函数式(Functional)模型 我们起初将Functional一词译作泛型,想要表达该类模型能够表达任意张量映射的含义,但表达的不是很精确,在Keras2里我们将这个词改移为“函数式”,函数式模型称作Functional,但它的类名是Model,因此有时候也用Model来代表函数式模型. Keras函数式模型接口是用户定义多输出模型.非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径.一句话,只要你的模型不是类似VGG一样一条路走到黑的模型,或者你的模型需要多于一个的输出,那么你总应该选择函数…

 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) #…

定义模型两种方法:  1.sequential 类仅用于层的线性堆叠,这是目前最常用的网络架构 2.函数式API,用于层组成的有向无环图,让你可以构建任意形式的架构 from keras import models from keras import layers model = models.Sequential() model.add(layers.Dense(32,activation='relu',input_shape=(784,))) model.add(layers.Dense(1…

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…

如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数,则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制: from keras.models import load_model # 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}) 或者,你可以使用 自定义对象作用域: from keras.utils…

你是否有过这样的经历?当你在亚马逊商城浏览一些书籍,或者购买过一些书籍后,你的偏好就会被系统学到,系统会基于一些假设为你推荐相关书目.为什么系统会知道,在这背后又藏着哪些秘密呢? 荐系统可以从百万甚至上亿的内容或商品中把有用的东西高效地显示给用户,这样可以为用户节省很多自行查询的时间,也可以提示用户可能忽略的内容或商品,使用户更有黏性,更愿意花时间待在网站上,从而使商家赚取更多的利润,即使流量本身也会使商家从广告中受益. 那么推荐系统背后的魔术是什么呢?其实任何推荐系统本质上都是在做排序. 你可…

序贯(Sequential)模型 序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是“一条路走到黑”. 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, units=784), Activation('relu'), Dense(10), Activation('…

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=…

遥感数据集 1. UC Merced Land-Use Data Set 图像像素大小为256*256,总包含21类场景图像,每一类有100张,共2100张. http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html2. WHU-RS19 Data Set 图像像素大小为600*600,总包含19类场景图像,每一类大概50张,共1005张. https://download.csdn.net/download/u010656161/10153…

一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式. 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None): if not batch_shape and tensor is None: assert shape…