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经过大约一个月对YOLO3理论和源码的阅读，今天开始逐渐记录自己对这一大神作的理解。本文在基于对CNN、keras、tensorflow有一定掌控力的基础上进行描述。首先，贴出python版star最多的源码地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3，各位看官可移步阅读。过一段时间我会把自己对每一步源码的注释都附上。目前可进行工业部署的两大物体检...
最近在跟踪keras的contri版的更新时，发现了冒出了一个Capsule层。于是我百度+谷歌一顿操作猛如虎，才发现在很早之前，胶囊网络的概念就提出了。但是限于胶囊网络的performance并不是在各个数据集都是碾压的情况，并且其计算量偏大，训练时间偏长，所以并没有被广泛的运用和替换。但是在官方给出的测试结果来看，其实效果还是挺不错的。以上是原论文（https://ar...
二维的转置大家都很熟悉，横轴变纵轴嘛，1 2 31 4 74 56转一下变成2 5 87 893 6 9但是对于深度学习来说，尤其在transformer以及后来的bert模型出世以后，需要对多个大批次的多个部分的二维数据进行转置，...
执行命令：pip3.7 install keras报错：Could not find a version that satisfies the requirement h5py (from keras) (from versions: ) No matching distribution found for h5py (from keras)解决方法：更新pip后，再试一次pip3.7 i...
Pytorch模型转tensorflow-keras或者tlite模型，或者ONNX转tensorflow-keras或者tlite模型。
纯小白尝试使用keras、keras-bert结合bert与textcnn实现多标签文本分类。
代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3修改yolov3.cfg文件：https://blog.csdn.net/lilai619/article/details/79695109本文介绍如何制作数据集、修改代码、不加载预权重从头跑自己的训练数据一、简单回顾一下yolo原理： 1、端到端，输入图像，一次性输出每个栅格预测的一种或多种物体 2、坐
语义分割前言一、什么是segnet模型二、segnet模型店代码实现1.主干模型VGGnet2.segnet模型的Decoder部分代码测试前言语义分割也是图像领域一个重要的研究方向，而且目前应用范围越来越广，而且场景越来越丰富。下面从最简单的部分，来记录自己的学习过程。后续更新语义分割blog均使用斑马线的数据集进行测试。一、什么是segnet模型Segnet模型是一个比较基础的语义分割模型，其
学习王喆老师的深度学习推荐系统第3章学习深度学习推荐模型的演化流程了解模型改进的一般方式改变深度神经网络的复杂程度 特征交叉 模型组合深度学习模型总结一、与传统机器学习模型相比，深度学习模型的优势1、表达能力更强能够挖掘出更多数据中潜藏的模式2、结构非常灵活能够根据业务场景和数据特点，灵活调整模型结构，使模型与应用场景完美契合深度学习推荐模型的演化关系图：改变神经网络的复杂程度代表模型：AutoR
毕设题目：基于深度学习的轴承故障识别。这个博客用来记录和整理毕设过程中遇到的一些问题，看的一些参考资料等。目录轴承故障识别_实验过程深度学习相关笔记Tensorflow学习笔记无归类杂项一些很有用的网站、工具、资料代码轴承故障识别_实验过程1.滚动轴承概述2.CWRU数据集3.环境 用的框架，配置环境，主要参考等4.选择神经网络5.数据预处理...
最近在研究全卷积神经网络在图像分割方面的应用，因为自己是做医学图像处理方面的工作，所以就把一个基于FCN（全卷积神经网络）的神经网络用 keras 实现了，并且用了一个医学图像的数据集进行了图像分割。全卷积神经网络大名鼎鼎的FCN就不多做介绍了，这里有一篇很好的博文 http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html。不过还是建议把论文读一下，这样才能
Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。*能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。Keras 优先考虑开发人员的经验Keras 被工业界和学术界广泛采用Keras 可以轻松将模型转化为产品Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个
这才是import失败之后应该采取的解决方法
MNIST 手写数字分类数据集该MNIST数据集是代表标准和技术数据集的改良研究所的缩写。它是一个包含 60,000 张 0 到 9 之间的手写单个数字的 60,000 个小正方形 28×28 像素灰度图像的数据集。任务是将给定的手写数字图像分类为 10 个类别之一，代表从 0 到 9 的整数值，包括 0 到 9。它是一个广泛使用且深入理解的数据集，并且在大多数情况下已“解决”。表现最好的模型是深
ImportError: cannot import name 'pad_sequences' from 'keras.preprocessing.sequence'问题解决
前言安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候，一定先要注意版本的对应，不然很容易出错，在看的时候，建议先看完整篇文章再上手。一、环境+配置本机环境显卡：RTX3050Ti（notebook）Windows10专业版NVIDIA 511.65网上查到的可行版本（跟本人所使用的有所偏差）python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDNN8.3.2+tensorflow2.7.0+K
通过主轴8个温度数据，主轴功率、电流数据，建立三层ANN模型，预测主轴Z向热误差，预测精度高达0.002mm。
pytorch模型保存的格式。首先讲讲保存模型或权重参数的后缀格式，权重参数和模型参数的后缀格式一样，pytorch中最常见的模型保存使用 .pt 或者是 .pth 作为模型文件扩展名。还有其他的保存数据的格式为.t7或者.pkl格式。t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式，而pth文件是python中存储文件的常用格式，而在keras中则是使用.h5文件 。我们经常会看到后缀名为.pt,
网上找了很多资料，大多数比较老了，按照下面这个教程安装成功了。【2021新教程】win10如何安装tensorflow-gpu版本？最后注意，如果安装完tensorflow2.3.0还要安装对应版本的keras的话，不能直接pip install keras，这样会直接安装最新版本的2.7.0（如果这样直接安装tensorflow也一样）。所以需要指定版本安装，即pip install keras
pip安装keras的方法
keras.layers.Input()输入层解析，即为什么需要Input()层来进行初始化
keras报错 ：ValueError: logits and labels must have the same shape问题背景问题原因解决办法整体代码问题背景在一步一步搭建 文本情感分类器的过程时，将数据处理成向量的形式；之后送入到 MLP模型中进行拟合训练；发生错误：ValueError: logits and labels must have the same shape ((None
目录1 作用2 参数解析keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None)3 举例3.1 传参举例3.2 简单Demo3.3 利用Lambda表达式实现某层数据的切片1 作用Lambda表达式： 用一行代码去表示一个函数，简化和美观代码。keras.layers.Lambda()： 是La
通过数据增强，可以达到扩充数据集的目的。对一副图片，做相应的变换，可以达到扩充图像的目的。使用keras下的相关图像处理工具包进行实现。
colab踩坑
代码】ModuleNotFoundError: No module named 'keras.engine.topology'
问题描述：从想从keras导入Embedding层时报错，报错：上网查资料说是在前面加tensorflow,改为以下：又报错：于是又上网查阅一番，看到一个帖子受到启发，原帖：keras学习- No module named ' tensorflow.keras ' 报错，看清 tf.keras与keras_Eric_Blog_CSDN的博客-CSDN博客解决办法：查看原始目录embeddings在
中文的文本情感分类，Keras实现注意力机制，self-attention，BiLSTM+Attention
解决AttributeError: module 'keras.preprocessing.sequence' has no attribute 'pad_sequences'
以加减乘除为例子，使用pycharm1.设计界面设计首页点击tools->External Tools->Qt Designer,添加四个按钮，分别为页面1，页面2，页面3，页面4，保存为shouye.ui在终端使用pyuic5 -o shouye.py shouye.ui -x将ui文件转为.py文件页面1实现两个数相加，数字1和数字2为label，数字输入框为LineEdit，结果
问题：在自己笔记本上的深度学习环境中运行CycleGAN网络没有错误，但是显存不够，环境：Python3.8Tensorflow2.6.0keras2.6.0转到工作站运行，工作站当时下载了深度学习环境是：Python3.8Tensorflow2.3.0keras2.4.3问题描述：在keras第一次导入时出现错误Using TensorFlow backend.2021-05-15 20:43:
学习了RNN和LSTM的理论知识，下面再来使用Keras实现一下这些模型。理论知识：循环神经网络（RNN）LSTM神经网络和GRUKeras实现神经网络：Keras实现全连接神经网络（python）Keras的安装过程：Tensorflow和Keras版本对照及环境安装1. 环境准备import matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrtfrom m
AttributeError: module ‘tensorflow.compat.v2‘ has no attribute ‘internal‘如果使用keras的话，看一下keras与tensorflow或tensorflow-gpu的版本是否匹配呢。参考keras与tensorflow版本对应关系或者是由于tensorflow 1.x 与2.x 中某些包不兼容所致若是安装的2.x，而代码采取
Keras学习笔记Keras简介keras是一个用python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK，或者是Theano作为后端运行开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转化为实验结果，是做好研究的关键。优点用户友好。Keras是为人类而不是为机器设计的APl。它把用户体验放在首要和中心位置。Keras 遵循减少认知困难的最佳实践:它提供一致且简单的API，
1. 可能引入随机性的地方cuDNN中大量nondeterministic的算法GPU多线程多个num_workers带来的随机性来自复杂模型的随机性（比如一些版本的RNN和LSTM、Conv、Dropout、Dense、GRUCell层的初始化）一些第三方库（因此需要固定对应库RNG的种子）优化器（比如Adam）不同的开发环境，比如软件版本、CPU类型2. Pytorch如何固定随机种子在其他模
tensorflow版本对应问题
在写代码的时候，由于各种原因，tensforlow要换个版本，keras要换个，最后导致版本不对应，因此造成了很多麻烦。这里mark一下对应关系：List of Available EnvironmentsP.S. 这个网站还有pytorch和fastai，caffe和python等 ????FrameworkEnv name (–env parameter)DescriptionDocker I
因为keras版本太高，需要降低到和tensorflow版本一致，pip install keras==2.6，降低keras版本就好了。
安装前注意：这里只讨论tensorflow和keras的安装，如果你的电脑不支持CUDA、没有CUDA Toolkit、没有cuDNN这些基本的深度学习运算环境，那这篇文章可以关闭了。安装tensorflow和keras不要直接复制官网的任何命令，因为大部分情况下都会装错。安装一定要注意自己的cuda、python等环境的版本要对应，然后手动编写安装命令，不然全都错。tensorflow官网：ht
tensorflow与keras版本对应
前言小白记录Day2：安装好Pycharm和Anaconda之后安装Keras模块，在安装keras之前需要先安装tensorflow1.管理员身份运行Anaconda prompt2.进入之前创建的虚拟环境pytorch
keras报错：ValueError：Shapes （None, 1）and （None,2）are incompatible 任务背景错误提示问题解决具体程序任务背景使用 MLP 做时间序列的二分类问题，通过历史股价判断 未来天数 是涨还是跌。错误提示ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 2) are incompatible问题解决将标签的数值 0，1
Keras.Backend的一些理解（备份）一、理解二、重要的一些backend函数（方法）一、理解我理解的深度学习层级由大到小为：Model>layer>函数，方法形成layer层，layer层形成model，keras.backend即后端，其实就是将深度学习向比layer更小的方法即函数下沉，更能实现灵活性；这里的方法即函数层，其实就是一些基本的数值处理方法，例如求均值的mean
这个问题 文章“Could not interpret optimizer identifier” error in Keras其实已经告知原因，我想把我的问题具体化一下，先上报错代码。from tensorflow.keras.models import load_modelimport kerasmodel =load_model("model.h5")opt ==keras.optimize
盘点一下我安装tensorflow踩过的坑，引以为戒。在安装tensorflow的时候遇到了各种各样的困难，最大的问题就是python版本和tensorflow版本兼容的问题。
Keras解决ImportError: cannot import name 'pad_sequences' from 'keras.preprocessing.sequence'报错
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