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【介绍】GNES ——"Pythonic"的直观方式快速构建神经搜索框架

GNESFlow和GNES的关系就如同Keras和Tensorflow一样，它为不熟悉云原生的用户提

悟乙己·2020-09-16 14:56

org/apache/hbase/thirdparty/com/google/common/cache/CacheLoader

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）报错：Causedby:java.lang.NoClassDefFoundError

あずにゃん·2020-09-16 13:01

基于keras的LSTM多变量时间序列预测

利用深度学习库keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题1.如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式2.如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题3.如何利用模型预测1.空气污染预测数据集包括行数

ah4526·2020-09-16 12:53

Spark：Spark SQL、Spark Streaming

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）spark入门课程目标：了解spark概念知道spark的特点（与hadoop

あずにゃん·2020-09-16 11:36

java 多线程实时监控日志文件并实时读取新数据

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）文章参考：https://www.jb51.net/article/116526

あずにゃん·2020-09-16 10:04

keras中模型的加载形式与pyinstaller

Keras有两种加载形式：加载weights加载modelpyinstaller时加载形式有两种：相对路径绝对路径加载形式路径方式1加载weights绝对路径方式2加载model相对路径方式1：加载weights

we34dfg·2020-09-16 10:23

对于keras的图片生成器ImageDataGenerator对image和mask的同时数据生成

一单张图片+flow函数###图片来源形式"""E:/tmp/0010.jpgE:/tmp/0010.png"""fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator

we34dfg·2020-09-16 10:52

基于深度学习的语音识别毕设备忘录（1）

**基于深度学习的语音识别备忘录（1）作为超级萌新在配置框架TensorFlow和Keras时所遇到的问题的记录**写在前面也许对于那些已入门的人来说，看到我最开始的操作时会觉得不可理喻，甚至会有些愠怒

ArtoriasAbyssWalker·2020-09-16 09:24

DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测

DL之CNN：利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果下边两张图对应查看，可知

一个处女座的程序猿·2020-09-16 08:12

小白循环神经网络RNN LSTM 参数数量门单元 cell units timestep batch_size

小白循环神经网络RNNLSTM参数数量门单元cellunitstimestepbatch_sizeRNN循环神经网络timestepbatch_sizeLSTM及参数计算keras中若干个Cell例如LSTMCell1

阿唐明·2020-09-16 08:00

CDH 6 安装

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）总帖：CDH6系列（CDH6.0、CHD6.1等）安装和使用在CDH安装之前必须保证

あずにゃん·2020-09-16 06:04

评估Keras深度学习模型的性能

目录1.经验法评估网络配置2.数据拆分2.1使用自动验证数据集2.2使用手动验证数据集2.3使用手动k-折交叉验证总结1.经验法评估网络配置在设计和配置你的深度学习模型时，你必须做出无数决策。这些决策大都可以通过复制其他网络的结构和使用启发法来解决。然而，最好的方法是实际设计小型实验，并用实际的数据进行经验评估。这包括高级别决策，如网络中的层数，数量和类型。它还包括较低级别的决策，如选择损失函数，

Nick Blog·2020-09-16 06:57

keras的axis的解读

我们在写keras的代码的时候会遇见下面的类似场景：atten_mul=merge([image_embedding,attention_probs],mode='dot',dot_axes=(1,1)

农民小飞侠·2020-09-16 06:18

Numpy、TensorFlow和Keras函数输入参数axis理解

一：https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78905582二：https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78905593

yleavesw·2020-09-16 06:41

LSTM在keras中参数return_sequences、return_state的超详细区别(附代码)

一、定义return_sequences:默认为false。当为false时，返回最后一层最后一个步长的hiddenstate;当为true时，返回最后一层的所有hiddenstate。return_state:默认false.当为true时，返回最后一层的最后一个步长的输出hiddenstate和输入cellstate。二、实例验证下图的输入是一个步长为3,维度为1的数组。一共有2层神经网络（其

qq_38980688·2020-09-16 06:41

LSTM在keras中参数return_sequences、return_state的区别（代码详细对比）

一、定义return_sequences:默认为false。当为false时，返回最后一层最后一个步长的hiddenstate;当为true时，返回最后一层的所有hiddenstate。return_state:默认false.当为true时，返回最后一层的最后一个步长的输出hiddenstate和输入cellstate。二、实例验证下图的输入是一个时间步长为3,维度为1的数组。一共有2层神经网络

菜鸟12134·2020-09-16 05:20

Keras return_state和return_sequences

1.常见的4中结构onetoone:model.add(Dense(output_size,input_shape=input_shape))onetomany:model.add(RepeatVector(number_of_times,input_shape=input_shape))model.add(LSTM(output_size,return_sequences=True))manyt

iuhiyuh·2020-09-16 05:09

keras-backend修改配置

方法1：修改keras的配置文件，～/.keras/keras.json{"backend":"tensorflow","epsilon":1e-07,"floatx":"float32","image_data_format

你不来我不老·2020-09-16 05:44

TensorFlow 2.1.0 使用 TFRecord 转存与读取图片

之前都是使用Keras较多，于是本次准备借着这个简单的任务上手TensorFlow2.1。

zjrn·2020-09-16 05:15

Numpy、TensorFlow和Keras函数输入参数axis理解（二）

在利用numpy、TensorFlow和Keras等进行编程时，经常发现很多函数携带axis参数，且具有相同功能的函数的axis(轴)参数取值范围可能不同（操作方式也不一样），从而引起一些困惑。

o_Eagle_o·2020-09-16 05:53

Numpy、TensorFlow和Keras函数输入参数axis理解(一)

在利用numpy、TensorFlow和Keras等进行编程时，经常发现很多函数携带axis参数，且具有相同功能的函数的axis(轴)参数取值范围可能不同（操作方式也不一样），从而引起一些困惑。

o_Eagle_o·2020-09-16 05:53

numpy array 数字范围设定

原来是mnist数据库数组的数据类型是“uint8”，最多256个数，把数据类型改成“int”成功使数组加一mnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),

调羹（勾）·2020-09-16 05:07

Keras AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'报错

很多原因会引发这个“错误”这里列举一个由封装对象错误引发的原因将所有层封装需要所有的封装单位是Layer而非Tensor，在字符包埋后，由于Conv2D需要提供channel维度，所以一开始使用reshape命令使tensor维度增加，这个函数使x的属性变为Tensor而非Layer，所以引起封装错误，使用Lambda函数或Reshape层函数解决，提供简短代码如下：embedded=embedd

调羹（勾）·2020-09-16 05:07

keras(return_sequences)和pytorch(output, (h_n, c_n))的记录

近期需要将一份Keras代码转写为Pytorch，有关LSTM的东西比较麻烦，特此记录。keras代码和介绍pytorchLSTM的直观图第二个链接国内可能wall，故此贴上Pytorch的理解图。

北交博二狗·2020-09-16 05:09

深度学习二分类问题--IMDB数据集

环境使用keras为前端，TensorFlow为后端IMDB数据集包含50000条评论，25000条用于训练，25000条用于测试，训练集和测试集都包含了50%的正面评论和负面评论首先是加载IMDB数据集

南晨Inc·2020-09-16 03:50

鸢尾花(Iris)数据集

鸢尾花数据集1.鸢尾花数据集下载2.Pandas库基础操作3.数据可视化1.鸢尾花数据集下载下载鸢尾花数据集tf.keras.utils.get_file(fname,origin,cache_dir)

qinzhongyuan·2020-09-16 03:04

波士顿房价数据集

数据集Keras中常见的集成数据集波士顿房价数据集1.加载数据集2.访问数据集3.数据可视化Keras是一个高层的神经网络和深度学习库，可以快速搭建神经网络，易于调试和从扩展，是TensorFlow的官方

qinzhongyuan·2020-09-16 03:04

End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression

代码Keras:https://github.com/LinHungShi/GCNetwork摘：使用深度特征表示组成成本向量，充分利用3D卷积提取上下文的纹理信息。

lvhhh·2020-09-16 03:09

[Keras] 错误之ValueError: Unknown activation function:******

在使用keras加载模型时，例如load_model,model_from_json等，如果模型存在keras未定义的激活函数、层等会导致未知错误，例如错误可能是：ValueError:Unknownactivationfunction

there2belief·2020-09-16 02:03

[Keras] 错误之AttributeError: ‘Node‘ object has no attribute ‘output_masks‘

使用Keras时，如果混合使用Keras和tensorflow.keras，并从不同的来源导入不同的模块混用，可能导致该错误，毕竟这俩不完全一样。

there2belief·2020-09-16 02:03

人工智能：风口之上泡沫之中谨慎入坑

目前而言由于一些简单工具的提出比如Keras、TensorFlow使得越来越多的人感觉人工智能只是使用一些工具而已。Spark的提出使得

蔚1·2020-09-16 02:02

ValueError: Cannot find the variable that is an input to the ReadVariableOp.

在.h5转.pb文件时，graph_util.convert_variables_to_constants出现下图错误当时keras的版本是2.3，降低keras版本pipinstallkeras==2.2

to do 1+1·2020-09-16 01:21

Keras中shuffle和validation_split的顺序

shuffle和validation_split的顺序模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集这里有个陷阱是，程序是先执行validation_split，再执行shuffle的，所以会出现这种情况：假如你的训练集是有序的，比方说正样本在前负样本在后，又设置了validation_

Mr_Brooks·2020-09-16 01:29

yolov2环境训练出错

ValueError:CannotfindthevariablethatisaninputtotheReadVariableOp.我当时版本是keras==2.3，应该pipinstallkeras==

decan5958·2020-09-16 01:41

使用onnx的一点总结（keras,mxnet,tensorflow测试.onnx模型）

算是笔记吧,onnx是哪个模型转来的，测试onnx模型就选哪个模型框架引用:ONNXRuntimeforKerasImportinganONNXmodelintoMXNet(mxnet官方教程)ImportingONNXmodelstoTensorflow

Jo厨·2020-09-16 00:17

Keras：Unet网络实现多类语义分割

1介绍U-Net最初是用来对医学图像的语义分割，后来也有人将其应用于其他领域。但大多还是用来进行二分类，即将原始图像分成两个灰度级或者色度，依次找到图像中感兴趣的目标部分。本文主要利用U-Net网络结构实现了多类的语义分割，并展示了部分测试效果，希望对你有用！2源代码（1）训练模型from__future__importprint_functionimportosimportdatetimeimp

Robin Long 2018·2020-09-15 23:50

keras模型导出到tensorflow，以及pb模型导出

1keras模型导出成tf模型https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow/blob/master/keras_to_tensorflow.ipynbconstant_graph

wweichn·2020-09-15 23:38

Keras高级--构建复杂的自定义Losses和Metrics

AdvancedKeras—ConstructingComplexCustomLossesandMetrics1.背景2.自定义loss函数3.多参数loss/metric函数翻译自：https://towardsdatascience.com

迪普达克范特西·2020-09-15 23:51

（大佬）睿智的目标检测40——Keras搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106871010睿智的目标检测40——Keras搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台学习前言什么是

L 学习ing·2020-09-15 23:21

Udacity机器人软件工程师课程笔记（三十) - 语义分割与实例实现 - 使用keras实现语义分割

语义分割1.语义分割介绍计算机视觉与机器学习研究者对图像语义分割问题越来越感兴趣。越来越多的应用场景需要精确且高效的分割技术，如自动驾驶、室内导航、甚至虚拟现实与增强现实等。这个需求与视觉相关的各个领域及应用场景下的深度学习技术的发展相符合，包括语义分割及场景理解等…更多可以参考语义分割概述.在这个项目中，我们将训练一个深度神经网络，以从Quadcoptor模拟器生成的图像中识别目标人。拥有训练完

Stan Fu·2020-09-15 23:43

睿智的目标检测41——Pytorch搭建Retinanet目标检测平台

睿智的目标检测41——Keras搭建Retinanet目标检测平台学习前言什么是Retinanet目标检测算法源码下载Retinanet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码

Bubbliiiing·2020-09-15 21:40

憨批的语义分割8——Keras 搭建自己的PSPnet语义分割平台

憨批的语义分割8——Keras搭建自己的PSPnet语义分割平台注意事项学习前言什么是PSPNet模型代码下载PSPNet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二

Bubbliiiing·2020-09-15 21:40

Spring Data Solr 使用

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）搜索引擎：Elasticsearch、Solr、LuceneELK中的ES：ElasticsearchSolrCloud

あずにゃん·2020-09-15 18:31

利用突触智能实现连续学习|从原理到代码解析（人生好难呀！）

答：1）掌握利用历史训练的累积梯度信息来缓解人工神经网络（深度学习）灾难性遗忘问题；2）能够自己在keras框架下写自己新提出的损失函数对应的优化器。

windSeS·2020-09-15 18:23

使用云主机进行深度学习

另外，它有多种GPU环境可以选择且不用配置环境，自带的TensorFlow、Tensorboard、Tflearn、Keras、Theano、Torch、Torchvision、Caffe、Jupyter

阿卡蒂奥·2020-09-15 16:44

CentOS cuda/tensorflow/keras安装笔记

sudoyuminstallkernel-devel-(uname−r)、kernel−headers−(uname-r)手动下载，rpm-ivh安装禁用nouveaudriver，创建/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf:blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0Regeneratethekernelinitramfsa

空中乘客·2020-09-15 16:56

Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

尽管直接使用TensorFlow可能具有挑战性，但现代的tf.kerasAPI使得Keras在TensorFlow项目中的使用简单易用。

拓端研究室·2020-09-15 15:46

深度学习 - 序列问题-电影评论实例（二分类问题）

这里是自定义目录标题数据的引入和处理构建模型Embedding层，将整数转化为向量数据扁平化层Dense全连接层和Dropout层（抑制过拟合）构建优化器importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportmatplotlib.pyplotasplt

壮壮不太胖^QwQ·2020-09-15 15:37

tensorflow2.0利用keras 打印AUC指标

keras中没有对AUC的定义，需要我们自己定义：x=np.linspace(-6,6,200)y=np.array([0.0]*100+[1.0]*100)state=np.random.get_state

楓尘林间·2020-09-15 13:05

利用 tensorflow2.0 进行手写数字识别并进行预测识别保存模型

importtensorflowastffromPILimportImageimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdmnist=tf.keras.datasets.mnist

锲启·2020-09-15 12:29

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