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

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

这篇文章详细介绍在centOS7.5上搭建基于keras/tensorflow的深度学习环境,该环境可用于实际生产.本人现在非常熟练linux(Ubuntu/centOS/openSUSE).windows上该环境的搭建 :) 前面三篇博客代码实现均基于该环境(开发或者测试过): [AI开发]Python+Tensorflow打造自己的计算机视觉API服务 [AI开发]基于深度学习的视频多目标跟踪实现 [AI开发]视频多目标跟踪高级版 运行环境 1) centOS 7.5 ,不要安装GUI桌面:

This weekend, I decided it was time: I was going to update my Python environment and get Keras and Tensorflow installed so I could start doing tutorials (particularly for deep learning) using R. Although I used to be a systems administrator (about 20

Win10安装keras 安装 Anaconda 清华加速下载链接: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我选择的版本是: Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe Anaconda3切换成国内源,我选择是清华源,打开cmd执行以下命令即可 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_178 聊天机器人(ChatRobot)的概念我们并不陌生,也许你曾经在百无聊赖之下和Siri打情骂俏过,亦或是闲暇之余与小爱同学谈笑风生,无论如何,我们都得承认,人工智能已经深入了我们的生活.目前市面上提供三方api的机器人不胜枚举:微软小冰.图灵机器人.腾讯闲聊.青云客机器人等等,只要我们想,就随时可以在app端或者web应用上进行接入.但是,这些应用的底层到底如何实现的?在没有网络接入的情况下,我们能不能像美剧<西部世界>

每次搭建深度学习环境的总要搜索各类参考.  这次搭环境,自己做个记录.这样以后搭建环境就拿自己 的文章做主线索引.  (如果参照我的博客安装的,欢迎转载分享 ) 1. 安装操作系统 (ubuntu-16.04) , 不再详说. keras 官方文档 linux 类系统建议的操作系统和版本号. 2. 下载,安装 Anaconda2-4.3.1-Linux-x86_64.sh( 随时间推移会有最新版: Anaconda2 代表 python 2.7 Anaconda3 代表python3.x) 下载

列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP

先安装anaconda 一条指令:conda install keras 就可以把keras,tensorflow装好.

OS:Mac Python:3.6 一.先安装Keras,再安装TensorFlow 1. 安装Keras Package Version---------- -------h5py 2.7.1 Keras 2.1.6 numpy 1.14.3 PyYAML 3.12 scipy 1.1.0 six 1.11.0 2. 安装TensorFlow Package Version ----------- -----------absl-py 0.2.1 astor 0.6.2 bleach 1.5.

Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不

从tensorflow1.10 升级到1.12版本后,对依赖的CuDNN不兼容产生的问题.鉴于一直使用的是Keras,未使用新版本tensorflow的功能,故果断回退到旧版本. 方法为:pip3 install --index-url http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com --upgrade --force-reinstall tensorflow==1.10.0   pip3 install --index-

内容来源:Keras 之父讲解 Keras:几行代码就能在分布式环境训练模型 把 Keras API 直接整合入 TensorFlow 项目中,这样能与你的已有工作流无缝结合.至此,Keras 成为了 TensorFlow 内部的一个新模块:tf.keras,它包含完整的 Keras API.用 Keras API 定义模型,用 TensorFlow estimator 和 experiments 在分布式环境训练模型. 我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动.一个深度

这个是我使用的车牌识别开源项目的地址:https://github.com/zeusees/HyperLPR Python 依赖 Anaconda for Python 3.x on Win64 Keras (>2.0.0) Theano(>0.9) or Tensorflow(>1.1.x) Numpy (>1.10) Scipy (0.19.1) OpenCV(>3.0) Scikit-image (0.13.0) PIL 准备工作:安装以下依赖包 pip install

结论:keras2.1.5+tensorflow1.6.0即可. 首先出现的是:No module named 'leaky_relu',此时把keras改成2.1.5照样出错,改成keras2.1.2倒是好了. 但下一步运行时发现另一个错:Load_weights() got an unexpected keyword argument 'skip_mismatch' 此时要把tensorflow升到1.6.0版本,还是错什么错忘记了,卸载keras2.1.5重新安装,然后又出现一个错:Imp

import tensorflow as tf import numpy as np ''' 初始化运算图,它包含了上节提到的各个运算单元,它将为W,x,b,h构造运算部件,并将它们连接 起来 ''' graph = tf.Graph() #一次tensorflow代码的运行都要初始化一个session session = tf.InteractiveSession(graph=graph) ''' 我们定义三种变量,一种叫placeholder,它对应输入变量,也就是上节计算图所示的圆圈部分,

module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’当我使用keras和tensorflow做深度学习的时候,python3.7报了这个错误,这个问题源自于keras和TensorFlow的版本过高导致模块不存在或者已经更改不再兼容 解决办法,降级.改为python3.6.5,TensorFlow1.12.0和keras 2.2.4 对应关系如下 python,tensorflow和keras的版本对应关系. https://docs.

一.下载和测试模型 1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令,windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载.解压.得到一个 keras-yolo3-master 文件夹 2. 下载权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 去 https://pjredd

docker-tensorflow:https://segmentfault.com/a/1190000015053704 pip install scipy pip install keras docker run -it -p 8888:8888 tensorflow_with_keras jupyter:numpy:ndarray:https://www.jianshu.com/p/5cc8738aa3da keras basic:http://www.cnblogs.com/lc1217

!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

!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collection