#keras

时序信号的模型使用tflite的示例

其实，如果模型本来就不大的话，直接使用Tensorflow的.pb模型也是可以的，并且，感觉使用.pb的Java代码看上去清爽一些，参考：Android运行Keras/TF模型。
sinat_18131557·2022-12-29 13:02

TF-Lite极简参考-模型转换

TF-Lite极简参考-模型转换《TF-Lite极简参考-模型转换》  TensorFlowLite可以很方便的把基于TensorFlow训练的模型进行转换，然后推理，在TensorFlow2.0中，keras
Mr.RottenPeach·2022-12-29 13:32

边缘计算：基于tflite实现andriod边缘端回归预测推理实战

读了本文，你可以实现从云端利用DNN模型进行训练，模型保存.h5格式（基于keras）或是savedmodel格式（tf2.0版本），模型转化为tflite，利用androidstudio编写java接口程序
seaside2003·2022-12-29 13:56

tensorflow2快速入门 最干教程

Tf.keras和keras区别：Tf.keras支持基于tf.data的模型训练Tf.keras支持TPU训练Tf.keras支持tf.distribution的分布式策略Tf.keras可以与tf的额
weixin_45955767·2022-12-29 13:55

TensorFlow 2.0 API层次结构

三、高阶API第三层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。建模方式有三种：•Sequ
小鹿~·2022-12-29 13:55

TensorFlow2——Keras概述

文章目录1、导入tf.keras2、建立一个简单的模型SequentialmodelConfigurethelayers3、训练和评估设置训练使用NumPy数据训练使用tf.data数据集训练评估和预测
Jacob Jiang·2022-12-29 13:55

TensorFlow 2.x

主要包括数据管道tf.data，特征列tf.feature_column，激活函数tf.nn，模型层tf.keras.layers，损失函数tf.keras.losses，评估函数tf.k
eight_Jessen·2022-12-29 13:17

寒假学习计划

对寒假的学习计划有个大致的规划：1.提升运用keras的水平，使得能够更加顺利的实现所想的模型。2.全面踏入医学影像项目的学习和实操，多读论文，能够做出一些成果。
圆大侠·2022-12-29 13:37

深入解决keras、tf的gpu运行问题

之前写过一篇配置keras+tensorflow+cudnn的GPU环境配置教程，但后面主要用Pytorch去了。
fun_always·2022-12-29 12:18

win10跑深度学习程序无法调用gpu的问题（已解决）

windows系统又使用的比较习惯，过去使用过ubuntu系统，里面写文档什么的确实不习惯，所以自己做的实验项目也主要是以win10为主工具是常见的pycharm+anaconda+win10采用的是keras2.3.1
Sawyer Zhang·2022-12-29 12:17

python神经网络框架_NNoM是一个专门为了神经网络在 MCU 上运行的框架

NNoM)NNoMisahigh-levellinferenceNeuralNetworklibraryspecificallyformicrocontrollers.HighlightsDeployKerasmodeltoNNoMmodelwithonelineofcode.User-friendlyinterfaces.Suppor
weixin_39620065·2022-12-29 11:28

杰理之nnom【篇】

使用一行代码将Keras模型部署到NNoM模型,支持复杂的结构;Inception，ResNet，DenseNet，OctaveConvolution…
Rambo-Lamborghini·2022-12-29 11:27

keras 中的SeparableConv2D和DepthwiseConv2D 卷积

在keras代码中我们看到有SeparableConv2D和DepthwiseConv2D卷积，我们来聊聊他们之间的差别。
liguiyuan112·2022-12-29 11:57

keras环境搭建

目录1.安装miniconda2.安装CPU版本的tensorflow2.安装keras3.安装依赖库4.测试环境：win10，无独立显卡，不用GPU加速。
卡卡6·2022-12-29 11:55

NNOM第一个模型实例

目录一、keras开发环境搭建二、安装visualstudio20191.下载安装2.配置使用MSVC编译器三、编译第一个NNOM的demo1.下载源码2.安装依赖库3.编译auto_test四、移植1
卡卡6·2022-12-29 11:14

深度学习-服装种类识别实例（超详细的tensorflow讲解）

指南使用了tf.keras，它是TensorFlow中用来构建和训练模型的高级API。
翼达口香糖·2022-12-29 00:45

删除虚拟环境

Ubuntu16.04Anaconda创建虚拟环境Tensorflow+keras+opencv_wuhongwuyan的博客-CSDN博客删除虚拟环境删除整个环境：condaremove-n环境名称-
qq_39429669·2022-12-29 00:09

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 3

importkerasimporttensorflow.keras.layersaslayersmodel=keras.models.Sequential([layers.Conv2D(32,(3,3)
程序员到程序猴·2022-12-29 00:08

基于Tensorflow深度学习框架下的图像增强(一)

比如说平移或者按角度的旋转,放大缩小综合的随机执行这些变换导入基础python包importmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage%matplotlibinlinefromkeras.preprocessingimportimage
Ai扫地僧（yao）·2022-12-28 22:34

通过Keras回调函数和Tensorboard来检查并监控深度学习模型

Tensorboard在深度学习中的必要性我们在训练模式的时候，很多事情一开始都无法预测。尤其是我们不知道需要多少轮才能够得到最佳验证损失。我们常常采用的策略是：训练足够多的轮次，这时模型已经开始过拟合，根据这一次运行来确定训练所需要的正确轮数，然后使用这个最佳轮数从头开始再启动一次新的训练。无疑，这种方法是非常浪费时间和资源的。处理这个问题的更好方法是，当我们观察到模型的验证损失值不再改善的时候
很随便的wei·2022-12-28 22:04

keras 的 example 文件 class_activation_maps.py 解析

该文件功能是实现一个CNN可视化，我不知道这个叫法算不算专业，可以参考别人写的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/51631163https://blog.csdn.net/weixin_40955254/article/details/81191896应该就是看下神经网络是通过关注哪部分区域预测出的最终结果其基础网络是resnet50，get_cam_model函数中对
zhqh100·2022-12-28 20:12

python3深度学习---第五章学习笔记：tensorflow卷积神经网络Conv2D

因为第5章的代码较多，且零散，所以对代码进行了一些调整和归纳，将零散的代码归为函数使用第一节MNIST的卷积网络实现很简单，因为数据集已经集成在keras里了，而在第二节准备数据集的时候遇到了点小问题，
AItitanic·2022-12-28 19:13

【深度学习】梯度消失和梯度爆炸问题的最完整解析

作者丨奥雷利安·杰龙来源丨机械工业出版社《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》编辑丨极市平台1梯度消失与梯度爆炸正如我们在第10章中讨论的那样，反向传播算法的工作原理是从输出层到输入层
风度78·2022-12-28 19:06

已安装TensorFlow-GPU但未启用的解决参考策略

问题描述：已安装TensorFlow-GPU，但是仍然用CPU进行计算原因：可能是TensorFlow和Keras没有安装好。或者TensorFlow和TensorFlow-GPU有冲突。
因吹斯挺828·2022-12-28 16:05

tensorflow识别不了gpu rtx3080解决方式

用2年前的rtx3080电脑运行深度学习代码，配置：驱动nVidia11.1，cuda11.1.1,cudann=8.0.4,tensorflow=2.4.1,keras=2.4.3.换了一台3080电脑
小唐很淘气·2022-12-28 16:03

【强化学习/gym】(二)一些强化学习的框架或代码

Keras(tf)kerasrlKeras文档中有四篇关于强化学习的例子，涉及的算法是ActorCritic、DDPG、DQN、PPO这几个例子代码都比较简洁，并且有清晰明了的说明，便于学习。
o0o_-_·2022-12-28 16:45

经典卷积神经网络(二) Pytorch torchvision.models

接着上一篇Google阵营Tensorflow/Keras为我们提供了大量pre-trained经典卷积网络模型，这一篇继续介绍Pytorch如何使用Pytorchtorchvision.models中的经典模型进行快速迁移学习
老光头_ME2CS·2022-12-28 15:06

循环神经网络

本文主要记录了我使用Tensorflow的Keras接口训练循环神经网络的过程。循环神经网络原理RNN定义循环神经网络(RNN，RecurrentNeu
雾雨霜星·2022-12-28 14:09

在tf.keras.layers.Conv3D中的input_shape 应该怎么输入

处理视频时，每个视频由37帧组成，每个图像的尺寸为1001003，所有数据集的形状为【nums_of_videos，37，100，100，3】如果想要将这些数据通过tf.keras.layers.Conv3D
哈_哈，笑一个吧！·2022-12-28 12:01

1.2.深度卷积生成对抗网络（DCGAN)

%matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.layersimportActivation
大肥肥肉肉·2022-12-28 12:19

成功解决问题 cannot import name 'tf_utils'

在调试代码时，出现了如下问题：cannotimportname'tf_utils'查阅了一些资料发现是tensorflow与keras版本不兼容的问题解决步骤：1.piplist查看tensorflow
Lusiamoon·2022-12-28 08:24

【动手学深度学习】使用块的网络（VGG）

经典卷积神经网络VGG介绍激活函数ReLu函数实现VGG-11tf.keras.layers.Conv2D()f.keras.layers.MaxPool2D()定义块卷积层部分全连接层tf.keras.layers.Flatten
往阳光走·2022-12-28 08:50

如何使用Tensorflow的VGG16预置模型

Pycharm进行测试，镜像内容为：Ubuntu18.04Python3.9CUDA11.2cuDNN8NVCCTensorflow2.8.0VNC预置模型参数解释在官方给定的文档中，模型的预置参数如下tf.keras.applications.vgg16
一只大老铁·2022-12-28 08:18

[Python图像识别] 五十一.水书图像识别之利用数据增强扩充图像数据集

希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~上一篇文章详细讲解如何利用Keras构建AlexNet和CNN模型，实现自定义数据集的图像分类。这篇文章将详细讲解利用数据增强方法实现图像
Eastmount·2022-12-28 08:21

pytorch之nn.Sequential类详解——使用Sequential类来自定义顺序连接模型

前言：类似于keras中的序贯模型，当一个模型较简单的时候，我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。
zouxiaolv·2022-12-28 08:51

Pytorch-nn.sequential

前言：类似于keras中的序贯模型，当一个模型较简单的时候，我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。
小火箭丶·2022-12-28 07:38

PyTorch基础教程学习笔记（四）： nn.Sequential

前言：类似于keras中的序贯模型，当一个模型较简单的时候，我们可以使用torch.nn.Sequential类来实现简单的顺序连接模型。
坚硬果壳_·2022-12-28 07:38

使用keras框架进行猫狗分类

使用keras框架进行猫狗分类一.卷积运算二.准备数据集2.1从Kaggle官网中下载数据集2.2通过脚本制作数据集分类三.构建网络四.数据预处理五.使用图像增强技术一.卷积运算密集连接层和卷积层的根本区别在于
仝佳轩·2022-12-28 06:37

小白的神经网络学习

小白的神经网络学习笔记文章目录小白的神经网络学习笔记一.环境配置二.感知器（Perceptron）单层感知器多层感知器（MLP，MultilayerPerceptron）Keras实现三.逻辑回归与交叉熵关于
summer_bugs·2022-12-28 06:02

猫狗二分类模型

（2）图像输入之前需要预处理，将其转换为浮点数张量，使用了keras.preprocessing.image中的ImageDataGenerator类，它可以实现图像的缩放，旋转，平移，错切等操作。
爱吃肉夹馍的公子渝·2022-12-28 06:25

基于卷积神经网络的猫狗识别

TensorFlow和Keras数据来源：Kaggle在2013年公开的猫狗数据集，该数据集总共25000张图片，猫狗各12500张。
饿丸·2022-12-28 06:25

第13周实验-基于卷积神经网络的猫狗识别

deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/5.2-using-convnets-with-small-datasets.ipynb,利用TensorFlow和Keras
ChYangZzz·2022-12-28 06:24

VGG16 keras框架 猫狗识别【使用预训练的卷积神经网络】

VGG16keras框架猫狗识别【使用预训练的卷积神经网络】一.前言二.特征提取三.实现步骤3.1将VGG16实例化3.2使用预训练的卷积基提取特征一.前言想要将深度学习应用在小型数据集，一种高效的方法是使用预训练的网络
仝佳轩·2022-12-28 06:54

数据挖掘模型学习

importpandasaspdfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.coreimportDense,Activation参数初始化inputfile
weixin_46089872·2022-12-28 01:44

Keras中损失函数binary_crossentropy和categorical_crossentropy产生不同结果的分析

我在进行一个小的实验时突然发现了两个不同的结果，在进行首先体识别的任务中。这是一个多分类的问题，它总共有10类。一开始我只是为了验证一下实验的效果，就直接在网络上找了一个代码然后就直接对着这个代码跑了。最后实验也跑通了。最后发现了一个特征奇怪的问题。当我直接跑这个代码的时候发现准确度很高，而且出奇的稳定。没有多少波动。当我从别的地方import一个网络运行时发现结果差别很大。我检查了两个代码发现没
skyfengye·2022-12-28 01:37

【笔记】机器学习 - 李宏毅 - 9 - Keras Demo

3.1configuration3.2寻找最优网络参数代码示例：#1.Step1model=Sequential()model.add(Dense(input_dim=28*28,output_dim=500))#Dense是全连接model.add(Activation('sigmoid'))model.add(Dense(output_dim=500))model.add(Activation
Yanqiang_CS·2022-12-28 01:35

偏差，残差，方差在机器学习中的区别

通常在深度学习中，我们每一次训练迭代出来的新模型，都会拿训练数据进行预测，偏差就反应在预测值与实际值匹配度上，比如通常在keras运行中看到的准确度为96%，则说明是低偏差；反之，如果准确度只有70%，
深海的幽灵·2022-12-28 01:04

【问题解决】cannot import name ‘get_config‘ from ‘tensorflow.python.eager.context‘

cannotimportname‘get_config’from‘tensorflow.python.eager.context’问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：原因分析：：大概率可能是tensorflow和keras
Ljtion·2022-12-28 00:32

keras导入包报错ImportError: cannot import name ‘get_config‘

ImportError:cannotimportname‘get_config’Traceback(mostrecentcalllast):File"siameseNet.py",line6,infromkeras.layersimportMergeFile
俯仰天地·2022-12-28 00:02

车牌识别模型转换出现cannot import name ‘get_config‘

Traceback(mostrecentcalllast):File"convert_model.py",line1,infromkeras.modelsimportload_modelFile"D:\
uuyymilkyl·2022-12-28 00:30
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