使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。...)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...为回归问题提供的性能评估指标 Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
1）Sequential 模型是多个网络层的线性堆栈，可以从 keras 的模型库中导入 Sequential 模型： from keras.models import Sequential import...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...categorical_crossentropy，binary_crossentropy optimizer：字符串类型，用来指定优化方式，如：rmsprop，adam，sgd metrics：列表类型，用来指定衡量模型的指标
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...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。...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。...在keras中，Sequential模型的compile方法用来完成这一操作。例如，在下面的这一行代码中，我们使用’rmsprop’优化器，损失函数为’binary_crossentropy’。...，keras的代码更少，接口更加清晰，更重要的是，keras的后端框架切（比如从tensorflow切换到Theano）换后，我们的代码不需要做任何修改。
阅读这篇文章后，您将知道： 如何定义、编译、拟合和评估 Keras 中的 LSTM; 如何为回归和分类序列预测问题选择标准默认值。...它将我们定义的简单层序列转换为一系列高效的矩阵转换，其格式旨在根据 Keras 的配置方式在 GPU 或 CPU 上执行。 将编译视为网络的预计算步骤。定义模型后始终需要它。...最后，除了损失函数之外，还可以指定在拟合模型时要收集的指标。通常，要收集的最有用的附加指标是分类问题的准确性。要收集的指标按数组中的名称指定。...这将提供网络在将来预测不可见数据时的性能估计。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...例如，对于使用精度指标编译的模型，我们可以在新数据集上对其进行如下评估： loss, accuracy = model.evaluate(X, y) 与训练网络一样，提供了详细的输出，以给出模型评估的进度
标签：VBA 有时候，工作簿中可能有大量的命名区域。...下面是一段简单的代码，它将列出工作簿中的所有定义的名称，并显示名称所指向的单元格区域。...'忽略错误 On Error Resume Next '遍历名称 For Each nm In Names '在列A中列出名称 wks.Range...("A" & Rows.Count).End(xlUp)(2) = nm.Name '在列B中列出名称指向的区域 wks.Range("B" & Rows.Count)...其中的错误捕捉语句以防止工作簿中没有命名区域。
作者 | shivani46 编译 | Flin 介绍 本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。...神经网络架构 我们将使用多层感知器作为基本模型。让我们把Keras作为一个实现框架——它非常简单、直观，你可以用它来实现相当复杂的计算图，但到目前为止我们还不需要它。...Keras 还允许我们非常灵活地控制训练过程，例如，如果我们的结果没有改善，最好减少梯度下降步骤的值——这正是 Reduce LR On Plateau 所做的，我们将其添加为回调到模型训练。...我们将从最常见的方式开始——在权重总和的L2 范数中向误差函数添加一个附加项，在Keras 中， 这是使用 keras.regularizers.activity_regularizer 完成的。...，但准确性仍然受到影响： 在处理具有大量噪声或随机性质的数据时，经常会遇到诸如误差减少而不是准确度降低这样的奇怪效果——这是因为误差是基于交叉熵值计算的，这可能会降低，而准确度是具有正确答案的神经元的指标
大语言模型中的常用评估指标 EM EM 是 exact match 的简称，所以就很好理解，em 表示预测值和答案是否完全一样。...acc时，先用模型为每个选项计算出的分数（例如，对数似然值）中，选出其中最大的作为预测结果。...如果预测结果对应的选项索引和真实的正确选项索引相同，那么 accuracy 就是 1，否则为0； Accuracy norm（归一化准确率），这个指标在计算过程中，会对模型计算出的每个选项的分数进行归一化...对于一个正确的句子，如果模型得出的困惑度越低，代表模型性能越好。...https://zhuanlan.zhihu.com/p/44107044 https://huggingface.co/docs/transformers/perplexity 进一步参考资料 概述NLP中的指标
在本章中，我们将详细了解这些指标，并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。...相反，Linkerd 的价值在于它可以在整个应用程序中以统一的方式提供这些指标，并且不需要更改应用程序代码。...emoji：提供表情列表的 API 服务 voting：提供为表情投票的 API 服务 我们已经将该应用引入到网格中来了，能够在 Linkerd 仪表板中查看 Emojivoto 应用的指标了，当我们打开...Emojivoto web 增加到两个副本 更新 Pods 副本后的 Emojivoto web 通过观察 Deployments 和 Pods 部分的数据，可以看到 Deployments 中的指标数据的确就是...Emojivoto Pods的TCP指标 TCP 的指标比 7 层的指标会更少，例如在任意 TCP 字节流中没有请求的概念。尽管如此，这些指标在调试应用程序的连接级别问题时仍然很有用。
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...The Keras docs provide a great explanation of checkpoints (that I'm going to gratuitously leverage here...Let's take a look:Saving a Keras checkpointKeras provides a set of functions called callbacks: you can... --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6... --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6
深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。...在下面的示例中，模型结构是已知的，并且最好的权重从先前的实验中加载，然后存储在weights.best.hdf5文件的工作目录中。 那么将该模型用于对整个数据集进行预测。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...在下面的示例中，模型结构是已知的，并且最好的权重从先前的实验中加载，然后存储在weights.best.hdf5文件的工作目录中。 那么将该模型用于对整个数据集进行预测。
CGAL的编译以及在VS中的使用 在被CGAL长久的折磨了两三周 在学习过程中有好几次库都出现了问题 所以打算重新更换一下版本 CGAL可以说是学习这么久以来见过最离谱（ex）的环境配置，期间出了好几次问题...Boost进行编译（这部最好做完整） cmd+r 进入命令行 cd到boost的文件夹内 在该目录下运行bootstrap.bat 运行后会产生不b2.exe等文件 Boost非常大 建议只编译CGAL...中安装Qt插件 打开vs 找到工具中的插件及其更新 找到Qt的拓展 安装Qt Visual Studio Tools 安装重启后 会在工具栏看到Qt VS Tools选项 工具栏中打开Qt VS Tools...模式下都运行一下（这里建议注意一下自己写的系统版本） 不需要关注拒绝访问的问题 只要运行后显示成功生成了6个就没问题 然后看是否在lib文件夹中有新生成的dll文件 如果有 那么截至目前这一步还没有问题...\include\CGAL（编译生成CGAL的include目录） 在VC++目录的的库目录中添加： D:\compile\cgal\build\lib（编译生成CGAL的库目录） D:\compile
因为VGG要求输入244*244，而数据集是28*28的，所以需要通过OpenCV在代码里去改变。 2、把模型下载后离线放入用户的管理目录下面，这样训练的时候就不需要从网上再下载了 ?...3、我们保留的是除了全连接的所有层。 4、选择数据生成器，在真正使用的时候才会生成数据，加载到内存，前面yield只是做了一个标记 ? ...from keras.datasets import mnist # 加载OpenCV（在命令行中窗口中输入pip install opencv-python），这里为了后期对图像的处理， # 大家使用...这些变化是为了使图像满足VGG16所需要的输入格式 import cv2 import h5py as h5py import numpy as np # 建立一个模型，其类型是Keras的Model...这里用include_top = False表明我们迁移除顶层以外的其余网络结构到自己的模型中 # VGG模型对于输入图像数据要求高宽至少为48个像素点，由于硬件配置限制，我们选用48个像素点而不是原来
阅读这篇文章后你会知道： 如何在 Keras 中定义，编译，拟合和评估深度学习神经网络。 如何为回归和分类预测建模问题选择标准默认值。...编译网络。 适合网络。 评估网络。 作出预测。 ? 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。...将编译视为网络的预计算步骤。 定义模型后始终需要编译。这包括在使用优化方案训练之前以及从保存文件加载一组预先训练的权重之前。原因是编译步骤准备了网络的有效表示，这也是对硬件进行预测所必需的。...这将提供对网络表现的估计，以便对未来看不见的数据进行预测。 该模型评估所有测试模式的损失，以及编译模型时指定的任何其他指标，如分类准确性。返回评估指标列表。...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。
文｜费解on效能改进 一、背景 在研发管理领域，业界一直在试图寻找可以衡量研发交付效率的指标。常见的指标有：吞吐率（多）、研发周期（快）、资源利用率（省）。...然而，在实践中，我们发现，上述三项无法直接作为指导改进的北极星指标： 1）吞吐率，在一段时间内交付项目的个数，是产品需求方关注的指标。若项目未交付，则不落入统计，也就无法发现问题和采取行动。...多个项目上线后，被统计在不同月份的吞吐率中 2）研发周期，基于单个项目计划的起止时间，是由关键路径决定的，项目经理尤为关心。...单看研发周期，无法评价项目中资源被有效利用的情况。见图2中，甲中途离开处理外部事务，在完成任务后等待乙来接棒。 图2....见图2中，甲和乙的工作饱和度都很高，但因为参与者的精力分散在多处，并不会对项目B尽快交付有任何帮助。 那么，是否存在一项北极星指标，可以实时反馈研发过程的效率，从而有效采取改进措施呢？
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。...阅读这篇文章后，你会知道： 如何在Keras中定义，编译，拟合和评估深度学习神经网络。 如何为回归和分类预测建模问题选取标准默认值。...[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。...就会返回一个历史对象，这个对象提供了训练过程中模型性能的各种信息的概览，包括损失函数的结果和编译模型时指定的任何其他指标。...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。
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...例如： 构建居民存款影响因素模型时，可将年龄作为自变量引入模型，将年龄变量划分为“35岁前”与“35岁后”两个区间； 构建消费影响因素模型时，可将历史时期作为自变量引入模型，将历史时期变量划分为“改革开放以前...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和Theano后端。...在这篇文章中，你将发现在训练时如何使用Python中的Keras对深入学习模型的性能进行评估和可视化。 让我们开始吧。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...它记录每个时期的训练权重，包括损失和准确性(用于分类问题中)。 历史对象从调用fit()函数返回来训练模型。权重存储在返回的对象的历史词典中。...例如，你可以在训练模型后，使用以下代码段列出历史记录对象中收集的指标： # list all data in history print(history.history.keys()) 例如，对于使用验证数据集对分类问题进行训练的模型
这里我以安装memcached扩展为例 查看你是否安装某个扩展 1.使用命令php -m 列出的扩展就是已安装的 2.使用函数phpinfo() 安装memcached 在这个网站下找到memcached...扩展 https://pecl.php.net/ 点击memcached扩展 列出可下载的版本，复制其链接地址 通过wget下载memcached扩展 下载完成后是一个.tgz的文件...，接下来我们需要安装libmemcached并在编译的过程中告诉memcached libmemcached的路径，如果你安装的其他扩展没有依赖问题，可以跳过这一步 下载libmemcached https...查看这个路径有个memcached.so文件 到这里我们要将memcached扩展添加到php.ini中 这里有两种方式 第一种直接添加扩展的绝对路径，如下 将这个文件的路径添加到php.ini中...第二种 在php.ini的大概750几行，添加存储扩展的目录 在开启对应扩展，去掉extension前面的分号，如果没有对应扩展需自行添加 重启php ps -aux | grep
链接时优化（Link-time optimization，简称LTO）是编译器在链接时对程序进行的一种优化。...然而，在GNU编译器集合（GCC）和LLVM中实现的LTO中，编译器能够转储其中间表示（IR），即GIMPLE字节码或LLVM字节码，以便在最终链接时将组成单个可执行文件的所有不同编译单元作为单个模块进行优化...ThinLTO是一种新的方法，旨在像非LTO构建一样具有可扩展性，同时保留了完整LTO的大部分性能优势。 在ThinLTO中，串行步骤非常轻量且快速。...这是因为它不是加载bitcode并合并单个庞大模块来执行这些分析，而是在串行链接步骤中利用每个模块的摘要进行全局分析，以及用于后续跨模块导入的函数位置索引。...函数导入和其他IPO转换是在模块在完全并行的后端进行优化时执行的。 ThinLTO全局分析所启用的关键转换是函数导入，只有可能进行内联的函数被导入到每个模块中。
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