所属分类:Keras Keras后端 什么是"后端" Keras是一个模型级的库,提供了快速构建深度学习网络的模块.Keras并不处理如张量乘法.卷积等底层操作.这些操作依赖于某种特定的.优化良好的张量操作库.Keras依赖于处理张量的库就称为"后端引擎".Keras提供了三种后端引擎Theano/Tensorflow/CNTK,并将其函数统一封装,使得用户可以以同一个接口调用不同后端引擎的函数 Theano是一个开源的符号主义张量操作框架,由蒙特利尔大学LISA/

from keras.utils.np_utils import * # 类别向量定义 b = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] # 调用to_categorical将b按照9个类别来进行转换 b = to_categorical(b, 9) print(b) 来源:https://blog.csdn.net/moyu123456789/article/details/83444140

一.问题: keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate,从而方便调试,实际上也是为了调试解决这个问题:Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结 二.解决方法 1.把下面代码加入keras文件callbacks.py中: class DisplayLearningRate(Callback): '''Display Learning rate . ''' def __init__(self): super(Dis

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 一. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 二. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能

tensorflow中的模型常常是protobuf格式,这种格式既可以是二进制也可以是文本.keras模型保存和加载与tensorflow不同,keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式. keras的模型保存分为多种情况. 一.不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构,但是仅仅是打印到控制台. keras.utils.plot_model() 使用graphviz中的dot.exe生成网络结构拓扑图 二.保存模型结构 keras.models.

用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串 使用标识符,如keras.losses,keras.optimizers,metrics包下面的函数 例如: sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', opt

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

最近在学习SSD的源码,其中有两个自定的层,特此学习一下并记录. import keras.backend as K from keras.engine.topology import InputSpec from keras.engine.topology import Layer import numpy as np class L2Normalization(Layer): ''' Performs L2 normalization on the input tensor with a l

转自: https://kexue.fm/archives/4493/,感谢分享! Keras是一个搭积木式的深度学习框架,用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型.在tensorflow出来之前,Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架,以theano为后端,而如今Keras已经同时支持四种后端:theano.tensorflow.cntk.mxnet(前三种官方支持,mxnet还没整合到官方中),由此可见Keras的魅力. Keras是很方便,然而这种方便不是没有代价的,最为人诟

写这篇博客的原因主要是为了总结下在深度学习中我们常会遇到的一些问题,以及不知道如何解决,我准备把这个部分作为一个系列,为了让大家少走一些坑,对于本博客有什么错误,欢迎大家指出,下面切入正题吧. 1. 深度学习,一个令人头疼的问题就是如何调参? 简而言之,如果数据集复杂的话,那么就要增加网络的层数,模型欠拟合了,加节点. 2. 关于验证集的loss曲线和acc曲线震荡,不平滑问题 出现loss震荡不平滑的原因可能如下: (1) 学习率可能太大 (2) batch size太小 (3) 样本分布不均

在keras中保存模型有几种方式: (1):使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 logdir = './callbacks' if not os.path.exists(logdir): os.mkdir(logdir) output_model_file = os.path.join(logdir, "xxxx.h5") callbacks = [ tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file

作者|Praneet Bomma 编译|VK 来源|https://towardsdatascience.com/visualising-lstm-activations-in-keras-b50206da96ff 你是否想知道LSTM层学到了什么?有没有想过是否有可能看到每个单元如何对最终输出做出贡献.我很好奇,试图将其可视化.在满足我好奇的神经元的同时,我偶然发现了Andrej Karpathy的博客,名为"循环神经网络的不合理有效性".如果你想获得更深入的解释,建议你浏览他的博客

在训练了 50 个 epoch 之后,本文作者惊讶地发现模型什么都没学到,于是开始深挖背后的问题,并最终从恺明大神论文中得到的知识解决了问题. 上个星期我做了一些实验,用了在 CIFAR10 数据集上训练的 VGG16.我需要从零开始训练模型,所以没有使用在 ImageNet 上预训练的版本. 我开始了 50 个 epoch 的训练,然后去喝了个咖啡,回来就看到了这些学习曲线: 模型什么都没学到! 我见过网络收敛得极其缓慢.振荡.过拟合.发散,但这是我第一次发现这种行为--模型根本就没有起任何作

  学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数.学习率选取是一项具有挑战性的工作,学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住,而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定. 迁移学习 我们使用迁移学习将训练好的机器学习模型应用于不同但相关的任务中.这在深度学习这种使用层级链接的神经网络中非常有效.特别是在计算机视觉任务中,这些网络中的前几层倾向于学习较简单的特征.例如:边缘.梯度特征等. 这是一种在计算机视觉任务中被证实过可以产生更好

使用背景 最常见的一种情况, 在NLP问题的句子补全方法中, 按照一定的长度, 对句子进行填补和截取操作. 一般使用keras.preprocessing.sequence包中的pad_sequences方法, 在句子前面或者后面补0. 但是这些零是我们不需要的, 只是为了组成可以计算的结构才填补的. 因此计算过程中, 我们希望用mask的思想, 在计算中, 屏蔽这些填补0值得作用. keras中提供了mask相关的操作方法. 原理 在keras中, Tensor在各层之间传递, Layer对象

Oracle 中 decode 函数用法 含义解释:decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值) 该函数的含义如下:IF 条件=值1 THEN RETURN(翻译值1)ELSIF 条件=值2 THEN RETURN(翻译值2) ......ELSIF 条件=值n THEN RETURN(翻译值n)ELSE RETURN(缺省值)END IFdecode(字段或字段的运算,值1,值2,值3) 这个函数运行的结果是,当字段或字段的运算的值等于值1时,该函数返回值

mysql中now()函数的使用,还有oracle的sysdate 在需求中如果系统中药添加当前操作的时间那么很简单的一个操作在写sql的时候直接在这个字段对应的位置写上now()函数就可以了,这样就少些了很多代码,尤其是在在用jdbc时写的时候,可以少写一些关于占位符的代码,但是这样做是有一个隐含的前提的是数据库和服务器是在同一个机器上的,如果不在同一台机器上,那么这样写就是一个坑啊,我觉得没有经验,没有掉进过坑的人就会这样写,比如我,偷懒就会这样写.等到用到这个时间来比较或者作为业务逻辑的判

程序代码中退出函数exit()与返回函数return ()的区别   exit(0):正常运行程序并退出程序:   exit(1):非正常运行导致退出程序:   return():返回函数,若在主函数中,则会退出函数并返回一值.  解析: 1. return返回函数值,是关键字: exit 是一个函数. 2. return是语言级别的,它表示了调用堆栈的返回:而exit是系统调用级别的,它表示了一个进程的结束. 3. return是函数的退出(返回):exit是进程的退出. 4. return是

首先举个例子来说: 有个文章表里面有个type字段,它存储的是文章类型,有 1头条.2推荐.3热点.4图文等等 .现在有篇文章他既是头条,又是热点,还是图文,type中以 1,3,4 的格式存储.那我们如何用sql查找所有type中有4的图文类型的文章呢?? 这就要我们的 find_in_set 出马的时候到了.以下为引用的内容: ',type) ---------------------------------------------------------- MySQL手册中find_in_

想仿命令行,所以定义了一个类,让一个String 对应一个 function,将两者输入list容器. 类中定义了 QString commandStr; void (MainWindow::*commandFun)(void);一个QString ,一个指向MainWindow类成员函数的指针.但是没想到在类中使用函数指针这么复杂. 一般情况,我们使用函数指针声明和引用都很简单明了.但是在类中就不一样了.最后的成功的形式如下: class command_type { public: comm

在上文中曾说到: 所谓的环境变量的真实面目其实就是个任意字符串 Bash 在启动时会将 environ 数组中包含 ＝ 号的字符串导入成为自己的变量 Bash 在启动外部命令时会将自己内部标记为环境变量的变量重组成字符串数组赋值给 environ 本文中继续深入讲三点: environ 数组中可能存在 ＝ 左边名字相同的元素,也就是同名的环境变量,Bash 是怎么导入的? Bash 还可以从环境变量中导入函数,甚至同时导入两个同名的变量和函数 Bash 还可以同时导出两个同名的变量和函数 如果有