我的Keras使用总结（1）——Keras概述与常见问题整理

今天整理了自己所写的关于Keras的博客,有没发布的,有发布的,但是整体来说是有点乱的.上周有空,认真看了一周Keras的中文文档,稍有心得,整理于此.这里附上Keras官网地址: Keras英文文档:https://keras.io/#installationKeras Keras中文文档:https://keras.io/zh/ 下面回顾一下自己以前写的有关Keras的博客: Python机器学习笔记:利用Keras进行分类预测 Python机器学习笔记:使用Keras进行回归预测首先是上…

TensorFlow+Keras 03 TensorFlow 与 Keras 介绍

1 TensorFlow 架构图 1.1 处理器 TensorFlow 可以在CPU.GPU.TPU中执行 1.2 平台 TensorFlow 具备跨平台能力,Windows .Linux.Android.IOS.Raspberry Pi.云端执行 1.3 分布式执行引擎 TensorFlow Distributed Execution Engine 分布式执行引擎在深度学习中,最花时间的就是模型的训练,尤其大型的深度学习模型必须使用大量数据进行训练,需要数天乃至数周之久,TensorFlow…

【Keras篇】---利用keras改写VGG16经典模型在手写数字识别体中的应用

一.前述 VGG16是由16层神经网络构成的经典模型,包括多层卷积,多层全连接层,一般我们改写的时候卷积层基本不动,全连接层从后面几层依次向前改写,因为先改参数较小的. 二.具体 1.因为本文中代码需要依赖OpenCV,所以第一步先安装OpenCV 因为VGG要求输入244*244,而数据集是28*28的,所以需要通过OpenCV在代码里去改变. 2.把模型下载后离线放入用户的管理目录下面,这样训练的时候就不需要从网上再下载了 3.我们保留的是除了全连接的所有层. 4.选择数据生成器,在真正使用…

Keras学习笔记——Hello Keras

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…

用keras实现lstm 利用Keras下的LSTM进行情感分析

1 I either LOVE Brokeback Mountain or think it’s great that homosexuality is becoming more acceptable!:1 Anyway, thats why I love ” Brokeback Mountain.1 Brokeback mountain was beautiful…0 da vinci code was a terrible movie.0 Then again…

Keras网络层之“关于Keras的层(Layer)”

关于Keras的“层”(Layer) 所有的Keras层对象都有如下方法: layer.get_weights():返回层的权重(numpy array) layer.set_weights(weights):从numpy array中将权重加载到该层中,要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同 layer.get_config():返回当前层配置信息的字典,层也可以借由配置信息重构: layer = Dense(32) config = layer.g…

[Python Debug]Kernel Crash While Running Neural Network with Keras|Jupyter Notebook运行Keras服务器宕机原因及解决方法

最近做Machine Learning作业,要在Jupyter Notebook上用Keras搭建Neural Network.结果连最简单的一层神经网络都运行不了,更奇怪的是我先用iris数据集跑了一遍并没有任何问题,但是用老师给的fashion mnist一运行服务器就提示挂掉重启.更更奇怪的是同样的code在同学的电脑上跑也是一点问题都没有,让我一度以为是我的macbook年代久远配置太低什么的,差点要买新电脑了>_< 今天上课经ML老师几番调试,竟然完美解决了,不愧是CMU大神!(这里…

Keras（七）Keras.layers各种层介绍

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)#将权重加载到该层 config = layer.get_config()#保存该层的配置…

iOS开发学习概述及知识整理

设计师设计出来了一个不错的引导界面,然而当我看到设计稿的时候,我们的app也没几天就要上线了.这个界面模仿了Evernote iOS app的风格. 我以迅雷不及掩耳盗铃之势开始在Xcode上编程,用了page view controller和scroll view.在Stack Overflow和Google的帮助下,我用了2天把它完成了.当我把产品给一个同样搞iOS开发的朋友看时,他跟我说,如果我用了这个开源项目的话,一个小时就可以搞定一切. 过去这一年我经历了不少类似的事情,这些事情让我成…

深度学习框架： Keras官方中文版文档正式发布

今年 1 月 12 日,Keras 作者 François Chollet‏ 在推特上表示因为中文读者的广泛关注,他已经在 GitHub 上展开了一个 Keras 中文文档项目.而昨日,François Chollet‏ 再一次在推特上表示 Keras 官方文档已经基本完成!他非常感谢翻译和校对人员两个多月的不懈努力,也希望 Keras 中文使用者能继续帮助提升文档质量. 这一次发布的是 Keras 官方中文文档,它得到了严谨的校对而提升了整体质量.但该项目还在进行中,虽然目前已经上线了很多 A…

keras模型总结

https://keras.io/zh/ https://keras.io/zh/models/about-keras-models/ 在 Keras 中有两类主要的模型:Sequential 顺序模型和使用函数式 API 的 Model 类模型. 这些模型有许多共同的方法和属性: model.layers 是包含模型网络层的展平列表. model.inputs 是模型输入张量的列表. model.outputs 是模型输出张量的列表. model.summary() 打印出模型概述信息.…

faster RCNN(keras版本)代码讲解(3)-训练流程详情

转载:https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 https://blog.csdn.net/qq_34564612/article/details/79138876 2018年07月19日 19:43:58 姚贤贤阅读数:1370 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/81121519 faster RC…

常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

万字总结Keras深度学习中文文本分类

摘要:文章将详细讲解Keras实现经典的深度学习文本分类算法,包括LSTM.BiLSTM.BiLSTM+Attention和CNN.TextCNN. 本文分享自华为云社区<Keras深度学习中文文本分类万字总结(CNN.TextCNN.BiLSTM.注意力)>,作者: eastmount. 一.文本分类概述文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记,属于一种基于分类体系的自动分类.文本分类最早可以追溯到上世纪50年代,那时主要通过专家定义规则来进行文本分类:80年代出现了利…

ubuntu系统theano和keras的安装

说明:系统是unbuntu14.04LTS,32位的操作系统,以前安装了python3.4,现在想要安装theano和keras.步骤如下: 1,安装pip sudo apt-get install python3-setuptools sudo easy_install3 pip 2,安装g++ sudo apt-get install g++ 采用上述命令安装g++,安装完成后可用g++ -version查看是否安装完成.注意,如果没有安装g++,在import theano时会出现以下错误…

neurosolutions 人工神经网络集成开发环境 keras

人工神经网络集成开发环境 : http://www.neurosolutions.com/ keras: https://github.com/fchollet/keras 文档 https://keras.io/ 中文: http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 深度学习资源: https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning…

[Keras] Install and environment setting

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the…

Keras学习～试用卷积～跑CIFAR-10

import numpy as np import cPickle import keras as ks from keras.layers import Dense, Activation, Flatten, convolutional, Convolution2D, MaxPooling2D, Dropout from keras.utils import np_utils import logging def read_data(file): with open(file,'rb') as…

Keras Installation

#Install numpy and scipy sudo apt-get install gfortran libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev python-pip g++ libopenblas-dev git python-nose python-pip python-dev python-tk sudo apt-get remove python-numpy python-scipy sudo pip install numpy…

深度学习实践系列（3）- 使用Keras搭建notMNIST的神经网络

前期回顾: 深度学习实践系列(1)- 从零搭建notMNIST逻辑回归模型深度学习实践系列(2)- 搭建notMNIST的深度神经网络在第二篇系列中,我们使用了TensorFlow搭建了第一个深度神经网络,并且尝试了很多优化方式去改进神经网络学习的效率和提高准确性.在这篇文章,我们将要使用一个强大的神经网络学习框架Keras配合TensorFlow重新搭建一个深度神经网络. 什么是Keras? 官方对于Keras的定义如下: "Keras: Deep Learning library for…

深度学习：Keras入门(一)之基础篇

1.关于Keras 1)简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架. Keras是一个高层神经网络API,支持快速实验,能够把你的idea迅速转换为结果,如果有如下需求,可以优先选择Keras: a)简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) b)支持CNN和RNN,或二者的结合 c)无缝CPU和GPU切换 2)设计原则 a)用户友好:Keras是为人类而不是天顶星人设计的API.用户的使…

Python Keras module 'keras.backend' has no attribute 'image_data_format'

问题: 当使用Keras运行示例程序mnist_cnn时,出现如下错误: 'keras.backend' has no attribute 'image_data_format' 程序路径https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py 使用的python conda环境是udacity自动驾驶课程的carnd-term1 故障程序段: if K.image_data_format() == 'channels…

【深度学习】keras + tensorflow 实现猫和狗图像分类

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库…

keras 修仙笔记一

对于牛逼的程序员,人家都喜欢叫他大神:因为大神很牛逼,人家需要一个小时完成的技术问题,他就20分钟就搞定.Keras框架是一个高度集成的框架,学好它,就犹如掌握一个法宝,可以呼风唤雨.所以学keras 犹如在修仙,呵呵.请原谅我无厘头的逻辑. Kera是一个高度集成化的框架,面向高层的抽象,他是python语言写的,同时也可以运行在tensorflow或者cntk之上(即后台运行可以是tensorflow或者cntk),他可以快速的构建你的机器学习模型,但也因为高度封装的原因,也会失去一些改写的…

一个可扩展的深度学习框架的Python实现（仿keras接口）

一个可扩展的深度学习框架的Python实现(仿keras接口) 动机 keras是一种非常优秀的深度学习框架,其具有较好的易用性,可扩展性.keras的接口设计非常优雅,使用起来非常方便.在这里,我将仿照keras的接口,设计出可扩展的多层感知机模型,并在多维奇偶校验数据上进行测试. 本文实现的mlp的可扩展性在于:可以灵活指定神经网络的层数,每层神经元的个数,每层神经元的激活函数,以及指定神经网络的损失函数本文将尽量使用numpy的矩阵运算用于训练网络,公式的推导过程可以参考此篇博客,细节上…

Keras的安装与配置

Keras是由Python编写的基于Tensorflow或Theano的一个高层神经网络API.具有高度模块化,极简,可扩充等特性.能够实现简易和快速的原型设计,支持CNN和RNN或者两者的结合,可以无缝切换CPU和GPU.本文主要整理了如何安装和配置Keras.我使用的Python版本是2.7.13(Anaconda). 具体安装步骤: 1.卸载机器上本来安装的python,因为我在学习的时候自己安装了python官网的2.7.在这里要先卸载掉,然后安装Anaconda.Anaconda中内置…