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  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dzgybd

  1. keras-yolo3-master.zip

  2. 利用keras-yolo3训练自己的模型参数，并进行识别，这里包含自己训练的数据，便于实现。原始代码https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-08
    • 文件大小：229638144
    • 提供者：OEMT_301

  1. PyTorch和Keras计算模型参数的例子

  2. 今天小编就为大家分享一篇PyTorch和Keras计算模型参数的例子，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：25600
    • 提供者：weixin_38751177

  1. keras读取训练好的模型参数并把参数赋值给其它模型详解

  2. 主要介绍了keras读取训练好的模型参数并把参数赋值给其它模型详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：92160
    • 提供者：weixin_38599537

  1. keras的load_model实现加载含有参数的自定义模型

  2. 主要介绍了keras的load_model实现加载含有参数的自定义模型，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：90112
    • 提供者：weixin_38551376

  1. keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作

  2. 主要介绍了keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38725902

  1. Keras 快速解决OOM超内存的问题

  2. 如果在Keras内部多次使用同一个Model，例如在不同的数据集上训练同一个模型进而得到结果，会存在内存泄露的问题。在运行几次循环之后，就会报错OOM。 解决方法是在每个代码后面接clear_session()函数，显示的关闭TFGraph，再重启。 详情参考 https://keras.io/backend/#backend-functions。 from keras import backend as K K.clear_session() 补充知识：Keras多次加载模型进行测试时内存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38698403

  1. 使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式

  2. Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。在使用这些模型的时候，有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层，如果包含，则可以将图像分为ImageNet中的1000类，如果不包含，则可以利用这些参数来做一些定制的事情。 在运行时自动下载有可能会失败，需要去网站中手动下载，放在“~/.keras/models/”中，使用WinPython则在“settings/.keras/models

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38543749

  1. 使用Keras预训练模型ResNet50进行图像分类方式

  2. Keras提供了一些用ImageNet训练过的模型：Xception，VGG16，VGG19，ResNet50，InceptionV3。在使用这些模型的时候，有一个参数include_top表示是否包含模型顶部的全连接层，如果包含，则可以将图像分为ImageNet中的1000类，如果不包含，则可以利用这些参数来做一些定制的事情。 在运行时自动下载有可能会失败，需要去网站中手动下载，放在“~/.keras/models/”中，使用WinPython则在“settings/.keras/models

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_38684328

  1. keras:model.compile损失函数的用法

  2. 损失函数loss：该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。详情见losses 可用的损失目标函数： mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorica

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38691641

  1. Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式

  2. SGD 随机梯度下降 Keras 中包含了各式优化器供我们使用，但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛，然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能，然后再尝试使用其他优化器。 Keras 中文文档中对 SGD 的描述如下： keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False) 随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov动量 参数： lr：大或等于0的浮点数，学习率 mom

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：66560
    • 提供者：weixin_38545332

  1. Keras 实现加载预训练模型并冻结网络的层

  2. 在解决一个任务时，我会选择加载预训练模型并逐步fine-tune。比如，分类任务中，优异的深度学习网络有很多。 ResNet, VGG, Xception等等… 并且这些模型参数已经在imagenet数据集中训练的很好了，可以直接拿过来用。 根据自己的任务，训练一下最后的分类层即可得到比较好的结果。此时，就需要“冻结”预训练模型的所有层，即这些层的权重永不会更新。 以Xception为例： 加载预训练模型： from tensorflow.python.keras.applications i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：156672
    • 提供者：weixin_38739950

  1. 浅谈Keras中shuffle和validation_split的顺序

  2. 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_split，那么你的验证集中很可能将全部是负样本 同样的，这个东西不会有任何错误报出来，因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle，保险

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38555304

  1. keras读取训练好的模型参数并把参数赋值给其它模型详解

  2. 介绍 本博文中的代码，实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5，并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model。 函数式模型 官网上给出的调用一个训练好模型，并输出任意层的feature。 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer(‘block4_pool’).output) 但是这有一个问题，就是新的model，如果输入inputs和训练好的model的inputs大

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38658086

  1. keras 模型参数,模型保存,中间结果输出操作

  2. 我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ ''' Created on 2018-4-16 ''' import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import Model from keras.callbacks import ModelCheckpoint,Callback import numpy as np import tflearn i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：111616
    • 提供者：weixin_38608055

  1. 从零基础入门Tensorflow2.0 —-二、5.2实战sklearn封装keras模型（超参数搜索）

  2. every blog every motto: In the end, it’s not the years in your life that count. It’s the life in your years. 0. 前言 用skleran 封装keras模型 1. 代码部分 1. 导入模块 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import numpy as np impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：72704
    • 提供者：weixin_38609913

  1. Keras #1 – 训练一个小神经网络，并将它移值到单片机上运行

  2. 本文介绍了如何使用Keras框架，搭建一个小型的神经网络-多层感知器，并通过给定数据进行计算训练，最后将训练得到的模型提取出参数，在51单片机上进行部署运行。 目录 0 – 楔子 1 – 训练模型 1-1 模型的设计 1-2 数据集 1-3 模型的训练 1-4 模型的保存与再载入 2 – 部署模型 2-1 模型参数的提取 2-2 矩阵的运算方式 2-3 NNLayer 2-4 在单片机上运行 0 – 楔子 在前一篇文章（Keras #0 – 搭建Keras环境，跑一个例程），介绍了如何使用 An

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38655767

  1. diabetes-onset-detection:使用网格搜索，Keras模型，scikit学习，辍学正则化和最佳超参数检测糖尿病-源码

  2. 糖尿病发作检测 machinelearning{han2021cs, title={Diabetes Onset Detection using Keras Model}, author={Nguyen, Han}, year={2021}, associate={Personal Project} } 简要描述;简介 该项目是一个基于机器学习的应用程序，通过Keras模型和寻找最佳超参数的训练方法（使用网格搜索和scikit-learn并优化神经元数量）来预测个人是否患有糖尿病

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42132354

  1. talos：TensorFlow，Keras和PyTorch的超参数优化-源码

  2. Keras的超参数优化 •••••••• Talos通过完全自动化的超参数调整和模型评估，从根本上改变了普通的Keras工作流程。 Talos完全公开了Keras功能，没有新的语法或模板可学习。 塔罗斯 TL; DR Talos可以从根本上改变普通的Keras工作流程，而不会占用任何Keras。 与任何Keras模型一起使用 花费几分钟来实施 无需学习新语法 为您的工作流程增加零新开销 Talos专为希望完全控制其Keras模型的数据科学家和数据工程师而设计，但他们厌倦了无意识的参数跳跃

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：336896
    • 提供者：weixin_42099755

  1. PyTorch和Keras计算模型参数的例子

  2. Pytorch中，变量参数，用numel得到参数数目，累加 def get_parameter_number(net): total_num = sum(p.numel() for p in net.parameters()) trainable_num = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) return {'Total': total_num, 'Trainable': trainable_nu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：28672
    • 提供者：weixin_38530995
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