keras.layers.Conv2D( ) 函数参数 def __init__(self, filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regula…

在tensorflow中可以调用keras,有时候让模型的建立更加简单.如下这种是官方写法: import tensorflow as tf from keras import backend as K from keras.layers import Dense from keras.objectives import categorical_crossentropy from keras.metrics import categorical_accuracy as accuracy from…

TensorFlow 高级接口使用简介(estimator, keras, data, experiment) TensorFlow 1.4正式添加了keras和data作为其核心代码(从contrib中毕业),加上之前的estimator API,现在已经可以利用Tensorflow像keras一样方便的搭建网络进行训练.data可以方便从多种来源的数据输入到搭建的网络中(利用tf.features可以方便的对结构化的数据进行读取和处理,比如存在csv中的数据,具体操作可以参考这篇文档):ke…

cut_save_face.py #!/usr/bin/python # coding:utf8 import cv2 import os import numpy as np import csv def detect(img, cascade): """ 使用Haar特征检测分类器完成人脸检测 :param img: :param cascade: :return: """ # detectMultiScale检测出图片中所有的人脸,并将人脸…

零.参考资料 有关FPN的介绍见『计算机视觉』FPN特征金字塔网络. 网络构架部分代码见Mask_RCNN/mrcnn/model.py中class MaskRCNN的build方法的"inference"分支. 1.Keras调用GPU设置 [*]指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" [**]按需分配 import tensorflow as tf import ker…

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…

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作 参数说明:input输入数据, filter特…

在TensorFlow中封装好了一个高级库,tf.contrib.layers库封装了很多的函数,使用这个高级库来开发将会提高效率,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d和tf.contrib.layers.avg_pool2d,全连接函数使用 tf.contrib.layers.fully_connected,下面来看里面封装好的函数接口: 以最复杂的卷积为例,其他的几个函数与之类似: layers.c…

本人配置:window10+GTX 1650+tensorflow-gpu 1.14+keras-gpu 2.2.5+python 3.6,亲测可行 一.Anaconda安装 直接到清华镜像网站下载(什么版本都可以):https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 这是我下载的版本,自带python版本为3.6 下载后直接安装即可,可参考:https://www.cnblogs.com/maxiaodoubao/p/9854595.h…

在统计学中,损失函数是一种衡量损失和错误(这种损失与“错误地”估计有关,如费用或者设备的损失)程度的函数.假设某样本的实际输出为a,而预计的输出为y,则y与a之间存在偏差,深度学习的目的即是通过不断地训练迭代,使得a越来越接近y,即 a - y →0,而训练的本质就是寻找损失函数最小值的过程. 常见的损失函数为两种,一种是均方差函数,另一种是交叉熵函数.对于深度学习而言,交叉熵函数要优于均方差函数,原因在于交叉熵函数配合输出层的激活函数如sigmoid或softmax函数能更快地加速深度学习的训…

安装TensorFlow在Windows上,真是让我心力交瘁,想死的心都有了,在Windows上做开发真的让人发狂. 首先说一下我的经历,本来也就是起初,网上说python3.7不支持TensorFlow环境,而且使用Anaconda最好,所以我将我之前Windows上所有的python环境卸载掉!!!,对没错,是所有,包括Anaconda环境,python环境,pycharm环境也卸载掉了.而且我丧心病狂的在电脑上找几乎所有关于python的字眼,全部删除掉,统统不留.只是为了铁了心在Wind…

TensorFlow和Keras是当前两款主流的深度学习框架,Keras被采纳为TensorFlow的高级API,平时做深度学习任务,可以使用Keras作为深度学习框架,并用TensorFlow作为后端引擎. 1.安装之前,先确认pip包管理器最新: sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install python-pip python-devsudo apt-get install python3-pip python3-…

说明:此操作是在 Anaconda Prompt 窗口完成的 CPU版 tensorflow 的安装. 1.用 conda 创建虚拟环境 tensorflow python=3.6 conda create -n tensorflow python=3.6 conda activate tensorflow # 启用创建的环境 2.安装常用包 conda install numpy conda install scipy conda install pandas conda install xl…

在导入keras包时出现这个问题,是因为安装的tensorflow版本和keras版本不匹配,只需卸载keras,重新安装自己tensorflow对应的版本就OK了.可以在这个网址查看tensorflow和keras对应的版本:https://docs.floydhub.com/guides/environments/…

1 卸载tensorflow方法,在终端输入:  把protobuf删除了才能卸载干净. sudo pip uninstall protobuf sudo pip uninstall tensorflow 2 安装特定版本的tensorflow和keras,版本很重要,同样的程序调半天可能仅仅是因为版本的问题 pip install tensorflow==1.2.0 pip install keras==2.0.9 https://blog.csdn.net/aojue1109/article…

win10下利用anaconda安装tensorflow和keras的教程都大同小异(针对CPU版本,我的gpu是1050TI的MAX-Q,不知为啥一直没安装成功),下面简单说下步骤. 一 Anaconda安装一般来说,python选择3.6的,目前虽然python到了3.7了,但是还不够稳定,所以选择python3.6的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64版本,安装的时候把添加路径的选项一起选上就ok了,其他的一直next就行. 二 安装库打开Anaconda prom…

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…

Tensorflow 实现 A Tensorflow implementation of CapsNet(Capsules Net) in Hinton's paper Dynamic Routing Between Capsules 项目地址:https://github.com/naturomics/CapsNet-Tensorflow Keras 实现 A Keras implementation of CapsNet in Hinton's paper Dynamic Routing B…

基本参数:(如何基本参数和我的电脑不一致,有可能会出意外的错误) 操作系统:Windows 10,64位 Anaconda版本:Python 3.6版本.关于Anaconda的介绍.安装及使用教程可查看:点击 本文写作时间:2019年3月26日 全程手打,不可避免的可能出现某些错误,如果您发现请及时指正. 一.首先是安装CPU版本Tensorflow 1.打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像: conda config --add channels https://mirrors…

运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例,多人共同使用GPU的时候,会造成后面的人无法运行程序. 一.TensorFlow 1.预加载比例限制 tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config) 2.自适应 tf_config = tens…

#链接:http://www.jianshu.com/p/a70c1d931395 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim # tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) # 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: # # input: # 指需要做卷积的输入图像,它…

一.sklearn模型保存与读取 1.保存 from sklearn.externals import joblib from sklearn import svm X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] clf = svm.SVC() clf.fit(X, y) joblib.dump(clf, "train_model.m") 2.读取 clf = joblib.load("train_model.m") clf.predit([0,0]…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…

首先在官网下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 安装时注意 勾选第一个,增加环境变量 安装好后再windows界面打开Anaconda Prompt conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 设置清华镜像,下载更快一点 之后 conda…

安装命令如下: curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py python get-pip.py pip install tensorflow pip install enum34 --upgrade --ignore-installed pip install tensorflow pip install sklearn pip install tslearn pip install --upgrade setupTools p…

最近老山在研究在modelarts上部署mask-rcnn,源代码提供的是keras模型.我们可以将keras转化成savedModel模型,在TensorFlow Serving上部署,可参考老山的上篇部署文章.至于输入和输出张量,到已经预先存在model.input和model.output中了. 不多说,直接上代码. from keras import backend as K import tensorflow as tf # 在此之前,先加载keras模型 # ... # 加载完成 w…

前言 是的,除了水报错文,我也来写点其他的.本文主要介绍Keras中以下三个函数的用法: fit()fit_generator()train_on_batch()当然,与上述三个函数相似的evaluate.predict.test_on_batch.predict_on_batch.evaluate_generator和predict_generator等就不详细说了,举一反三嘛. 环境 本文的代码是在以下环境下进行测试的: Windows 10Python 3.6TensorFlow 2.0…

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r…

原因:安装的tensorflow版本和keras版本不匹配,只需卸载keras,重新安装自己tensorflow对应的版本. Keras与tensorflow版本匹配查询网站  …

Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架.但两者在使用GPU时都有一个特点,就是默认为全占满模式.在训练的情况下,特别是分步训练时会导致显存溢出,导致程序崩溃.可以使用自适应配置来调整显存的使用情况. 一.Tensorflow1.指定显卡代码中加入 import osos.environ["CUDA_VISIBLE_…