深度学习框架Keras的安装

本人已经将最新博客更新转移至个人网站了,欢迎来访~~SCP-173’s BLOG深度学习框架Keras的安装Keras是Python语言中基于原始深度学习框架Tensorflow或Theano的封装框架。那么如果准备使用Keras首先必须准备安装Tensorflow或TheanoKeras中文文档地址0. CPU运行版本的安装如果需要直接安装(即使用CPU实现程序运算),仅仅需要在安装好的Pyth

【机器学习】windows GPU版keras神经网络库编译

theano、caffe和tensorflow是python上主流的机器学习库。keras是对theano/tensorflow的高级封装,由于tensorflow不支持windows,因此windows上keras只能使用theano作为底层。建议在windows上安装anaconda作为主要python。 conda install mingw libpython pip install ke

Keras深度学习框架windows端详细配置(吐血)

作者:周纵苇---论文引用——3.2 测试平台项目代码是在Windows 7上运行的,主要用到的Matlab R2013a和Python,其中Matlab用于patch的分割和预处理,卷积神经网络搭建用到了根植于Python和Theano的深度学习框架Keras。Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GP

人工智能小例子(一)keras模拟一元方程

最近有网友反应,直接上人脸识别的例子有些跨度大,现在将我实验中的一个小例子公布给大家,纯做入门使用题目:有函数y = 0.5*x + 2在此函数基础上,增加绝对值不超过0.05的扰动,利用keras进行函数拟合预期结果:y=a1*x+a2a1接近0.5, a2接近2,则拟合成功思路:1,生成训练数据2,搭建keras3,训练4,输出结果根据题目函数,一个全连接层即可预测,dense层的激活函数正好

(Keras/监督学习)15分钟搞定最新深度学习车牌OCR

   作者:石文华          编辑:祝鑫泉          前  言文章来源:https://hackernoon.com/latest-deep-learning-ocr-with-keras-and-supervisely-in-15-minutes-34aecd630ed8 大家好,本教程在15分钟之内为大家介绍如果使用深度学习来构建现代文本识别系统,你将学会如何使用keras和监

Keras —— 基于Mnist数据集建立神经网络模型

一、变量初始化batch_size = 128nb_classes = 10nb_epoch = 20二、准备数据#将3D转化为2D60000, 78410000, 784'float32''float32'# 对数据进行归一化到0-1 因为图像数据最大是255255255print(X_train.shape[0], 'train samples'print(X_test.shape[0], '

[1]深度学习和Keras------人工智能和机器学习的区别?

我们经常听到AI(Artificial Intelligence.人工智能)和机器学习(machine learning),那么人工智能和机器学习的区别是什么呢?其实机器学习是人工智能的一种实现方法,而且在许多的应用领域应用的非常成功,所以现在比较流行; 说到机器学习,就不得不提深度学习,深度学习是机器学习中的一个组成分支,深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学

深度学习之路:(一)Keras中mnist数据集测试

Keras环境搭建本地环境 MacOS一、安装Anaconda1、下载Anaconda最新版本:官网下载地址附:清华镜像源 2、下载后直接安装,点击next3、检测版本打开终端输入conda --v,如显示如下,则安装成功。shiqingdeMacBook-Air:~ shiqingwang$ 4.4.9二、安装Keras1、打开Anaconda-Navigator依次点击 Environment

深度学习入门项目:用keras构建CNN或LSTM对minist数据集做简单分类任务

深度学习入门项目:用keras构建CNN或LSTM或RNN对Minist数据集做简单分类任务参考keras中文文档——keras: 是一个高级神经网络库,用 Python 语言写成,可以运行在 TensorFlow 或者 Theano 之上(即以此为后端)。它关注快速试验和原型设计。理念是“以最短的时间将想法转换为结果是做好研究的关键”。-metrics:列表,包含评估模型在训练和测试时的网络性能

循环神经网络RNN——利用LSTM对脑电波信号进行分类,Keras实现

本文对脑电波信号进行分类。人类大脑在接受不同的刺激(光照、声音)时,脑电波的形状是不一样的。因而,想通过对脑电波进行学习,从而判断大脑接受了哪种刺激。我们在人的大脑上安装了32个芯片,芯片的分布如下图所示。这些芯片每隔一定的秒数就会测得信号、这些信号就是脑电波信号。显然,脑电波数据是时间序列。脑电波的时间序列如下:每一条脑电波都对应了一种刺激(共6种),结构如下:本文构建了LSTM模型来对脑电波数

卷积神经网络CNN——使用keras识别猫咪

在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想,要是能将神经网络的过程分解,看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好!这也就是这篇存在的意义。 首先,我们要了解一下卷积神经网络擅长什么。CNN主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤,首先要对图片做卷积,然后找

keras/构建卷积神经网络人脸识别

olivettifaces是纽约大学的一个比较小的人脸库,由40个人的400张图片构成,即每个人的人脸图片为10张。每张图片的灰度级为8位,每个像素的灰度大小位于0-255之间,每张图片大小为64×64。图片大小是1190*942,一共有20*20张人脸,故每张人脸大小是(1190/20)*(942/20)即57*47=2679本文所用的训练数据就是

人工智能小例子(二)-基于keras+openCV的人脸识别

目前keras是对人工智能来说,入门比较好的一款中间件,屏蔽了很多参数配置和实现细节,直接一层层进行网络搭建就可以。最近一直在学习相关知识,但是一直也没有啥实用的功能出现,在网上有个例子,一下子就吸引住了我,使用keras迅速搭建一套人工智能系统,输入自己的照片和他人照片,训练其识别出自己,然后使用摄像头验证。废话不多说,先上结果图:是不是很6,其实实现起来还是依赖了很多网上的大牛,现在跟着我,

【深度学习框架Keras】第一个简单的例子

一、MNIST数据集是一个手写数字图片的数据集,其包含了60000张训练图片和10000张测试图片,这些图片是28××\times28的灰度图片,共包含0到9总计10个数字。 importkeras fromkeras.datasetsimportmnist (train_images,train_labels),(test_images,te

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  • 发布于 2019-03-18 06:42
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Windows下深度学习平台Keras环境搭建【CPU版】

系统:Windows8.1 CPU:IntelCorei5-5200U 电脑为笔者的自己的笔记本电脑,原来是想搭个Windows下的Python环境,后来因为需要一并将Windows下的CPU版本Keras也搭建完成。Windows下CPU版本的Keras以熟悉Keras的基本操作为目的,实战还是Ubuntu+GPU。 首先安装Anaconda环境(python科学计算集成环境),推荐版本:A

用深度学习keras的cnn做图像识别分类,准确率达97%

 向AI转型的程序员都关注了这个号???大数据挖掘DT数据分析 公众号:datadwKeras是一个简约,高度模块化的神经网络库。可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性)同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据)。以及两者的组合。无缝地运行在CPU和GPU上。keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/ke

CV之CNN:基于Keras利用cv2建立训练存储CNN模型(2+1)并调用摄像头进行实时人脸识别

#-*-coding:utf-8-*- importcv2 fromtrain_modelimportModel fromread_dataimportread_name_list fromtimeitimportdefault_timerastimer###tocalculateFPS classCamera_reader(object): def__init__(self): self.m

人脸识别keras实现教程

人脸识别keras实现教程:http://www.cnblogs.com/neo-T/p/ 如果帮到你了,请赞赏支持:

使用Keras动手实践深度学习(上)

原文:http://www.wanjishu.com/p/erygxT170731.html 背景介绍 文本分类是机器学习中一个非常常见而且重要的问题,比如新闻出版按照栏目分类(体育,旅游,军事,科技等),还有常见的网页分类、个性化新闻智能推荐、垃圾邮件过滤、情感分析等,都是文本分类的应用场景。分类有二分类(binary)和多分类(multiple-classes)。 传统的机器学习和

【转】keras实现常用深度学习模型LeNet,AlexNet,ZFNet,VGGNet,GoogleNet,Resnet

原博客地址:https://blog.csdn.net/wmy199216/article/details/71171401# 最近在学习keras框架,发现网上有大神用keras把几个经典网络做出来了,在这转载一下,以便以后学习使用。 LeNet #coding=utf-8 fromkeras.modelsimportSequentia