今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...这个包是大脑的搭建工坊，提供无限可能 ✨ 首先，介绍一下自动梯度（autograd），这个之前专门写过文章：；这个强大的工具让定义和训练神经网络变成了小菜一碟。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的： 先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。 然后，不断地迭代输入，让网络去学习。 网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...test_loader.dataset)} ' f'({100. * correct / len(test_loader.dataset):.0f}%)\n') 安装好相应包： 本地运行结果： 可以看到：网络在训练集上的损失在逐渐降低...在测试集上，可以看到网络的准确率； 由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。
在Keras中，可以在编译中使用列表或损失字典来为不同的输出指定不同的优化函数;所产生的损失值总计为全局损失，在训练期间最小化。...几个常见的神经网络组件被实现为图形。两个值得注意的是Inception模块和残差连接。为了更好地理解function API如何用于构建图层图，看一下如何在Keras中实现它们。...处理此问题的更好方法是在测量验证损失不再改善时停止训练。这可以使用Keras回调函数来实现。...使用callbacks的几种方法： Model checkpointing:在训练期间在不同点保存模型的当前权重; 提前停止early stopping：当验证损失不再改进时，中断训练（保存训练期间获得的最佳模型...）； 在训练期间动态调整某些参数的值：如学习率； 在训练期间记录训练和验证指标，或者可视化模型在更新时学习的特征表示：Keras进度条就是一种callback。
是否有办法让这三个CNN合并为一个CNN呢？或者至少训练一个神经网络来完成三项分类任务？ 我不想在if / else代码的级联中单独应用它们，这些代码使用不同的网络，具体取决于先前分类的输出。...我们的数据增强器对象在第85至第87中被初始化。当你的没类数据少于1000张图像时，数据增强是一个最好的实践也或许是一个“必须”的实践。 接下来，让我们建立模型并初始化Adam优化器： ?...训练和验证的准确率+损失在第127-137行代码中绘画。该图片在第138行中被保存为一个图片文件。 在我看来，训练图像的绘制就跟模型本身一样重要。...图3：我们的Keras深度学习多标签分类在训练集和测试集中的正确率/损失。 在新图片上应用Keras多标签分类 既然我们的多标签分类Keras模型已经训练好了，让我们将它应用在测试集之外的图片上。...再次重申，你的神经网络不能预测出它之前未曾训练过的数据（而且你也不该期望它能够预测出）。当你在训练你自己的多标签分类Keras神经网络时，请牢记这一点。 我希望你喜欢这篇博文！
同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享。...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 。...第二种方法是在命令行中输入下面这句命令，每次运行脚本时它会直接帮你修改成临时的TensorFlow。...它是通过对比预测答案和真实答案的差别，然后把这种差别再反向传递回去，修改神经元的权重，让每个神经元向正确的方向改动一点点，这样到下次识别时，通过所有改进的神经网络，计算机识别的正确率会有所提高。...当我们第一次给计算机看一只飞奔的猫时，神经网络中只有部分神经元被激活或激励，被激活传递下去的信息是计算机最为重视的信息，也是对输出结果最有价值的信息。
Google Research出品的排序模型（LTR, learning-to-rank）库又迎来大更新，这次兼容Keras了和其他常见的tensor库，官方说：这会让用户更容易开发和部署！...2018年12月时，Google推出一个基于 tensorflow 的开放源代码库TF-Ranking，主要用于开发可扩展的神经网络LTR模型。...LTR 模型没有为每个 pair 学习一个独立的 BERT 表示，而是应用一个排序损失来共同学习一个 BERT 表示，这个 BERT 表示最大化了整个排序列表相对于真实标签...然而，尽管 GAMs 已经在回归和分类任务中得到了广泛的研究，但是如何在排名环境中应用它们还不是很清楚。...然而，GBDTs 在更为现实的排名场景中确实有其局限性，这些场景通常同时结合了文本特性和数值特性。例如，GBDTs 不能直接应用于大型离散特征空间，如原始文档文本。
在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。...当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。...在每个训练批次中，通过忽略一半的特征检测器（让一半的隐层节点值为0），可以明显地减少过拟合现象。...4、Dropout在Keras中的源码分析下面，我们来分析Keras中Dropout实现源码。...图6：Keras中实现Dropout功能我们对keras中Dropout实现函数做一些修改，让dropout函数可以单独运行。
下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...而CNN或卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是识别较大图像的首选，它能够在减少输入量的同时，捕获到相关的信息。...在本例中，我将其保持为0.01。对于其他超参数，我将衰减步骤（decay steps）和衰减率（decay rate）分别选择为2000和0.9。而随着训练的进行，它们可以被用来降低学习率。...它是神经网络隐藏层中最常用的激活函数之一。然后，我们使用Dropout方法添加Dropout层。它将被用于在训练神经网络时，避免出现过拟合（overfitting）。
TensorFlow 中的 tf.keras 和 Keras 有什么区别？我该用哪一个训练神经网络？在本文中，作者给出的答案是：你应该在以后所有的深度学习项目和实验中都使用 tf.keras。...Keras vs tf.keras：在 TensorFlow 2.0 中它们的区别是什么？...在本教程的第一部分，我们会讨论 Keras 和 TensorFlow 之间错综复杂的历史，包括它们是如何相互促进、共同成长、彼此滋养，从而达到今天这么受欢迎的程度。...另一方面，Keras 非常容易使用，这可以让研究人员和开发人员的实验迭代更快。 为了训练你自己的自定义神经网络，Keras 需要一个后端。...与此同时，Google 发布了 TensorFlow，这是一个用于机器学习和神经网络训练的符号数学库。Keras 开始支持 TensorFlow 作为后端。
那么我们就会想要：在神经网络中，包含热狗的特征的神经元比包含普通狗的特征的神经元更重要。 神经网络的权重是通过在数据集上训练得到的。它会运行许多次，根据损失函数通过反向传播改变各个权重。...它们在图像数据集上表现的很好。 卷积神经网络 ? 卷积神经网络图示 正如我之前提到的，计算机将图片看作矩阵中的一堆数字。...卷积神经网络里的池化 这很实用，因为很多图片都很大，它们的像素数目太大，处理器计算起来很困难。池化使得我们能够减少图片的大小，同时还保留了大多数重要信息。池化也被用来防止过拟合。...用蓝色表示的模型匹配了所有的数据点，但是如果我们想让这个模型预测一些点时，它却做不到。回到卷积神经网络，这意味着模型在它训练集上会十分准确，但是对于其他不在训练集里的图片，它却不能作出正确的判断。...它类似于损失函数，但在实际训练过程中不会使用。 我们将在训练集上 fit 或 train 我们的模型。batch size决定了每次迭代时我们将考虑的图像数量。
它们同时存在时图像才是正方形。神经网络通过训练数百万张正方形图像，从中学习到这些层。它可以学习到图像中的哪些方面对于识别正方形是重要的，哪些是不重要的。...通常，我尝试训练LSTM时都要用至少1MB的数据集，因此我需要寻找更多的诗歌！我在去年发表的标签为诗歌的公共帖子中随机选择样本作为特色诗人的补充。...我使用Python中的keras（https://github.com/keras-team/keras）工具建立神经网络，keras的GitHub中有许多例子（https://github.com/keras-team...注意到在网络中增加LSTM层数时，模型的验证损失下降得更多，而且下降的速率也更快。这意味着遍历更少的epoch就可以收敛，但增加LSTM层也增加了每一个epoch的训练时间。...在keras的例子中，这个例子从训练数据中选择一个随机的字符序列作为种子，输入到训练好的网络中。我要的是一个可以自己写诗的机器人，而不是完成其他诗人的提示！因此，我在文本生成步骤中尝试了不同的种子。
Keras库也需要导入。 然后我们导入一个名为numpy的库，它可以帮助我们方便快捷地将数据表示为列表。 在编译神经网络时，我们必须指定2个函数：一个损失函数和一个优化器。...LOSS(损失)函数将猜测的答案与已知的正确答案进行比较，并衡量偏差程度。然后，计算机使用OPTIMIZER函数再做一次猜测，努力使损失最小化。...下面的程序中可以看到如何设置用 "平均平方误差 "来计算损失，并使用 "同步梯度下降 "来优化神经元网络。我们并不需要理解背后的这些数学，但我们可以看到它们的成效!...随着经验的积累，我们将了解如何选择相应的损失和优化函数，以适应不同的情况。 在调用model.fit函数时，神经网络“学习”X和Y之间的关系。...当使用神经网络时，会看到这种模式反复出现。我们几乎总是在处理概率，而非确定的数值。并经常需要通过进一步编写程序，来找出概率所对应的结果，特别当处理分类问题时。
---- （第二部分：深度学习） 第10章 使用Keras搭建人工神经网络 第11章 训练深度神经网络 第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练 第13章 使用TensorFlow加载和预处理数据...自编码器还可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，一些自编码器是生成式模型：他们能够随机生成与训练数据非常相似的新数据。...事实上，很难记住长序列，因此识别规律非常有用，并且希望能够澄清为什么在训练过程中限制自编码器会促使它发现并利用数据中的规律。...不使用ℓ2，而使用ℓ1，可以让神经网络保存最重要的编码，同时消除输入图片不需要的编码（而不是压缩所有编码）。 另一种结果更好的方法是在每次训练迭代中测量编码层的实际稀疏度，当偏移目标值，就惩罚模型。...和其它伟大的想法一样，GAN的本质很简单：让神经网络互相竞争，让其在竞争中进步。见图17-15，GAN包括两个神经网络： 生成器 使用随机分布作为输入（通常为高斯分布），并输出一些数据，比如图片。
在本文中，我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理，以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。...optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) 优化算法 我们还将介绍常用的优化算法，如梯度下降法和Adam优化器，以及它们在训练神经网络中的作用...当涉及深度学习和神经网络时，还有许多其他重要的概念和技术可以添加到文章中，以提供更全面的信息。...以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...# 添加ReLU激活函数层 model.add(tf.keras.layers.ReLU()) 损失函数 详细解释不同类型的损失函数，如均方误差损失和交叉熵损失，并讨论它们的适用情况。
这是一个非常简单的架构，但是对于解决并解释这个问题已经足够了。 用 KERAS 求解 首先，先给大家介绍一个解决方法，使用了一个最受欢迎的机器学习库—— KERAS 。...先给大家展示一个超酷的可视化结果，是我在训练过程中得到的： 图三 训练中正确分类区域的可视化 现在我们来解析这背后的原理。 ▌什么是神经网络？ 让我们从关键问题开始：什么是神经网络？...两元交叉熵函数表示如下： 下图展示了在训练过程中其值的变化，可见其值随着迭代次数如何增加与减少，精度如何提高 图七 训练过程中精确度及损失的变化 ▌神经网络如何学习？...学习过程其实就是在不断地更新参数 W 和 b 的值从而使损失函数最小化。为此，我们运用微积分以及梯度下降的方法来求函数的极小。在每次迭代中，我们将分别计算损失函数对神经网络中的每个参数的偏导数值。...图九展示了神经网络中的一系列求导操作，从中可以清楚地看到前向和后向传播是怎样共同优化损失函数的。 图九 前向与后向传播 ▌结论 希望这篇文章对各位小伙伴理解神经网络内部运用的数学原理有所帮助。
在这篇文章中，您将发现在 Keras 中创建，训练和评估深度学习神经网络的逐步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...如何将它们结合在一起，在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器网络。 让我们开始吧。...Keras 中神经网络模型的5步生命周期 步骤 1.定义网络 第一步是定义您的神经网络。 神经网络在 Keras 中定义为层序列。这些层的容器是 Sequential 类。...安装网络需要指定训练数据，输入模式矩阵 X 和匹配输出模式 y 的阵列。 使用反向传播算法训练网络，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...如何在 Keras 开发和运行您的第一个多层感知器模型。 您对 Keras 中的神经网络模型有任何疑问吗？在评论中提出您的问题，我会尽力回答。
这是一个非常简单的架构，但是对于解决并解释这个问题已经足够了。 用 KERAS 求解 首先，先给大家介绍一个解决方法，使用了一个最受欢迎的机器学习库—— KERAS 。...先给大家展示一个超酷的可视化结果，是我在训练过程中得到的： 图三 训练中正确分类区域的可视化 现在我们来解析这背后的原理。 什么是神经网络？ 让我们从关键问题开始：什么是神经网络？...两元交叉熵函数表示如下： 下图展示了在训练过程中其值的变化，可见其值随着迭代次数如何增加与减少，精度如何提高 图七 训练过程中精确度及损失的变化 神经网络如何学习？...学习过程其实就是在不断地更新参数 W 和 b 的值从而使损失函数最小化。为此，我们运用微积分以及梯度下降的方法来求函数的极小。在每次迭代中，我们将分别计算损失函数对神经网络中的每个参数的偏导数值。...图九展示了神经网络中的一系列求导操作，从中可以清楚地看到前向和后向传播是怎样共同优化损失函数的。 图九 前向与后向传播 结论 希望这篇文章对各位小伙伴理解神经网络内部运用的数学原理有所帮助。
在这篇文章中，您将了解在Keras中创建，训练和评估深度学习神经网络的模型生命周期的每一步，以及如何使用训练好的模型进行预测。...[jp0j2317q1.png] Keras中神经网络模型的5阶生命周期 第1步 定义网络 第一步是定义你的神经网络。 神经网络在Keras中的本质是一系列堆叠起来的层。...最后，除了损失函数之外，还可以指定额外的在拟合模型时测量的指标。一般来说，对于分类问题，最有用的额外指标是的准确性。如果要测量额外的指标，需要在数组中用它们的名字来指定。...拟合网络需要指定训练数据，包括与输入层神经元数匹配的矩阵X和与输出层神经元数匹配的向量y。 网络模型会使用反向传播算法进行训练，并根据编译模型时指定的优化算法和损失函数进行优化。...在Keras中，用这个训练好的网络模型在测试数据集上进行测试时，可以看到包括损失函数的结果在内的所有在编译时指定的测量指标的结果，比如分类的准确度。Keras会返回一个包含这些评估指标的list。
本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...Keras Pipeline * 在之前的文章中，我们均使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model 类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程...不过在很多时候，我们只需要建立一个结构相对简单和典型的神经网络（比如上文中的 MLP 和 CNN），并使用常规的手段进行训练。...Keras Sequential/Functional API 模式建立模型 最典型和常用的神经网络结构是将一堆层按特定顺序叠加起来，那么，我们是不是只需要提供一个层的列表，就能由 Keras 将它们自动首尾相连...：将训练数据迭代多少遍； batch_size ：批次的大小； validation_data ：验证数据，可用于在训练过程中监控模型的性能。
使用TensorFlow 2中的Keras，您可以轻松地定义和训练各种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和全连接网络。...它提供了许多预定义的层、损失函数和优化器，您可以轻松地将它们组合起来构建自定义模型。 此外，TensorFlow 2中的Keras还支持分布式训练，允许您利用多个GPU或TPU来加速模型训练。...总之，TensorFlow 2中的Keras是一个强大而易于使用的高级深度学习API，它允许您快速构建、训练和调试深度学习模型，并充分利用TensorFlow的功能和优化。...使用Keras高级API训练神经网络模型的优势包括： 用户友好性：Keras具有非常简洁和直观的API，使得用户能够轻松上手并快速构建和训练神经网络模型。...在CPU和GPU上无缝运行：Keras模型可以在CPU和GPU上无缝运行，这使得用户能够充分利用硬件资源，提高模型训练速度。
如果您是在正式环境中学习深度学习的研究生，您会发现本书是对您教育的实用补充，帮助您建立对深度神经网络行为的直觉，并让您熟悉关键的最佳实践。...1.2.3 核方法 当神经网络在 1990 年代开始在研究人员中获得一些尊重时，由于这一初步成功，一种新的机器学习方法崭露头角，并迅速将神经网络送回到遗忘之中：核方法。...除非您已经有使用 Keras 或类似库的经验，否则您不会立即理解这个第一个例子的所有内容。没关系。在下一章中，我们将逐个审查示例中的每个元素并详细解释它们。...只有在处理真正新的研究问题时，你才需要开发自己的损失函数。在接下来的几章中，我们将明确详细地介绍为各种常见任务选择哪些损失函数。...❷ 保留 30%的训练输入和目标用于验证（我们将排除这些样本进行训练，并保留它们来计算验证损失和指标）。
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