函数式模型 函数式模型算是本文档比较原创的词汇了,所以这里要说一下 在Keras 0.x中,模型其实有两种,一种叫Sequential,称为序贯模型,也就是单输入单输出,一条路通到底,层与层之间只有相邻关系,跨层连接统统没有.这种模型编译速度快,操作上也比较简单.第二种模型称为Graph,即图模型,这个模型支持多输入多输出,层与层之间想怎么连怎么连,但是编译速度慢.可以看到,Sequential其实是Graph的一个特殊情况. 在Keras1和Keras2中,图模型被移除,而增加了了“funct…

1. 从 meta 模型恢复graph,   修改node  并保存 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util # create a session sess = tf.Se…

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #…

Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github…

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性.从头到尾的结构顺序,不分叉,是多个网络层的线性堆叠. Keras实现了很多层,包括core核心层,Convolution卷积层.Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构. 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数,来创建一个Sequential模型. from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activa…

Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型. 前言,对两分类和多分类的概念描述 (前言是整理别人博客的笔记https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/77774223) 1,在LR(逻辑回归)中,如何进行多分类? 一般情…

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多么让人恐惧.Tensorflow对我们来说,仿佛是一门高深的Deep Learning学习语言,需要具备很深的机器学习和深度学习功底,才能玩得转. Keras正是在这种背景下应运而生的,它是一个对开…

目录 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 模型 Sequential 模型方法 Model 类(函数式 API) 方法 层 关于 Keras 网络层 核心层 卷积层 池化层 循环层 融合层 高级激活层 其他层 损失函数 评估标准 优化器 激活函数 正则化 约束 Keras 文档阅读笔记(不定期更新) 本文是 Keras 2.2.4 文档的阅读笔记,旨在以自顶向下的角度建立起对 Keras 主要模块的认识,同时方便记忆. 内容将不定期更新补充. 模型 Sequential 模型方法 compi…

深度学习Keras框架笔记之AutoEncoder类使用笔记 keras.layers.core.AutoEncoder(encoder, decoder,output_reconstruction=True, weights=None) 这是一个用于构建很常见的自动编码模型.如果参数output_reconstruction=True,那么dim(input)=dim(output):否则dim(output)=dim(hidden). inputshape: 取决于encoder的定义 ou…

深度学习Keras框架笔记之TimeDistributedDense类使用方法笔记 例: keras.layers.core.TimeDistributedDense(output_dim,init='glorot_uniform', activation='linear', weights=None W_regularizer=None, b_regularizer=None, activity_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint…