登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
深度学习序列化模型LSTM——keras实现lstm文本生成。少量shakespeare文本作为训练数据，训练和保存LSTM模型，加载模型生成指定长度文本。
下载的数据集把名称改一下，放在用户目录下的.keras/datasets目录下就可以了，程序会自动识别。cifar10.load_data()下载太慢，所以手动下载。
本文旨在探究基于Keras的改进VGG16模型在CIFAR-10数据集上的应用。CIFAR-10是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集，包含10个不同类别的图像。针对CIFAR-10数据集的特点，我们对经典的VGG16模型进行了改进，以提高其在该数据集上的性能。改进的方法包括对模型进行了一系列的调整和优化。首先，我们针对CIFAR-10数据集的小尺寸图像和多类别分类任务进行了适应性调整，以确保模型
安装 mingw libpython 失败，keras失败
Keras_百度百科
当要预测的变量具有两个不同的值时，损失函数为二分类交叉熵，而当要预测的变量具有多个不同的值时，损失函数为多分类交叉熵。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。神经网络在推荐系统，图像分析，文本分析和音频分析的都有着广泛的应用，神经网络能够灵活地使用多种体系结构解决问题，可
from keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsimport numpy as npnp.random.seed(10)(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train40 = x_train.reshape(x_train.s...
BicycleGAN 是一种基于条件生成对抗网络的多样化图像转换模型，旨在解决 pix2pix 和 CycleGAN 输出单一、缺乏变化的问题。该模型结合了 cVAE-GAN 和 cLR-GAN 两种方法，通过双向映射机制建立潜编码与输出图像间的关联，实现一对多的图像生成。其核心在于利用编码器将真实图像编码为潜变量，并通过 KL 散度损失、对抗损失和重构损失进行联合优化，同时引入随机噪声并确保其被
DDPG算法就不做过多解读了,就是用来进行连续值预测,本文是使用DDPG进行立棍小游戏,详细过程解读注释在代码中
breakout-v0的action_space有4个动作，分别是0-NOOP,1-FIRE,2-RIGHT,3-LEFT。之前一直以为环境默认发出小球供击打，其实发出小球需要智能体做出动作1-FIRE。而我的模型没有学会在一小轮失败后做出动作1，故一直环境停滞不前。
【python】解决[SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED]
TensorFlow模型保存与加载指南 本文详细介绍了TensorFlow中多种模型保存与加载方式： 完整模型保存：支持HDF5(.h5)和SavedModel格式，适用于模型归档和部署 仅保存权重：适用于迁移学习和训练检查点 仅保存结构：可序列化为JSON/YAML格式 移动端部署：转换为TensorFlow Lite(.tflite)格式 跨框架交换：支持转换为ONNX格式 最佳实践建议包括版
Keras作为TensorFlow的高级API，以简洁、模块化和高效的设计成为深度学习首选工具。文章介绍了两种主要模型构建方式（Sequential API和Functional API），详细说明了模型训练、评估流程，并展示了Keras的高级特性如内置回调、预训练模型和分布式训练。通过对比Sequential与Functional API的特性，帮助开发者根据需求选择合适方式。文章还提供了学习路
一、前言bert作为优秀的预训练模型，在序列标注、文本分类和文本匹配任务中，即使利用少量的标注数据，就可以取得非常好的结果，因此bert也是目前NLP中最火的预训练模型。bert根据参数量大小分为base版，large版和xlarge版，同时bert的演进版有albert，robert。其中albert版可以理解为bert版本的mini版，虽然是mini版但是有时候在同一任务，反而表现的更好（可惜
Keras的CNN、TextCNN文本分类
1、fasttext 核心思想fastText的核心思想就是：将整篇文档的词及n-gram向量叠加平均得到文档向量，然后使用文档向量做softmax多分类。2、首先导入数据from keras.datasets import imdbmax_features = 20000# 词典最大长度(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(n
1、keras实现单词级的one-hot编码from keras.preprocessing.text import Tokenizersamples = ['you got a dream,you got to protect it','everything that has a beginning,has an end']tokenizer = Tokenizer(num_words=100)
当我们给Tum输入一个(40,40,256)的有效特征层之后，Tum会对输入进来的特征层进行U型的特征提取，这里的结构比较类似特征金字塔的结构，先对特征层进行不断的特征压缩，然后再不断的上采样进行特征融合，利用Tum我们可以获得6个有效特征层，大小分别是(40,40,128)、(20,20,128)、(10,10,128)、(5,5,128)、(3,3,128)、(1,1,128)。同时还需要把真
Keras卷积神经网络识别手写数字卷积神经网络和多层感知机的差别就在于CNN多了卷积层和池化层，这两个层的层数可以自行设定，和用多层感知机相比只有建立卷积层那里不同from keras.datasets import mnistfrom keras.utils import np_utilsimport numpy as npnp.random.seed(10)#读取数据(x_Train,y_Tr
全文共4327字，预计学习时长20分钟或更长“人类的神经网络是如何运行的？”这个问题让很多数据科学家感到困惑。解释某个简单神经网络的工作机制非常容易，但是当某个计算机视觉项目中的层数增加1000倍时，该怎么办呢？终端用户想要了解模型是如何得到最终结果时，仅用纸和笔来解释深度神经网络的工作机制是行不通的。那么，如何让神经网络不再像“黑匣子”一样神秘？可视化可以做到这一点——将神经网络的不同特征可视化
文章目录前言一、代码和运行结果二、图例解读代码过程总结前言笔者权当做笔记，借鉴的是《Python 深度学习》这本书，里面的代码也都是书上的代码，用的是jupyter notebook 编写代码。今天正式接触卷积神经网络。一、代码和运行结果import kerasfrom keras import layersfrom keras import modelsfrom keras.datasets i
文章目录Object Detection using RetinaNet对测试图片进行检测（分类和位置）使用笔记本电脑的摄像头Object Detection using RetinaNetRetinaNet是用来做目标检测的，参考文献 Focal Loss for Dense Object Detection by Tsung-Yi Lin, Priya Goyal, Ross Girshi..
#coding:utf-8import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom keras import layers"""基于tensorflow框架/mnist数据集,建一个三层全连接神经网络的10分类模型;python代码的简单实现参考文献：Tensorflow文档 函数式API部分https://tensorflow.google.
Keras图像数据加载和增强的方法
Kares-CNN+Opencv DL入门:识别手写数字
本篇博客主要是总结神经网络模型的保存方法，具体总结了SaveModel、HDF5和Checkpoint三种方法（其中的checkpoint除保存整个模型外还可以保存权重信息），最后博客以天气识别的示例进行了保存神经网络模型的演练...
SSD目标检测 python KERAS——银行卡号识别(上)
本文装载至tensorflow官方教程import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt导入Fashion MNIST数据集fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train
基于keras框架的LSTM深度学习神经网络手写字识别系统源码
ModuleNotFoundError: No module named 'keras.engine.topoloary ’ 问题的解决！在调试从网上下载的代码时，习惯于用自己原来的tensorflow和keras环境进行调试，出现错误时，便从自身的tensorflow和keras版本是否兼容，安装过程是否正确，是否缺少什么文件之类…这些方面来考虑，经过多番重装，更换调试环境，发现这样的问题依然存
模块化搭建神经网络（keras）搭建步骤import ：导入相关模块train、test：指定训练数据集的输入特征x_train和训练集的输入标签y_train，测试集的输入特征x_test和测试集的输入标签y_testmodel = tf.keras.models.Sequential：搭建网络结构，定义前向传播model.compile：配置训练参数，定义优化器、损失函数、评测指标等model
Keras官网: https://keras.io/Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.手写神经网络是很繁杂的，就算用tensorflow等框架，也需要手动计算很多参数；Keras可以封...
一、安装TensorFlow查看CUDA对应的版本，机器上装的CUDA是10.0版本的执行命令：conda install tensorflow-gpu==1.13.1豆瓣源安装：pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.douban.com/simple二、安装Keras查看TensorFlow对应的Keras版本我的机器装的Tenso
未来应该不太接触NLP，所以就大概看了下视频。主要完成了用numpy构造RNN和LSTM前向，后向不推导了。最后在附基于LSTM参加比赛的代码，LSTM时间序列模型参加比赛利器。RNN构造：import numpy as npimport rnn_utilsdef rnn_unit(apre, x, wax, waa, wya, ba, by):a = np.tanh(np.dot(wax, x.
本文基于Keras框架和维基百科中文预训练词向量Word2vec模型，分别实现由GRU、LSTM、RNN神经网络组成的词性标注模型，并且将模型封装，使用python Django web框架搭建网站，使用户通过网页界面实现词性标注模型的使用与生成。
上述代码构建了一个具有两个隐藏层的神经网络模型，使用tanh和sigmoid作为激活函数，采用随机梯度下降优化器进行训练，并使用均方误差作为损失函数。最后对模型进行评估并输出评估得分。Keras并非简单的神经网络库，而是一个基于Theano的强大的深度学习库，利用它不仅仅可以搭建。用Keras搭建神经网络模型的过程相当简洁，。通过短短几十行代码就可以搭建起一个非常强大。普通的神经网络，还可以搭建各
讲解了tensorflow.keras中使用函数式API的知识，并且手动搭建了AlexNet、VGG系列卷积神经网络
前言CNN卷积网络结构由输入层、输出层、卷积层、池化层、全连接层构成。相比于传统的NN，CNN更好的诠释了神经网络，也使得模型就更加稳健。本次实验使用CNN来训练mnist手写数字识别并预测。准备工作TensorFlow版本：1.13.1Keras版本：2.1.6Numpy版本：1.18.0matplotlib版本：2.2.2导入所需的库from keras.datasets import mni
现实中，大部分数据都是无标签的，人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念，故而无监督学习拥有广阔的业务场景。
keras内置数据集下载keras.fit()和evaluate()中的verbose属性不用K折验证import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras import layers, modelsfrom keras.datasets import boston_housingimport osos.environ['TF_CPP
用Keras工具包搭建训练自己的一个LSTM长短记忆网络，进行股票数据预测：递归神经网络基础概念，项目流程详解，完整代码，预测结果
由于神经网络训练需要较长时间，自动保存当前最优模型，使得整个训练过程可视化尤为重要。因此可使用Keras对模型进行序列化，即将模型结果和权重分别保存在json文件和HDF5文件中from sklearn import datasetsimport numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense
使用Keras imagenet 图片识别模型，精度和官方精度存在差异
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23616在这篇文章中，我们将回顾三种提高循环神经网络的性能和泛化能力的高级方法。我们将在一个温度预测问题上演示这三个概念，我们使用来自安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列。概述安装在建筑物屋顶的传感器的数据点的时间序列，如温度、气压和湿度，你用这些数据点来预测最后一个数据点之后24小时的温度。这是一个相当具有挑战性的问题，它体现了在处理时间
本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和MaxPooling2D 层，其参数说明如下：
以上数据集可以表示为线性回归 y = a x + b y = ax + b y=ax+b，我们将尝试计算 a a a 和 b b b 的值(虽然我们已知它们分别是 2 和 0，但我们的目的是研究如何使用梯度下降获得这些值)，将 a a a 和 b b b 参数随机初始化为 2.269 2.269 2.269 和 1.01 1.01 1.01 的值。之后的学习中，还将讨论不同的优化技术。当要预测的变
bug解决方案
转载于https://cloud.tencent.com/developer/article/1049579，如有侵权，请联系 chris.zhang@wiz.ai 删除深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。如果运行意外停止，你可能就白干了。在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型Checkpoint神经网络模型应用程序Chec
将 Convolution1D 用于文本分类。2个轮次后达到 0.89 的测试精度。在 Intel i5 2.4Ghz CPU 上每轮次 90秒。在 Tesla K40 GPU 上每轮次 10秒。参考文档:https://keras-zh.readthedocs.io/examples/imdb_cnn/代码如下：from __future__ import print_functionfrom
这类问题，都需要通过历史数据，对未来数据进行预判。
keras
——keras
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
魔乐社区
2048 AI社区
讯飞AI开发者社区
