Keras:Keras训练模型的C++调用尝试

最近遇到一个项目中需要使用Keras进行训练然后还要用C++去调用模型.但是Keras没有C++接口,因此目前是将Keras模型转换为TensorFlow模型然后再使用TensorFlow的C++接口进行调用.为了快速验证效果,这里只使用原来图片中的2个分类同时每个分类中只使用少部分图片进行训练. --------\0------\1-------\0------\1-------\0------

Keras官方中文文档:Keras安装和配置指南(Windows)

这里需要说明一下,笔者不建议在Windows环境下进行深度学习的研究,一方面是因为Windows所对应的框架搭建的依赖过多,社区设定不完全;另一方面,Linux系统下对显卡支持、内存释放以及存储空间调整等硬件功能支持较好。如果您对Linux环境感到陌生,并且大多数开发环境在Windows下更方便操作的话,希望这篇文章对您会有帮助。关于计算机的硬件配置说明推荐配置如果您是高校学生或者高级研究人员,并

keras的一些例子理解

来自我的个人网站: http://wangbch.comlstm_text_generation.py基于LSTM的文本生成。采用的数据集是尼采的著作,可以采用其他语料库进行替换生成(如中文、学科论文、笑话语料库等) 字符组成的句子,而y为该句子紧接着的下一个字符,其中每次取了40个字符之后就跳过3个字符,如x1=(0,40),y1=(41)和x2=(3,43),y2=(44)这样类似于conv中

我的keras小例子及问题

现在我的问题是:我是分2类  第0张到第622张属于第一类  后面的属于第2类  我先写脚本loaddata8_18.py把图片读成数据文件:get_feature = K.function([K.learning_phase(),origin_model.layers[0].input],origin_model.layers[13].output)///////////////////////

一个小例子带你轻松Keras图像分类入门

云栖君导读: 本文通过一个具体的小例子带你入门Keras图像分类,希望各位能够通过这篇文章能够学习到一些图像分类的基本操作。这篇文章主要介绍一些在Keras中需要的常见操作。这些常见操作包括:如何保存模型并在稍后使用它们进行预测,显示数据集中的图像以及从系统中加载图像并预测其类别。训练模型是一个循序渐进的过程,十分缓慢。但是,在这里,我们需要训练我们的模型一次,然后保存,这样我们就可以随时加载,并

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四

https://github.com/keras-team/keras/tree/master/examplesKeras examples directoryKeras实例目录 (点击跳转) 官网实例详解4.1(addition_rnn.py)官网实例详解4.2(antirectifier.py)官网实例详解4.3(babi_memnn.py)官网实例详解4.4(babi_rnn.py)官网实例

Keras实现一个简单的CNN的分类例子

还是将keras样例库中的mnist中的数据集使用CNN进行分类。 import numpy as1337fromfromfromfromfromto the path '~/.keras/datasets/' if it is the first time to60,000 28x28), y shape (10,0001 represents the number of samples;1 r

keras例子-matchnet

2015CVPR:MatchNet_ Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching主要是基于patch的图像特征匹配,基于patch的论文有很多了,例如:Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Network(也是15年CVPR)Image

Keras搭建CNN

Keras 中的卷积层要在 Keras 中创建卷积层,你首先必须导入必要的模块:from keras.layers import然后,你可以通过使用以下格式创建卷积层:Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding, activation='relu'参数必须传递以下参数:filters - 过滤器数量。kernel_size - 指定(方形)卷积窗口的

keras安装gpu环境搭建

          深度学习越来越火了,伴随着的是对python的学习和使用。其中python函数keras函数算是被经常提到的一个了,但是要使用它就要费点功夫,特别是gpu环境的搭建问题。以下是我搭建数次gpu环境 得出的总结。keras backend我看好多使用的是theano 但是theano 麻烦而且效率不高网上好多都是指导theano为backend的安装下面我以cntk为backen

Keras Ubuntu 环境的搭建

1、安装开发包,打开终端输入:#系统升级>>>sudo apt update>>>sudo apt upgrade #安装python基础开发包,系统默认Python2,可先sudo apt install python3 ,以下换成python3相关。。>>>sudo apt install -y python-dev python-pip

keras基本开发环境搭建

1. Linux 发行版linux有很多发行版,本文强烈建议读者采用新版的Ubuntu 16.04 LTS 一方面,对于大多数新手来说Ubuntu具有很好的图形界面,与乐观的开源社区;另一方面,Ubuntu是Nvidia官方以及绝大多数深度学习框架默认开发环境。 个人不建议使用Ubuntu其他版本,由于GCC编译器版本不同,会导致很多依赖无法有效安装。 Ubuntu 16.04 LTS下载地址:h

keras环境配置

最近想接触图像处理方面的内容,又碰巧看到一篇文章,说手把手教你在Keras搭建CNN模型。心想先实践出个结果再研究细节肯定会高效得多,于是说干就干,上网搜如何搭建Keras,但依然踩了不少坑。为了表示纪念,遂将踩坑过程一一记录下来。先感谢一下该博主 http://www.jianshu.com/p/b8a703df53181.准备工作首先要安装好numpy、scipy这两个库,其他缺的库可以后面再

基于深度学习的图像分割和keras 的实现

图像分割 def FCN8s():None,224,224,364,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same', name='conv1_1'64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same', name='conv1_2'2,2), strides=(2,2),

Keras搭建深度学习模型,指定使用GPU来进行模型的训练和测试

    今天使用到了GPU来加速计算,那种感觉简直就是一飞冲天了,临近毕业季,大家都在做实验,服务器早已是不堪重负了,我们屋的服务器一堆人再用,卡到爆炸,训练一个模型粗略计算一下迭代100次就需要3、4天的时间,得不偿失,正好隔壁有一台闲置的GPU深度学习服务器,决定上手搞一搞。    深度学习我也是初步接触,果断选择最简单的keras来入门,网上关于Tensorflow和Theano的GPU加速

keras创建模型

关于Keras模型Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。Sequential models:这种方法用于实现一些简单的模型。你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。Functional API:Keras的API是非常强大的,你可以利用这些API来构造更加复杂的模型,比如多输出模型,有向无

Keras上实现简单线性回归模型

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值。一、详细解读我们通过这个简单的例子来熟悉Keras构建神经网络的步骤:1.导入模块并生成数据首先导入本例子需要的模块,numpy、Matplotlib、和keras.models、keras.layers模块。Sequential是

【Keras】使用Keras建立模型并训练等一系列操作

由于Keras是一种建立在已有深度学习框架上的二次框架,其使用起来非常方便,其后端实现有两种方法,theano和tensorflow。由于自己平时用tensorflow,所以选择后端用tensorflow的Keras,代码写起来更加方便。1、建立模型Keras分为两种不同的建模方式,Sequential models:这种方法用于实现一些简单的模型。你只需要向一些存在的模型中添加层就行了。Func

【深度学习框架Keras】在小数据集上训练图片分类模型的技巧

说明:1.主要参考Francois Chollet《Deep Learning with Python》;2.代码运行环境为kaggle中的kernels;3.数据集和预训练模型VGG-16需要手动添加;4.卷积神经网络请参考:【深度学习】:卷积神经网络(CNN)# This Python 3 environment comes with many helpful analytics librar

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  • 发布于 2019-10-28 20:56
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Keras框架简介

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GPU和CPU。使用文档在这:http://keras.io/,中文文档在这:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ ,这个框架是2015年流行起来的,使用中遇到的困惑或者问题可以提交到github:https://gith