Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化 。Keras在代码结构上由面向对象方法编写,完全模块化并具有可扩展性,其运行机制和说明文档有将用户体验和使用难度纳入考虑,并试图简化复杂算法的实现难度 。Keras支持现代人工智能领域的主流算法,包括前馈结构和递归结构的神经网络,也可以通过封装参与构建统计学习模型 。在硬件和开发环境方面,Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算,可以根据后台设置转化为Tensorflow、Microsoft-CNTK等系统下的组件 。

关于keras框架的介绍以及操作使用

Keras 是一个 Python 深度学习框架,可以方便地定义和训练几乎所有类型的深度学习模型。Keras 最开始是为研究人员开发的,其目的在于快速实验。我们可以进入网站主页 - Keras 中文文档查看keras内的配置,如图所示: Keras的使用很简单上手,但是运行keras需要一个后端引擎, ... »

keras框架下的深度学习(一)手写体识别

这个系列文章主要记录使用keras框架来搭建深度学习模型的学习过程,其中有一些自己的想法和体会,主要学习的书籍是:Deep Learning with Python,使用的IDE是pycharm。 在深度学习中的深度指的是数据模型中包含着的多个层次,而深度学习是对一堆数值做数学运算,但是这种数学运算 ... »

tf.keras训练iris数据集

import tensorflow as tf import os from sklearn import datasets import numpy as np # 加载数据集 "&quo »

GumpYan

神经网络(NN)实现多分类-----Keras实现

IRIS数据集介绍 IRIS数据集(鸢尾花数据集),是一个经典的机器学习数据集,适合作为多分类问题的测试数据,它的下载地址为:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine »

USTC-ZCC

《机器学习(周志华)》笔记--神经网络(5)--误差逆传播算法(BP):固定增量与批量、权值的初始化、输出层激活函数、损失函数、全局最小与局部最小、Keras

三、误差逆传播算法(BP) 3、固定增量与批量 固定增量: 逐样本,计算误差,更新权重 批量:所有训练数据,计算平均误差,更新权重。 4、权值的初始化 权值的初始值决定了搜索的七点,其值不能太大,如果 »

lsm-boke

python深度学习库keras——安装

1、TensorFlow安装 keras需要在TensorFlow之上才能运行。所以这里安装TensorFlow。TensorFlow需要vs2015环境,需要wein64位环境,所以32位的小伙伴需 »

windyrainy

tf.keras 用生成器读取图片数据+预处理

0. 需求 当训练的数据非常多时,是不希望分配过多的内存将数据存入,否则其他占用内存的数据处理步骤就没法进行了。我们最好是以小批量地方式读入数据,然后预处理,然后送到网络,之后释放内存,以此循环。 1 »

mx0813

keras与tensorflow关系

TensorFlow和theano以及Keras都是深度学习框架,TensorFlow和theano比较灵活,也比较难学,它们其实就是一个微分器 Keras其实就是TensorFlow和Keras的接口(Keras作为前端,TensorFlow或th... »

tensorflow2.0第2章 Tensorflow keras实战

本门课程的基础章节,详细介绍了如何使用tf.keras进行模型的搭建以及大量的深度学习的理论知识。理论知识包括分类问题、回归问题、损失函数、神经网络、激活函数、dropout、批归一化、深度神经网络、 »

wisir

TensorFlow从0到1之TensorFlow Keras及其用法(20)

Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API。添加层就像添加一行代码一样简单。在模型架构之后,使用一行代码,你可以编译和拟合模型。之后,它可以用于 »

huanghanyu