下命令：
```shell
su
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2023-12-16 04:05:50
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文章目录前言vscode使用vscode的安装vscode 的插件配置PythonfilesizeBracket Pair ColorizerAnaconda Extension Packpip install pylintpip install yapf配置git前言vscode编辑器个人感觉非常好用，各种插件能够高效的支持自己的工作。很多人做深度学习是用notebook，notobook我也觉
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2023-09-14 10:05:10
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# 基于Keras的ResNet Python环境配置
深度学习的快速发展使得各种网络架构逐渐被广泛应用，而ResNet（残差网络）因其出色的性能和多样的应用场景受到研究者和工程师的热爱。为了利用Keras实现ResNet，我们首先需要配置Python环境。本文将带您一起走过这一过程，并附上示例代码和一些可视化图表。
## 一、环境准备
在开始之前，确保您已经安装了以下软件和库：
1. *
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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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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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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