写在最前能有如此方便的，避免走弯路的，深度学习环境配置教程，首先要感谢实验室颜神@stary_yan 与进神的配置指南。然后在他们的基础上再将其细化修改，变得更加清晰。哪怕你和我一样都是命令行小白，只要有一台带GPU的电脑，也能配置出自己的GPU版的Tensorflow+Keras环境，来跑深度学习代码。准备材料敏捷的手指对深度学习的热情一台Win10的带GPU的电脑（要联网）所需要的文件的百度网
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2024-04-17 15:10:48
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待留
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2021-08-02 15:32:58
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# -*- coding: utf-8 -*-
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import load_model
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(1) #
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2018-01-25 21:17:00
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Keras中的fit函数训练集，验证集和
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2023-05-18 17:08:29
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完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型，这些模型可以用来进行预测，特征提取和 finetune，上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调，下面尝试一下其他的模型。
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2024-05-10 15:46:21
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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模型使用keras官方文档中文版：https://keras.io/zh/from keras.layers import Input
from keras.models import Model
from keras import optimizers
from keras.callbacks import ModelCheckpointinput = Input(shape=(c.s
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2024-04-05 08:30:32
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本机环境： Anaconda TensorFlow2.1.0 - CPU Ubuntu18.04 Python3.7任务描述： 以上环境下使用tf.Keras搭建CNN，使用Keras Applications内置预训练模块VGG16（不使用自带fc层）；对源数据进行数据增强方案及报错解决： 1）希望引入VGG系列网络提升网络性能，直接在代码中写入VGG代码效率低下、效果不佳，改用嵌入预训练模块方
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2024-08-01 15:33:25
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基础配置首先你需要在win10上下载Git（用于我们在github上面下载源码）和MinGW（方便我们在win10上也能用linux的make操作命令）。接着你要下载cuda9.0和cudnn7.1来绑定你的windows的Nvidia接着你需要在win10上面安装anaconda3（切记，python用的是3.6+，目前的tesorflow-gpu只能匹配这个）然后在现有的base环境下(或者配
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2024-06-21 12:13:45
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# 如何在Keras中保存训练好的模型
在深度学习中，训练完成的模型可以保存，以便将来使用或继续训练。本文将指导你如何使用Python的Keras库保存训练好的模型。以下是整个流程的简介。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|--------|---------------------------
Keras是一个用于深度学习的简单而强大的Python库。 鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来培训，了解如何保存并将其从磁盘中加载是很重要的。 在本文中，您将发现如何将Keras模型保存到文件中，并再次加载它们来进行预测。 让我们开始吧。 2017/03更新：添加了首先安装h5py的说明。在每个示例中的最终打印语句中添加了缺失的括号 2017/03更新：更新了Keras 2.0.
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2024-06-11 15:23:14
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1. Keras是什么？Keras是一个基于Python语言编写的高度抽象与模块化的深度学习库，其最主要的优势在于对初学者友好，用户直接调用封装好的模块即可快速完成原型设计与验证。Keras的底层可以基于Tensorflow或Theano，用户可以自由选择。另外，Keras支持在CPU和GPU之间进行无缝切换，总体而言，个人感觉这是一个相当强大的工具，并且极大地降低了AI学习
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2024-04-28 21:48:35
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一、模型的保存（结构 + 权重 + 优化器状态）1、model.save('model.h5')#保存名为model的h5文件到程序所在目录你可以使用 model.save(filepath) 将 Keras 模型保存到单个 HDF5 文件中，该文件将包含：模型的结构，允许重新创建模型模型的权重训练配置项（损失函数，优化器）优化器状态，允许准确地从你上次结束的地方继续训练。2、如果只需要保存模型的
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2024-03-20 10:11:01
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训练模型，即根据训练数据拟合模型的过程。为了拟合这个模型，需要设置训练的批次大小和训练周期(epoch)数，另外，当然需要传递训练数据。 model.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1) # Epoch 1/10 #
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2020-06-21 20:50:00
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对于keras加载训练数据，官方上没有详说。然而网上查各种资料，写法太多，通过自己跑代码测试总结以下几条，方便自己以后使用。总的来说keras模型加载数据主要有三种方式：.fit(), .fit_generator()和.train_on_batch()。1.fit():上函数，各个参数的意义就不解释了fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, v
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2024-10-09 17:07:09
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一、指定对应的GPU（适用于tensorflow，keras）如果你土豪到有自己的专用服务器那就完全可以忽略这一节，但是大多数时候，我们需要和实验室或者公司的其他人共用一台服务器。一般深度学习程序需要跑一天甚至几天。为了避免你们程序之间的“相爱相杀”，最终谁都跑不成的悲惨结局，那么就需要在跑程序之前先封疆而治，指定自己的势力范围。首先，先要知道实验室（公司）的显卡有多少，再决定怎么分蛋糕。只需要打
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2024-03-24 12:17:44
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# 保存Keras训练好的模型
在使用Python编写机器学习和深度学习模型时，我们通常会使用Keras这样的高级API来构建和训练模型。训练好的模型可以用于预测，但也可能需要保存以便以后使用或共享。
本文将介绍如何在Python中使用Keras保存训练好的模型，并提供一个实际问题的示例。
## 什么是Keras模型？
Keras是一个基于Python编写的高级神经网络API，可以作为Te
原创
2023-09-09 11:36:26
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在使用深度学习框架进行图像分类、目标检测等任务时，卷积神经网络（CNN）因其卓越的表现而受到广泛认可。训练好的CNN模型，可以通过Keras方便地保存，以便后续使用或进行进一步的改进。本文将详细介绍如何在Python中利用Keras保存训练好的CNN模型的过程。
> 现代深度学习的发展使得模型训练和推断的过程变得非常简单，Keras这样的高层API使得开发者可以快速构建和保存复杂的神经网络。
1. Keras 模型Keras有两种类型的模型，序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model)，函数式模型应用更为广泛，序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。两类模型有一些方法是相同的：model.summary()：打印出模型概况model.get_config()：返回包含模型配置信息的 Python 字典。模型也可以从它的 config 信息中重构回去config = model
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2024-10-29 10:23:00
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在keras模型中添加层：reference: 参考链接1在keras模型中冻结层和解冻层：reference: 参考链接
翻译
2021-07-22 14:06:05
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