#keras 第79页

python导入keras_python – Keras ImportError：无法导入名称初始化

错误：(tensorflow)jcsu@jcsu:~$pythonPython2.7.13|ContinuumAnalytics,Inc.|(default,Dec202016,23:09:15)[GCC4.4.720120313(RedHat4.4.7-1)]onlinux2Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation

weixin_39677538·2022-11-29 05:51

解决tensorflow或keras导入错误：“ ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程序。”

之前都是利用anaconda安装spyder和jupyternotebook，但有一次不知什么原因导致spyder和jupyternotebook甚至整个anaconda都无法打开，试了很多方法也没有解决问题。心想安装了这么多三方包，就因为anaconda的问题就得全部卸载了心里很不爽，决定以后不用anaconda了。于是重新安装python，并用pip安装spyder和jupyternotebo

ACE-Mayer·2022-11-29 05:20

遇到的有关深度神经网络及有关函数

keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer

m0_51367024·2022-11-29 05:17

【pycharm】TensorFlow安装

1、TensorFlow安装keras需要在TensorFlow之上才能运行。所以这里安装TensorFlow。

weixin_45052870·2022-11-28 23:46

【解决】ImportError: cannot import name ‘multi_gpu_model‘ from ‘tensorflow.keras.utils‘

不同的TensorFlow版本路径变了，对于tensorflow-gpu==2.7.0.用fromtensorflow.python.keras.utils.multi_gpu_utilsimportmulti_gpu_model

Love绘梨衣的Mr.lu·2022-11-28 21:23

安装Tensorflow1.14（cpu）+Kera2.2.5指南

摆烂牛杂·2022-11-28 21:22

Tensorflow2.0之 tf.keras.layers.Conv1D 做自然语言处理

tf.keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate

辰溪0502·2022-11-28 21:47

裸机服务器安装tensorflow-gpu和keras指南

服务器是linux，已经用ssh连接成功，在这边condainstalltensorflow-gpu==1.14.0顺便，本机也安装一下，不过用的pippipinstalltensorflow-gpu==1.14.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple之前网上看了很多教程，走了很多弯路，感觉有必要记一下，cuda、cudnn也都不需要自己装，cond

往事如yan·2022-11-28 21:14

TensorFlow&Keras(CPU版本)安装记录

本篇博客介绍了在Windows10系统Anconda环境下安装cpu版本tensorflow1.14和tensorflow2.3.0及对应Keras的详细过程，期间遇到的问题和解决方法也一并记录了下来。

专注&专心·2022-11-28 21:11

tensorflow2.x股票预测

importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1'importnumpyasnpfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportActivation

小杨变老杨·2022-11-28 21:41

tensorflow2.x中英文翻译

CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1'importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportmodels

小杨变老杨·2022-11-28 21:41

【Tensorflow】tf.contrib.slim

但事实上它已经成为我比较喜欢，甚至是比较常用的模块，github上面大部分tensorflow的工程都会涉及到它，不得不说，撇开Keras，TensorLayer，tfLearn这些个高级库不谈，光用tensorflow

YZXnuaa·2022-11-28 21:04

Tensorflow2.0 一维卷积神经网络搭建

代码如下：#首先搭建网络，这里以最简单的sequential为例#先是卷积sequential=[tf.keras.layers.Conv1D(2,kernel_size=1,padding='same

Gentlezzx·2022-11-28 21:02

from keras.engine.topology import Layer 无此模块问题

参考博客：Keras自定义层时遇到版本问题_orDream的博客-CSDN博客在2.2.0版本前，fromkerasimportbackendasKfromkeras.eng

lililinglingling·2022-11-28 20:45

C++实现超分辨率重建 EDSR

本来也想测试下效果，但模型在drive.google.com上下不了（PyTorch，以及keras），下了一个Tensorflow的pb模型，用Tensorflow或者OpenCV都没有打开。

juebai123·2022-11-28 19:37

NLP（七）：前馈神经网络基础回顾（NN模型及其正则化，dropout，各种梯度求解算法等模型优化策略）

我想听相声·2022-11-28 19:33

深度学习实例--服装识别

附上TensorFlow原址：https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/bas

Gingkens·2022-11-28 18:25

keras 开发文档 5：自定义fit（）中发生的事情（Customizing what happens in fit()）

文章目录介绍设置第一个简单的例子进入lower-level支持sample_weight和class_weight提供您自己的评估步骤总结：端到端GAN示例参考引用介绍当您进行监督学习时，可以使用fit（），一切都会顺利进行。当您需要从头开始编写自己的训练循环时，可以使用GradientTape并控制每个小细节。但是，如果您需要自定义训练算法，又想从fit（）的便捷功能中受益，例如回调，内置分发支

研海无涯·2022-11-28 16:25

Tensorflow实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类

Tensorflow实现神经网络及实现多层神经网络进行时装分类1.tf.keras构建模型训练评估测试API介绍importtensorflowastffromtensorflowimportkeras1.1

IT之一小佬·2022-11-28 16:22

Keras简单实现自定义损失函数

keras大家都用过，可是想要自定义一个简单的损失函数，可不是一件简单的事情，今天介绍一种笨比方法来自定义keras的函数，无需修改keras底层代码我们把神经网络比作黑箱子，我们提供输入和答案，它就会自己学习啦

AkagiSenpai·2022-11-28 16:50

Keras函数式(functional)API的使用

##------MultilayerPerceptron------##fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportInput,De

打工小黄人·2022-11-28 15:27

Keras 自定义模型：自定义fit的train_step

目录前言Keras创建Model类的两种方式使用标准的`FunctionalAPI`使用tf.keras.Model的子类自定义Model.fit实现train_step函数模型训练针对代码的简单说明低阶

November丶Chopin·2022-11-28 15:18

Neural Collaborative Filtering复现

环境tensorflow-gpu：2.4keras:2.3.1在原代码上需进行的修改：1.NeuMF.pyget_model函数#EmbeddinglayerMF_Embedding_User=Embedding

宇来风满楼·2022-11-28 15:22

人工智能实践：Tensorflow笔记（4）——网络八股扩展

文章目录1、tf.keras搭建神经网络八股2、自制数据集3、数据增强4、断点续训5、参数提取6、acc&loss可视化7、给图识物1、tf.keras搭建神经网络八股六步法importtrain,testSequential

Pumpkin-_-·2022-11-28 14:31

1998-2015经典卷积神经网络简介

InceptionNet-20145.ResNet-20151.LeNet-1998简介：YannLeCun在1998年提出，是始祖卷积网络特点：通过共享卷积核减少了网络的参数网络模型↓classLeNet5(tf.keras.Model

什么都干的派森·2022-11-28 14:30

【tensorflow】给图识物

神经网络自动识别出值，输出识别结果前向传播执行应用predict(输入特征,batch_size=整数)#给定输入特征，经过预测，得到前向传播计算结果实现预测仅需3步：复现模型，实现前向传播model=tf.keras.models.Sequential

Gardenia。·2022-11-28 14:24

第4讲--神经网络八股扩展

存取模型④参数提取，把参数存入文本⑤acc/loss可视化，查看训练效果⑥应用程序，给图识物下面主要讲解一下③④⑤⑥：1.3断点续训，存取模型读取模型：load_weights（路径文件名）保存模型：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

loveysuxin·2022-11-28 14:47

tensorflow2.2中定义的ResNet和ResneXt中的bottleneck结构

ResNet网络结构2、tensorflow中的三种ResNet或ResNeXt结构单元2.1、第一种结构单元2.2第二种结构单元2.3第三种结构单元1、论文中提出的ResNet网络结构tensorflow的Keras

ACE-Mayer·2022-11-28 12:39

word2vec词向量文本分类实现（TensorFlow版，算法TextCNN）

之前也写过word2vec词向量文本分类实现，不过那是基于Keras。今天来写下tensoflow版的代码。再来感受下它的魅力。

总裁余(余登武)·2022-11-28 12:07

keras-yolo3-master 项目实战cookbook

解决办法：通过在.py文件中添加print()命令发现文件的打开路径有问题，因此在代码中手动添加.weights的绝对路径，使程序能够找到该文件ConverttheDarknetYOLOmodeltoaKerasmodel

啥都会点的大秀·2022-11-28 12:04

基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统

在我之前的博文中也写过一篇关于垃圾识别的文章，主要是基于tensorflow和keras实现的，数据集是一个比赛提供的，有40个细分的子类别，最近是在学习PyTorch框架，实践做项目的过程中就想拿垃圾识别的数据集再开发垃圾识别模型

Together_CZ·2022-11-28 12:25

keras实现注意力机制

分别来用keras实现通道注意力模块和空间注意力模块。

大家都要开心·2022-11-28 09:34

python attention机制_[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类（机器如何读懂人心）...

[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心)笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中，讲解了Attention机制的概念与技术细节，本篇内容配合讲解

耳召召·2022-11-28 09:00

通道注意力机制keras_注意力机制及Keras实现

注意力往往与encoder-decoder(seq2seq)框架搭在一起，假设我们编码前与解码后的序列如下：编码时，我们将source通过非线性变换到中间语义：则我们解码时，第i个输出为：可以看到，不管i为多少，都是基于相同的中间语义C进行解码的，也就是说，我们的注意力对所有输出都是相同的。所以，注意力机制的任务就是突出重点，也就是说，我们的中间语义C对不同i应该有不同的侧重点，即上式变为：常见的

weixin_40009026·2022-11-28 08:59

通道注意力机制keras_【干货】基于Keras的注意力机制实战

【导读】近几年，注意力机制(Attention)大量地出现在自动翻译、信息检索等模型中。可以把Attention看成模型中的一个特征选择组件，特征选择一方面可以增强模型的效果，另一方面，我们可以通过计算出的特征的权重来计算结果与特征之间的某种关联。例如在自动翻译模型中，Attention可以计算出不同语种词之间的关系。本文一个简单的例子，来展示Attention是怎么在模型中起到特征选择作用的。代

weixin_39869043·2022-11-28 08:29

2021刷新COCO和Cityscapes | Polarized Self-Attention：极化自注意力机制（keras实现）

PolarizedSelf-Attention:TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegressionpaper:https://arxiv.org/pdf/2107.00782.pdfcode:https://github.com/DeLightCMU/PSA摘要像素级回归是细粒度计算机视觉任务中最常见的问题，如估计关键点热图和分割掩模。这些回归问题非常具有挑战性，特别是

xdhe1216·2022-11-28 08:27

Keras自定义layer

方法一：编写Layer继承类keras.engine中包含了Layer的父类，我们可以通过继承来实现自己的层。

AI剑客·2022-11-28 08:54

在Keras中实现Multi-head-attention

多头注意力机制其实本质上就是将多个注意力结果进行拼接后输出，目前有多种拼接的方法。第一种：拼接后乘以一个可训练矩阵进行维度转换。例如有32维数据，则设置8个head，每个head有32维，则最后拼接结果为32x8=256维，再设置一权值矩阵为W0为（256x32），则最后结果为【1x256】x【256x32】=1x32第二种方法：将每一个头的维度缩小再对每个头的结果直接拼接为最后的输出维度。例如有

勤劳的复读机·2022-11-28 08:23

[深度学习实验]通过keras实现Attenion注意力机制

前言：为何写此篇？最近搞毕设，需要用到Attenion去学习时间序列，同性交友网（github）和CSDN也有很多文章，但是由于Tensorflow迭代比较快，而很多历程使用的是旧版本，这让我们这种CV掏粪男孩很难受。而且由于大佬们的版本都是涉及到多通道的注意力值，我也就进行了简化，只处理单通道数据。所以写下此篇方便大家愉快CV，也顺便记录一下自己的感悟吧。参考文献https://github.c

吃坨翔壮壮胆·2022-11-28 08:52

【Keras】注意力机制（Attention）

Keras注意力机制注意力机制导入安装包加载并划分数据集数据处理构建模型main函数注意力机制从大量输入信息里面选择小部分的有用信息来重点处理，并忽略其他信息，这种能力就叫做注意力（Attention）

茶哩·2022-11-28 08:48

keras cnn注意力机制_自注意力GitHub代码（地址）

kerascnn注意力机制_自注意力可以替代CNN，能表达任何卷积滤波层丨代码已开源论文：https://arxiv.org/abs/1911.03584GitHub：https://github.com

Vertira·2022-11-28 08:17

Python深度学习12——Keras实现注意力机制(self-attention)中文的文本情感分类（详细注释）

Keras封装性比较高，现在的注意力机制都是用pytorch较为多。但是使用函数API也可以实现，Keras处理文本并且转化为词向量也很方便。

阡之尘埃·2022-11-28 08:44

lstm的应用 java实现_浅谈RNN、LSTM + Kreas实现及应用

1、读取IMDb数据集2、建立token字典3、使用token将“影评文字”转换成“数字列表”4、截长补短让所有“数字列表”的长度都为1005、建立嵌入层将“数字列表”转换为“向量列表”'''fromkeras.preprocessingimportsequence

weixin_39747615·2022-11-28 08:40

浅谈keras.preprocessing.text

目录一、主要API二、探究hashing_trick三、python的hash()函数1、关于hash()函数2、关于hash冲突四、关于EmbeddingKeras是一个用python编写的开源神经网络库

此何人哉tan·2022-11-28 08:39

自然语言处理python进阶脚本之家_文本分类

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(FrançoisChollet)执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用

weixin_39875842·2022-11-28 08:39

【学习笔记】《Python深度学习》第三章：神经网络入门

文章目录1神经网络核心组件1.1层：深度学习的基础组件1.2模型：层构成的网络1.3损失函数与优化器：配置学习过程的关键2Keras简介2.1Keras、TensorFlow、Theano和CNTK2.2

Schanappi·2022-11-28 08:25

Kaggle入门第二天之tensorflow解决MNIST手写数字识别问题

第一次用tensorflow，很多基础概念也不是很了解，纯粹靠keras的API接口做出了神经网络并进行了一系列调整，还是学到了不少，写在这里并且分享给和我一样的真萌新一些经验吧。

XINFINFZ·2022-11-28 08:25

Tensorflow&numpy&keras比较详细的学习笔记(附每一个函数的示例代码和练习程序）

官方的学习对Tensorflow进行了系统化的Tensorflow常用函数和变量的笔记总结，里面包括了从基础的张量创建到深入的初步和进阶的进行构造BP,CNN,RNN等网络模型的Tensorflow_keras

loty_capoo·2022-11-28 08:46

[Tensorflow] 使用 tf.train.Checkpoint() 保存 / 加载 keras subclassed model

[Tensorflow]使用tf.train.Checkpoint()保存/加载kerassubclassedmodel在subclassed_model.py中，通过对tf.keras.Model进行子类化

dichunpu6524·2022-11-28 07:45

《PyTorch深度学习实战》学习小结

前言PyTorch是Facebook发布的一款非常具有个性的深度学习框架，它和Tensorflow，Keras，Theano等其他深度学习框架都不同，它是动态计算图模式，其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变

一銤阳光·2022-11-28 07:13

推荐频道

#keras