使用Keras的多输入模型(模型API) - 腾讯云开发者社区

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Keras多输入模型实例

一般情况下，利用Keras建立模型，会使用线性模型（Sequential），但是在一些特殊情况下，我们或许会有多个input，这样的话，我们就不会使用线性模型，而使用Keras的Model。...from keras.models import Sequential # 线性模型，我们这次不使用这种 from keras.models import Model # Model可以用来处理多输入和多输出...简单的使用几层全连层就完成了架构。对Input进行命名不是必须的，但是会比较直观。和线性模型不同的是，我们必须定义每一层的输入和输出，这样才能找到每一层的对应关系。...concatenate层链接了x1和x2的输出层，具有合并的作用。最后在定义模型输入的时候，使用数组作为模型的多个输入。...以上就是Keras多输入模型的例子了，同样Keras也支持多输出，一样举一反三。

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【接入多模态模型API的关键点】

接入多模态模型API的关键点多模态模型（如OpenAI的CLIP、GPT-4V，Google的Gemini等）能够处理文本、图像、音频等多种输入形式。...例如： OpenAI的DALL·E适合图像生成，GPT-4V支持图文交互。 Google的Gemini支持多模态对话。...输入数据预处理图像/音频需转换为API支持的格式（如Base64编码、URL或二进制流），文本需注意长度限制和清理特殊字符。...输出结果解析多模态API可能返回复杂结构（如JSON嵌套的文本描述、图像链接或置信度分数），需设计解析逻辑提取关键信息。...压缩图像分辨率至API允许的最小尺寸以减少传输时间。数据隐私敏感数据避免直接调用第三方API，可考虑本地化部署模型（如使用LLaVA或OpenFlamingo）。

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使用LSTM模型预测股价基于Keras

本期作者：Derrick Mwiti 本期翻译：HUDPinkPig 未经授权，严禁转载编者按：本文介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。...虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可以在https://github.com/mwitiderrick/stockprice下载。...特征归一化从以前使用深度学习模型的经验来看，我们需要进行数据归一化以获得最佳的测试表现。本文的例子中，我们将使用Scikit- Learn的MinMaxScaler函数将数据集归一到0到1之间。...的一些模型来构建LSTM 1、顺序初始化神经网络 2、添加一个紧密连接的神经网络层 3、添加长短时记忆层（LSTM） 4、添加dropout层防止过拟合 from keras.models import...然后，我们指定1个单元的输出作为全连接层（Dense layer）。接着，我们使用目前流行的adam优化器编译模型，并用均方误差（mean_squarred_error）来计算误差。

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keras doc 4 使用陷阱与模型

本文摘自http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Keras使用陷阱这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调都搞不对，或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱...卷积核与所使用的后端不匹配，不会报任何错误，因为它们的shape是完全一致的，没有方法能够检测出这种错误。在使用预训练模型时，一个建议是首先找一些测试样本，看看模型的表现是否与预计的一致。...，因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle，保险起见如果你的数据是没shuffle过的，最好手动shuffle一下未完待续如果你在使用Keras中遇到难以察觉的陷阱，请发信到moyan_work...@foxmail.com说明~赠人玫瑰，手有余香，前人踩坑，后人沾光，有道是我不入地狱谁入地狱，愿各位Keras使用者积极贡献Keras陷阱。...如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array y：标签，numpy array batch_size

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多图像输入视觉语言模型技术突破

多图像输入视觉语言模型视觉语言模型能够将图像和文本映射到共同的表示空间，在多模态AI任务中展现出卓越性能。但传统模型通常基于文本-图像对进行训练，每个文本输入仅关联单张图像，这限制了模型的应用场景。...在冬季计算机视觉应用会议（WACV）上，提出了一种新的多图像聚合嵌入方法，显著提升了多模态AI任务的性能。...模型架构典型视觉语言模型包含图像编码器（生成输入图像的嵌入表示）和投影层（将图像嵌入投影到预训练大语言模型的表示空间）。有时在图像编码器与投影层之间还会插入查询嵌入生成器。...排列不变注意力机制视觉编码器可识别输入数据的特征（从低级的图像块颜色梯度到高级的特定形状），并沿每个特征维度为输入分配数值。...为确保多图像表示对图像输入顺序保持不变，设计了基于所有输入图像嵌入的注意力机制。

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Keras模型转TensorFlow格式及使用

由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow...Keras模型转TensorFlow 其实由于TensorFlow本身以及把Keras作为其高层简化API，且也是建议由浅入深地来研究应用，TensorFlow本身就对Keras的模型格式转化有支持，所以核心的代码很少...此外作者还做了很多选项，比如如果你的keras模型文件分为网络结构和权重两个文件也可以支持，或者你想给转化后的网络节点编号，或者想在TensorFlow下继续训练等等，这份代码都是支持的，只是使用上需要输入不同的参数来设置...在我改进的代码中，一个是适配python 2，另一个就是会输出输入层与输出层的名字，而这个是在你使用模型的时候需要的，运行我的代码后如果成功则输出如下： begin===================...使用TensorFlow模型转换后我们当然要使用一下看是否转换成功，其实也就是TensorFlow的常见代码，如果只用过Keras的，可以参考一下： #!

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Keras的基本使用(1)--创建，编译，训练模型

Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...）但需要注意的是，数据的 batch大小不应包含在其中有些 2D 层，可以使用 Dense，指定第一层输入维度 input_dim 来隐含的指定输入数据的 shape，它是一个 Int 类型的数据。...model.summary() 来查看最终的模型的结构方法二：使用Model()搭建模型方法一是使用 Sequential() (中文文档中的翻译为：序贯模型）来搭建模型，这里使用Model()（...中文文档中的说明：Keras 函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。...更多详见：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/functional_API/#functional 2.编译创建好的模型网络模型搭建完后

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Keras学习笔记（六）——如何在 GPU 上运行 Keras?以及如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?，Keras会不会自动使用GPU？

= 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多 GPU 上运行 Keras 模型?...数据并行数据并行包括在每个设备上复制一次目标模型，并使用每个模型副本处理不同部分的输入数据。...Keras 有一个内置的实用函数 keras.utils.multi_gpu_model，它可以生成任何模型的数据并行版本，在多达 8 个 GPU 上实现准线性加速。...对于具有并行体系结构的模型，例如有两个分支的模型，这种方式很合适。这种并行可以通过使用 TensorFlow device scopes 来实现。...这里是一个简单的例子： # 模型中共享的 LSTM 用于并行编码两个不同的序列 input_a = keras.Input(shape=(140, 256)) input_b = keras.Input

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使用多GPU训练模型

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10) MirroredStrategy过程简介：训练开始前，该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型...；每次训练传入一个批次的数据时，将数据分成 N 份，分别传入 N 个计算设备（即数据并行）； N 个计算设备使用本地变量（镜像变量）分别计算自己所获得的部分数据的梯度；使用分布式计算的 All-reduce...操作，在计算设备间高效交换梯度数据并进行求和，使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和；使用梯度求和的结果更新本地变量（镜像变量）；当所有设备均更新本地变量后，进行下一轮训练（即该并行策略是同步的

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理解keras中的sequential模型

Keras有两种不同的构建模型的方法： Sequential models Functional API 本文将要讨论的就是keras中的Sequential模型。...模型开发流程从我们所学习到的机器学习知识可以知道，机器学习通常包括定义模型、定义优化目标、输入数据、训练模型，最后通常还需要使用测试数据评估模型的性能。...keras中的Sequential模型构建也包含这些步骤。首先，网络的第一层是输入层，读取训练数据。...总结 keras中的Sequential模型其实非常强大，而且接口简单易懂，大部分情况下，我们只需要使用Sequential模型即可满足需求。...在某些特别的场合，可能需要更复杂的模型结构，这时就需要Functional API，在后面的教程中，我将探讨Functional API。

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使用Java部署训练好的Keras深度学习模型

Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。...我一直在探索深度学习的一个用例是使用Python训练Keras模型，然后使用Java产生模型。...模型的输入是十个二进制特征（G1，G2，…，G10），用于描述玩家已经购买的游戏，标签是一个单独的变量，用于描述用户是否购买了游戏，不包含在输入中。...Java安装程序要使用Java部署Keras模型，我们将使用Deeplearing4j库。它提供了Java深度学习的功能，可以加载和利用Keras训练的模型。...批量预测 Keras模型的另一个用例是批量预测，你可能需要为数百万条记录应用估算值。可以使用Keras模型直接在Python中事先这一点，但此方法的可扩展性受到限制。

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使用Keras的Python深度学习模型的学习率方案

在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。你会知道：如何配置和评估time-based学习率方案。如何配置和评估drop-based学习率方案。...两个流行和易于使用的学习率方案如下：根据周期逐步降低学习率。在特定周期，标记骤降学习率。接下来，我们将介绍如何根据Keras使用这些学习率方案。...电离层数据集适用于神经网络，因为所有输入值都是相同量纲的小的数字。一个小的神经网络模型被有34个神经元的单独隐藏层构建，并用来纠正激活的函数。...该模型训练了50个周期，衰变参数设置为0.002，计算为0.1 / 50。另外，在使用自适应学习率时，使用动量可能是一个好主意。在这种情况下，我们使用的动量值为0.8。...我们可以使用Keras中LearningRateScheduler回调来实现这个模型。

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Keras中创建LSTM模型的步骤

的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助概述深度学习神经网络在 Python 中很容易使用 Keras 创建和评估，但您必须遵循严格的模型生命周期。...在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...这是 Keras 中的有用容器，因为传统上与图层关联的关注点也可以拆分并添加为单独的图层，清楚地显示它们在数据从输入到预测转换中的作用。...这和使用一系列新输入模式在模型上调用predict() 函数一样简单。例如： predictions = model.predict(X) 预测将返回网络输出层提供的格式。...对于多类分类问题，结果可能采用概率数组（假设一个热编码的输出变量），可能需要使用 argmax（） NumPy 函数转换为单个类输出预测。

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评估Keras深度学习模型的性能

因此，有一个可靠的方法来评估神经网络和深度学习模型的性能至关重要。在这篇文章中，你将学到使用Keras评估模型性能的几种方法。让我们开始吧。 ?...因此，通常使用简单的数据分离将数据分成训练和测试数据集或者训练和验证数据集。 Keras提供了两种方便的方式来评估你的深入学习算法： 1.使用自动验证数据集。 2.使用手动验证数据集。...使用自动验证数据集 Keras可将你的训练数据的一部分分成验证数据集，然后评估每个周期该验证数据集的性能。...它需要一个输入和输出数据集的数组： # MLP with manual validation set from keras.modelsimport Sequential from keras.layersimport...你学到了三种方法，你可以使用Python中的Keras库来评估深度学习模型的性能：使用自动验证数据集。使用手动验证数据集。使用手动k-折交叉验证。

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使用Keras 构建基于 LSTM 模型的故事生成器

主要使用自然语言处理（NLP）进行数据预处理，使用双向LSTM进行模型构建。 Step 1:数据集准备创建一个包含有各种题材类型的短篇小说文本库，保存为“stories.txt”。...Step2:导入数据分析库并进行分析接下来，我们导入必要的库并且查看数据集。使用的是运行在 TensorFlow 2.0 的 Keras 框架。...第一个参数反映模型处理的单词数量，这里我们希望能够处理所有单词，所以赋值 total_words；第二个参数反映用于绘制单词向量的维数，可以随意调整，会获得不同的预测结果；第三个参数反映输入的序列长度，...说明模型达到较好的性能。 Step 6:保存模型通过以下代码可以对训练完成的模型进行保存，以方便进一步的部署。...首先，用户输入初始语句，然后将该语句进行预处理，输入到 LSTM 模型中，得到对应的一个预测单词。重复这一过程，便能够生成对应的故事了。

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OpenVINO部署加速Keras训练生成的模型

ONNX格式文件，然后OpenVINO就可以直接读取跟使用了。...很显然，第一条技术路线中间步骤比第二条要多，这个就意味着翻车的可能性更大，所以我选择把Keras转换为ONNX格式文件路线。...然后我从github上找了个Keras全卷积语义分割网络的源码库，下载了预训练模型，通过下面的几行代码完成了从h5权重模型文件到ONNX格式文件的转换 # Load model and weights...这里唯一需要注意的是，Keras转换为ONNX格式模型的输入数据格式是NHWC而不是OpenVINO预训练库中模型的常见的输入格式NCHW。运行结果如下 ?...为了让大家更好得理解与使用OpenVINO框架，我特别整理了OpenVINO计算机视觉加速的学习路径，图示如下： ?

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SpringBoot整合零一万物模型API进行多轮对话

开发只提供了http接口和python的sdk。所以Java如果想使用，可以采用http接口调用。...HttpEntity(input,headers); ResponseEntity obj = restTemplate.postForEntity("https://api.lingyiwanwu.com...Message> messages; } @Data class Message{ private String content; private String role; } 需将模型...你可以根据个人口味调整西红柿和鸡蛋的比例，以及糖和盐的用量。如果你喜欢口感更浓郁的，可以在炒西红柿的时候加一点番茄酱。 You:请输入...（exit退出）不放西红柿可以吗？...如果你想要更多的风味，可以在炒鸡蛋的时候加入一些其他蔬菜或者调料，比如葱花、火腿丁、辣椒等，增加口感和风味。 You:请输入...（exit退出）一份可以卖多少钱？

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基于keras的线性方程回归模型

0.完整代码下面一段代码实现了2个功能： 1.用keras库编程实现拟合线性方程的回归模型； 2.对比了4种优化器的性能。...from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np from keras import...__class__, w_error, b_error)) 上面一段代码的运行结果如下： X[:5]: [ 2. 4. 6. 8. 10.]...'keras.optimizers.Adagrad'>, w误差:0.0046, b误差:0.3051 epochs:200, 优化器种类:keras.optimizers.Adadelta...1.结论对于线性方程的回归模型，使用Adam优化器能够得到不错的拟合效果。

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如何使用多类型数据预训练多模态模型？

在此之后对CLIP多模态模型的优化中，一个很重要的分支是如何使用更多其他类型的数据（例如图像分类数据、看图说话数据等），特别是CVPR 2022、谷歌等近期发表的工作，都集中在这个方面。...因此，FLAVA提出，在训练多模态模型时，同时引入图像领域和NLP领域的单模态任务，提升单模态模型的效果，这有助于多模态模型后续的训练。...Multimodal Encoder的输入是Image Encoder和Text Encoder各自的输出拼接到一起。...在训练过程中，首先使用单模态任务（MIM、MLM）进行单模态模型的预训练，然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据，让模型能够同时处理单模态和多模态任务。

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保存并加载您的Keras深度学习模型

可以使用两种不同的格式来描述和保存模型结构:JSON和YAML。在这篇文章中，我们将会看到两个关于保存和加载模型文件的例子: 将模型保存到JSON。将模型保存到YAML。...Keras提供了使用带有to_json（）函数的JSON格式它有描述任何模型的功能。它可以保存到文件中，然后通过从JSON参数创建的新模型model_from_json（）函数加载。...使用save_weights（）函数直接从模型中保存权重，并使用对称的load_weights（）函数加载。下面的例子训练并评估了Pima印第安人数据集上的一个简单模型。...在使用加载的模型之前，必须先编译它。这样，使用该模型进行的预测可以使用Keras后端的适当而有效的计算。该模型以相同的方式进行评估，打印相同的评估分数。...你了解了如何将训练的模型保存到文件中，然后将它们加载并使用它们进行预测。你还了解到，模型权重很容易使用HDF5格式存储，而网络结构可以以JSON或YAML格式保存。

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