?君子坐而论道，少年起而行之 文章目录Pytorch与Keras介绍Pytorch模型定义模型编译模型训练输入格式完整代码Keras模型定义模型编译模型训练输入格式完整代码区别与使用场景结语Pytorch与Keras介绍pytorch和keras都是一种深度学习框架，使我们能很便捷地搭建各种神经网络，但它们在使用上有一些区别，也各自有其特性，我们一起来看看吧Pyt
编辑：元子【新智元导读】Keras和PyTorch变得极为流行，主要原因是它们比TensorFlow更容易使用。本文对比了Keras和PyTorch四个方面的不同，读者可以针对自己的任务来选择。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。但indus.ai公司机器学习工程师George Seif认为，TF并不是非常的用户友好。相比TF，Seif认为Kera
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2023-09-14 21:25:11
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Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。它不同于TensorFlow、PyTorch等微分器，Keras高度封装了底层的微分计算等操作，提供了用户友好的API，并且支持在TensorFlow、Theano和CNTK这三个底层微分库之间切换。目前，Keras已被钦定为TensorFlow的用户接口，其地位相当于TorchVision之于PyTorch本文主要基于Keras2作介
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2023-12-17 10:32:09
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未完……在认知上不断更新自己是件让人很愉悦的事情！！！MOMO：python & tensorflow & keras 总结(一)zhuanlan.zhihu.comMOMO：python & tensorflow & keras 总结(二)zhuanlan.zhihu.comMOMO：python & tensorflow & keras 总结(三
「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中，来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中，作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试结果。目前在 GitHub 上，Keras 有超过 31,000 个 Stars，而晚些出现的 PyTorch 已有近 17,000 个 Stars。值得一提的是
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2024-05-15 10:26:05
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Keras 和 PyTorch 当然是对初学者最友好的深度学习框架，它们用起来就像描述架构的简单语言一样，告诉框架哪一层该用什么。这样减少了很多抽象工作，例如设计静态计算图、分别定义各张量的维度与内容等等。但是，到底哪一个框架更好一点呢？当然不同的开发者和研究者会有不同的爱好，也会有不同的看法。本文主要从抽象程度和性能两个方面对比 PyTorch 与 Keras，并介绍了一个新的基准，它复现并对比
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2024-05-13 13:42:14
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随着深度学习的不断发展，GPU/NPU的算力也越来越强，对于一些传统CV计算也希望能够直接在GPU/NPU上进行，例如Opencv的warpAffine方法。Opencv的warpAffine的功能主要是做仿射变换，如果不了解仿射变换的请自行了解。由于Pytorch的图像坐标系（图像左上角对应坐标(-1, -1)右下角对应坐标(1, 1)）与Opencv的坐标系（图像左上角对应坐标(0, 0)右下
前言： 现在需要用到tensorflow+keras，有一些遇到的问题在此记录，内容随时更新可能会非常杂乱，也许会整理。版本对应问题从TensorFlow 2.3开始可以使用tensorflow.keras来导入Keras，即可以import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
# 通常会直接从keras中导入模型使用，即：
from
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2024-10-17 08:19:03
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Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras：允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。在 C
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2023-09-20 16:12:33
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# Keras与PyTorch对比：深度学习框架的选择
近年来，深度学习的快速发展推动了多种开源框架的出现，其中 Keras 和 PyTorch 是最受欢迎的两个选择。本文旨在通过对比这两个框架，帮助大家选择合适的工具来实现深度学习的功能。
## Keras简介
Keras 旨在提供一个简单的 API，便于用户快速构建和训练深度学习模型。通过高层封装，用户可以更专注于模型设计，而不必过多关注
原创
2024-09-27 05:27:03
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PyTorch版本问题作于2019.10.14超分辨率的PyTorch实现，要求>=特定版本的PyTorch本人在最近需要用到超分辨率算法，于是从GitHub上找了开源的项目。 但是本地部署之后发现，导入第三方库的时候有很多报错。经查阅后，发现在PyTorch1.1.0之后，很多库弃用，或者是进行了整合修改（不在原位置）。这就导致了import报错。简单来说，就是有些时候，PyTorch版本
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2023-07-25 21:40:14
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深度学习实验30 那些手动paddle转torch的代码段paddel->torch
Layer->Module
Conv2D->Conv2d
axis->dim
删除权重初始化变量ParamAttr(...)将其变量改到初始化形参数据之前
torch没有相应的torch.io
paddle.seed()->torch.random.manual_seed()#设置随
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2024-05-14 22:23:45
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前一章我讲到了导入模型，现在自然是该用一张图片去做预测了，自然涉及到导入图像。Tensorflow的C++API有导入图片的函数，不过我这里介绍使用opencv的imread，再把Mat型变量转化为Tensorflow支持的Tensor型变量。Mat转换为TensorTensor t_in(DT_FLOAT, TensorShape({ 1,512,512,3 }));
cvmat_to_tens
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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深度学习是人工智能的子集，深度学习模仿人脑处理数据的神经通路，将其用于决策、检测对象、识别语音和翻译语言。它从非结构化和未标记的数据中学习，无需人工监督或干预。 深度学习通过使用人工神经网络的层次结构来处理机器学习，人工神经网络的构建类似于人脑，神经元节点在网络中连接。虽然传统的机器学习程序使用线性数据分析，但深度学习的分层功能允许机器使用非线性方法处理数据。Keras vs Tensorflow
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2023-11-15 16:24:28
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一提到python绘图，matplotlib是不得不提的python最著名的绘图库，它里面包含了类似matlab的一整套绘图的API。因此，作为想要学习python绘图的童鞋们就得在自己的python环境中安装matplotlib库了，安装方式这里就不多讲，方法有很多，给个参考的。 本文将在已安装matplotlib的环境中教新手如何快速使用其中的接口进行
anaconda官网下载anaconda：链接: https://www.anaconda.com/ 注意在下下载时，选择PATH加入路径 安装完检查一下如果不对，检查环境变量cuda现在的pytorch支持的最高版本是cuda 11.6，安装11.7后，系统自动安装了cpu版本的pytorch，我试了anaconda里安装和命令行安装都不行，之前试过从网页上直接下载下来pytorch-gpu版本
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2024-03-11 11:44:38
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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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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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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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