1.使用predict时,需设置batch_size 查看keras文档中,predict函数原型:predict(self, x, batch_size=32, verbose=0) 说明:只使用batch_size=32,也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU,然后进行预测.在一些问题中,batch_size=32明显是非常小的.而通过PCI传数据是非常耗时的.所以,使用的时候会发现预测数据时效率奇低,其原因就是batch_size太小了. 经验:使用pred…

假定在一个k分类问题中,测试集中共有n个样本.则: predict返回的是一个大小为n的一维数组,一维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签: predict_proba返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率.此 时每一行的和应该等于1. 举个例子: >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> import numpy as np >…

predict是训练后返回预测结果,是标签值. predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组, 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1.# conding :utf-8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression  import numpy as np  x_train = np.array([[1,2,3],                      [1,…

本文亮点: 将用于自然语言处理的CNN架构,从keras0.3.3搬运到了keras2.x,强行练习了Sequential+Model的混合使用,具体来说,是Model里嵌套了Sequential. 本文背景: 暑假在做一个推荐系统的小项目,老师让我们搜集推荐系统领域Top5的算法和模型,要求结合深度学习. 我和小伙伴选择了其中的两篇文献深入研究,我负责跑通文献Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recomm…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 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框架(Sequent…

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha…

predict_proba返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率.所以每一行的和应该等于1. 举个例子 >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> import numpy as np >>> x_train = np.array([[1,2,3], [1,3,4], [2,1,2], [4,5,6], [3,5,3], [1,…

fitted是拟合值,predict是预测值.模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合.在新样本上做预测就是预测. 你可以找一组数据试试,结果如何. fit<-lm(weight~height,data=women) fitted(fit) predict(fit,newdata=data.frame(height=90))##将90代入看结果如何 这是R in action中的例子…

predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组, 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1. # conding :utf-8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np x_train = np.array([[1,2,3], [1,3,4], [2,1,2], [4,5,6], [3,5,3], [1,7,2]]) y_t…

keras一个大坑就是配置文件的问题,网上会给很多的误导,让我走了很多弯路. 1.安装keras2 conda install keras 2.环境配置 echo ‘{ "epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "image_data_format": "channels_last", "backend": "theano" }’&…