keras环境搭建

ubuntu下安装深度学习python工具包keras最近一直在学习深度学习,开始用过matlab的工具箱,感觉很多功能不够,发现基于python的工具箱很多,找了一下发现Theano是使用比较多的一个,但是比较老,模块化也不够。经过别人的推荐开始使用基于Theano的一个深度学习的工具包Keras。1.Keras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Py

Keras的安装与搭建

最近在学习数据挖掘的相关知识,课上有提到Keras的相关知识,课下便想自己动手搭建keras,无奈相关资料太少。于是便写下这篇博客,以供小白安装学习。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,用起来特别简单,适合快速开发。整个Keras的安装比较简洁。整个安装可以参考keras中文文档:htt

Anaconda3如何安装keras

当下机器学习很火,机器学习编程最流行的就是python语言,yangqiang200608打算自学机器学习,于是与python有了缘。对于初学者来说,配置环境是最让人头痛的事情。这里主要介绍在anaconda3的基础上安装keras。如果你还没有按装anaconda,可以到官网上去下载,但是这是国外网站,下载速度有时候比蜗牛还慢,毫不夸张,这里可以提供一个下载地址(清华大学开源软件镜像站)http

开始 Keras 序列模型(Sequential model)

开始 Keras 序列模型(Sequential model)序列模型是一个线性的层次堆栈。 The Sequential model is a linear stack of layers.You can create a Sequential model by passing a list of layer instances to the constructor:from keras.mod

Keras, high-level 的 Neural Network 框架.

简介作者简介Model1 序列模型2 函数式模型3 模型拓扑Layer1 Dense2 activation3 dropout4 batach nomarlizationmerge layer1 Sequential模型中的merge2 函数式模型中的merge3 各种mergeshared layercompilefitcallbackevaluate参考简介一些特点:基于backend的高级封

Keras —— 功能API入门

Keras的功能API可用来定义复杂模型,如多重输出模型,有向无环图,或有共享层的模型。请先熟悉Sequential模型的有关内容后再继续阅读。一个例子:紧密连接网络对于这种网络的实现Sequential模型是更好的选择,但我们这里用这个简单的例子来说明问题。*一个层实例可调用(作用于张量),并返回一个张量。*输入张量和输出张量可用来定义模型Model。*该模型可被像Keras的Sequentia

keras的主要模块介绍

keras是一个开源是的python深度学习库,可以基于theano或者tenserflow,下面大体介绍下keras的几个重要模块重要的模块1、优化器(optimizers)优化器是调整每个节点权重的方法,看一个代码示例:add(Dense(64, init='uniform', input_dim=10)) model.add(Activation('tanh'add(Activation('

Keras_morvan(二):分类

1,上篇博文简单的一个回归的神经网络. 用的数据时keras数据可中MNIST。import numpy as1337from keras.datasets importfrom keras.utils importfrom keras.models importfrom keras.layers importfrom keras.optimizers importa.对数据做些简单处理。x,

keras下

在之前的教程中,我们介绍了 Keras 网络的模型与网络层,并且通过许多示例展示了网络的搭建方式。大家都注意到了,在构建网络的过程中,损失函数、优化器、激活函数等都是需要自定义的网络配置项,下面我们对这些网络配置进行详细的介绍。1. 损失函数目标函数 objectives目标函数,或称损失函数,是编译一个模型必须的两个参数之一:model.compile(loss='mean_squared_er

【Keras-MLP-GAN】MNIST

原文One Day One GAN_keras版 [DAY 1] 的 learning notes!把代码梳理了一遍,用自己喜欢的方式呈现出来了!GAN 是用 MLP 搭建的!!!文章目录1 GAN 的前世今生2 GAN 生成 MNIST2.1 导入必要的库2.2 搭建 generator2.3 搭建 discriminator2.4 compile 模型,对学习过程进行配置2.5 保存生成的图片

keras 之 0基础上手

官方教程: https://keras.io/1.快速开始:30s上手KerasKeras的核心数据结构是“模型”,模型是一种组织网络层的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型,Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。你也可以查看函数式模型来学习建立更复杂的模型 #Sequential模型如下#将一些网络层通过.add()堆叠起来,就构成了一个模型:64, input_d

KERAS_技巧

微调Fine_tune:导入keras标准模型:model_pretrained= ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(768, 768, 3))或者导入自己训练的模型:model_pretrained=load_model(“**.hdf5”)以上这个模型默认有初始化权值model_new= ResNet50(

keras学习笔记

具体请查看官方文档keras官方文档1.基本概述neural layers(神经层), cost functions(损失函数), optimizers(优化器), initialization schemes(初始化方案), activation functions(激活函数), regularization(正则化项)在keras中都是独立的模块,可以自由组合。keras的核心是一个模型,用来

深度学习:keras学习

Keras TensorFlow教程 :如何从零开发一个复杂深度学习模型:https://segmentfault.com/a/1190000012645225keras概念解释:http://www.zhiding.cn/techwalker/documents/J9UpWRDfVYHE5TpbHCymkImFpP0OoHVVCrj3TSQuhA1. Keras基础知识在Keras中主要的数据结

Keras

问题1:  Keras能否用于深度学习中目标检测类的产品运用?  不合适不合适原因:缺少工程实践的样例;在google里面没有搜到Faster RCNN inception_resnet_v2_atrous的工程样例;作为上层API,训练速度慢;用Keras构建普通的模型容易,复杂的模型较难;此经验来源于深度学习领域专家的评论如下:Caffe的作者贾扬清的评语:如果你想认真学machine lea

Keras安装与测试

    Keras是高度封装的包,适合初学者学习深度学习网络框架,比如我这个小白,一切都在尝试中,每天都在安装各种库各种API!!!Keras 安装:环境 anconda(含pip,python3.6)本人是在cmd中使用pip安装的keras,很简单一句代码就完成了安装pip install keras==2.1之后可以验证keras是否安装成功,在命令行中输入Python命令进入Python变

用keras做简单的人脸识别

原文网址:https://blog.csdn.net/eagelangel/article/details/50759993原文存在几个小问题:本文在此基础上做了一下修改,方便大家调试程序首先基于theano和TensorFlow的输入格式不一样,同时由于keras版本不同,在进行模型compile和fit时,所需要的格式也不一样;本文keras的backend为:TensorFlow,需要注意的

人脸识别keras+opencv(二):遇到的问题

这里是接着上一篇博文写的。1.dataSet, 建立一个用于存储和格式化读取训练数据的类。将数据集分开为train, test.建立标签。 #重新格式化和标准化# 本案例是基于thano的,如果基于tensorflow的backend需要进行修改.reshape(X_train.shape[0], 1, self.img_size, self.img_size)/255.0.reshape(X_t

keras系列︱人脸表情分类与识别:opencv人脸检测+Keras情绪分类(四)

人脸识别热门,表情识别更加。但是表情识别很难,因为人脸的微表情很多,本节介绍一种比较粗线条的表情分类与识别的办法。Keras系列:1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能(一) keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架(Sequential式、Model式)解读(二) keras系列︱图像多分类训练与利用bottleneck f

keras训练过程可视化

http://blog.csdn.net/xiaojiajia007/article/details/72865764https://stackoverflow.com/questions/42112260/how-do-i-use-the-tensorboard-callback-of-kerashttps://www.tensorflow.org/get_started/summaries_a