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

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

tensorflow2.0 使用keras一般通过tensorflow.keras来使用,但是pycharm没有提示,原因是因为实际的keras路径放在tensorflow/python/keras,但是在程序中tensorflow有没有python这个目录,解决方法如下: try: import tensorflow.python.keras as keras except: import tensorflow.keras as keras 这样pycharm既可以有提示,同时也不需要在程序运

在<手写数字识别——手动搭建全连接层>一文中,我们通过机器学习的基本公式构建出了一个网络模型,其实现过程毫无疑问是过于复杂了——不得不考虑诸如数据类型匹配.梯度计算.准确度的统计等问题,但是这样的实践对机器学习的理解是大有裨益的.在大多数情况下,我们还是希望能多简单就多简单地去搭建网络模型,这同时也算对得起TensorFlow这个强大的工具了.本节,还是以手写数据集MNIST为例,利用TensorFlow2.0的keras高层API重现之前的网络. 一.数据的导入与预处理 关于这个过程,与上节

近一个假期,入坑深度学习,先从能看得着的验证码识别入门.从B站看了几天的黑马程序员的“3天带你玩转python深度学习后“,一是将教程中提到的代码一一码出来:二是针对不同的tensorflow版本,结合网络上其它文章,重新利用tensorflow2.x的keras实现同样的功能.两遍代码写完后,深感深度学习的恐怖. 一.Anaconda安装. 1.为了一些不必要的麻烦,还是先安装anaconda.下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

1. 简介 本篇文章先简单介绍论文思路,然后使用Tensoflow2.0.Keras API复现算法部分.包括: 自定义模型 自定义损失函数 自定义评价指标RMSE 就题目而言<AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering>,自编码机遇见协同过滤,可见是使用自编码机结合协同过滤思想进行的算法.论文经过数据集Movielens和Netfix验证有不错的效果,更重要的是它是对特征交叉引入深度学习的开端,论文两页,简单易懂. 2. 算法模型 令

DeepCrossing是在AutoRec之后,微软完整的将深度学习应用在推荐系统的模型.其应用场景是搜索推荐广告中,解决了特征工程,稀疏向量稠密化,多层神经网路的优化拟合等问题.所使用的特征在论文中描述为两个大类数值型(文中couting feature)和类别型.如下图 对于数值型特征可以直接拼接在Embedding向量之后,类别多的特征需要经过Embedding过程.要多说一句,数值的统计特征包括了过去广告点击率,这个在以后实际应用中设计特征可以考虑. 其优化目标就是广告的点击率,即CTR

1. 简介 NCF是协同过滤在神经网络上的实现--神经网络协同过滤.由新加坡国立大学与2017年提出. 我们知道,在协同过滤的基础上发展来的矩阵分解取得了巨大的成就,但是矩阵分解得到低维隐向量求内积是线性的,而神经网络模型能带来非线性的效果,非线性可以更好地捕捉用户和物品空间的交互特征.因此可以极大地提高协同过滤的效果. 另外,NCF处理的是隐式反馈数据,而不是显式反馈,这具有更大的意义,在实际生产环境中隐式反馈数据更容易得到. 本篇论文展示了NCF的架构原理,以及实验过程和效果. 2. 网络架

本次使用的是2.0测试版,正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少,但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 import tensorflow as tf import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math import tqdm import tqdm.auto tqdm.tqdm = tqd

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens

使用TensorFlow2.0导入from tensorflow.keras import layers会出现Cannot find reference 'keras' in __init__.py提示 这虽然不影响程序的运行,但是会导致程序没有提示,并且没有办法点击进入源码,可以通过导入from tensorflow.python.keras import layers来解决这个问题

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一

1.构建一个简单的网络层 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf tf.keras.backend.clear_session() import tensorflow.keras as keras import tensorflow.keras.layers as layers # 定义网络层就是:设置网络权重和输出到输入的计算过程 class MyLayer

1.一般的模型构造.训练.测试流程 # 模型构造 inputs = keras.Input(shape=(784,), name='mnist_input') h1 = layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) h1 = layers.Dense(64, activation='relu')(h1) outputs = layers.Dense(10, activation='softmax')(h1) model = keras.Model(inp

代码和其他资料在 github 一.tf.keras概述 首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归,如 \(f(x) = ax + b\),其中 \(x\) 代表学历,\(f(x)\) 代表收入,分别代表输入特征和输出值.为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小,需要定义一个损失函数,数学描述为\((f(x) - y)^2\),即预测值与真实值差值的平方的均值.优化的目标是求解参数 \(a,b\) 使其损失函数最小. import tensorflow as tf import pand

与此问题斗争了整整十天.win10,keras2.4.3,CUDA 10.1,CUDNN 7.6, tensorflow 2.3.0,驱动程序nvida 452 该问题出现在BiLSTM(GPU加速)的快速运算过程中,但凡在BiLSTM的后端添加任何层,处理百万数据时,往往训练几个epoch,甚至是几十个batch就会崩溃. 期间试过了无数的方法.包括. 1)误认为是显存问题 2)分批加载至内存,清空,重新model 3)降低keras版本,一个版本一个版本试错,从2.4.3降到2.3.0,成功

官方文档上表示logs内存的内容为 on_epoch_end: logs include `acc` and `loss`, and optionally include `val_loss` (if validation is enabled in `fit`), and `val_acc` (if validation and accuracy monitoring are enabled). on_batch_begin: logs include `size`, the number o

Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型. 前言,对两分类和多分类的概念描述 (前言是整理别人博客的笔记https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/77774223) 1,在LR(逻辑回归)中,如何进行多分类? 一般情

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

目录: Keras的模块结构 数据预处理 模型 网络层 网络配置 Keras中的数据处理 文本预处理 序列预处理 图像预处理 Keras中的模型 Sequential顺序模型 Model模型[通用模型] Keras中的Layers网络层 核心层 卷积层 池化层 循环层 嵌入层 合并层 Keras中的网络配置 激活函数 初始化 正则化 Keras模型保存和读取 保存 读取 一.Keras的模块结构 采用keras搭建一个神经网络: 二.Keras的数据处理: Keras提供的处理数据工具所有函数都

第1章 Tensorfow简介与环境搭建 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性.并在Tensorflow1.0.pytorch.Tensorflow2.0之间做了对比.最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置. 1-1 课程导学试看 1-2 Tensorflow是什么 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 1-4 Tensorflow2.0架构试