一、实验介绍 使用Numpy实现 线性模型搭建 构造损失函数 计算损失值 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....定义线性模型linear_model 该函数接受输入数据x，使用随机生成的权重w和偏置b，计算输出值output。这里的线性模型的形式为 output = x * w + b。...定义损失函数loss_function 该函数接受目标值y和模型预测值prediction，计算均方误差损失。...，计算了模型在训练集上的均方误差损失，没有使用优化算法进行模型参数的更新。...通常情况下会使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，并根据训练数据不断更新模型的参数，具体内容请听下回分解。
一、实验介绍 使用Pytorch实现 线性模型搭建 构造损失函数 计算损失值 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下： 1....定义线性模型linear_model 该函数接受输入数据x，使用随机生成的权重w和偏置b，计算输出值output。这里的线性模型的形式为 output = x * w + b。...定义损失函数loss_function 这里使用的是均方误差（MSE）作为损失函数，计算预测值与真实值之间的差的平方。...使用 loss_function 计算预测结果与真实标签之间的损失，得到损失张量 loss。 打印了每个样本的损失值。...，计算了模型在训练集上的均方误差损失，没有使用优化算法进行模型参数的更新。
如何在 GPU 上运行 Keras? 如果你以 TensorFlow 或 CNTK 后端运行，只要检测到任何可用的 GPU，那么代码将自动在 GPU 上运行。...= '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。
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。...：使用 Sequential() 搭建模型 Sequential 是实现全连接网络的最好方式。...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。
计算机视觉，自然语言处理，语音识别和语音合成等技术能够大大改善用户在移动应用方面的体验。幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。...在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...如果你使用的是 Keras，你可以跳到 “将 Keras 模式转成 TensorFlow 模式”章节。 首先我们要做的是将我们的 PyTorch 模式参数转成 Keras 中的同等参数。...你可以在这儿下载预训练的 Keras Squeezenet 模式。下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
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。...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。...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。...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。
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。...在本文中，我将展示如何在Java中构建批量和实时预测。 Java安装程序 要使用Java部署Keras模型，我们将使用Deeplearing4j库。...它实现了Jetty的AbstractHandler接口以提供模型结果。以下代码展示了如何将Jetty服务设置为在端口8080上运行，并实例化JettyDL4J类，该类在构造函数中加载Keras模型。...我将展示如何使用Google的DataFlow将预测应用于使用完全托管管道的海量数据集。
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。...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。...另外，你也可以试着以指数方式改变它，甚至改变那些对你在训练或测试数据集上的模型准确性做出反应的方案。 总结 阅读这篇文章后，你学到了： 如何配置和评估time-based学习率方案。
在这篇文章中，我将详细说明在移植过程中出现的几个有趣的问题： 如何使用自定义激活功能定制pyTorch LSTM PackedSequence对象的工作原理及其构建 如何将关注层从Keras转换成pyTorch...如何在pyTorch中加载数据：DataSet和Smart Batching 如何在pyTorch中实现Keras的权重初始化 首先，我们来看看torchMoji/DeepMoji的模型。...因此，预先训练的模型在此训练集中具有非常丰富的情感和情绪表征，我们可以很方便地使用这个训练过的模型。...该模型是使用针对LSTM的回归内核的Theano/Keras默认激活函数hard sigmoid训练的，而pyTorch是基于NVIDIA的cuDNN库建模的，这样，可获得原生支持LSTM的GPU加速与标准的...PackedSequence对象的工作原理 Keras有一个不错的掩码功能可以用来处理可变长度序列。那么在pyTorch中又该如何处理这个呢？可以使用PackedSequences！
LSTM 网络工作示意图 LSTM 的使用背景 当你读这篇文章的时候，你可以根据你对前面所读单词的理解来理解上下文。...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。...对于损失函数，我们设置为分类交叉熵；优化函数，我们选择 adam 算法。 Step 5:结果分析 对于训练后的效果，我们主要查看准确度和损失大小。...从曲线图可以看出，训练准确率不断提高，而损失则不断衰减。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。
本文将对 LSTM 里面知识做高度浓缩介绍（包括前馈推导和链式法则），然后再建立时序模型和优化模型，最后评估模型并与 ARIMA 或 ARIMA-GARCH 模型做对比。...1.3 梯度下降与链式法则求导 这里的推导比较复杂，为了让大家能理解到整个模型思想而不是存粹学术研究，只做重点介绍！且激活函数简化！...现在开始推导各个函数的链式求导结果，对于任意 时刻的输出 ，由损失函数定义很容易知： ，那么对于 的更新，由 步才能到 ，求和可得： 对于终端时刻 ，我们很容易有： 但对于 ＜ 时刻而言...PS：也许初学者看到这么多符号会比较头疼，但逻辑是从简到复杂的，RNN 彻底理解有助于理解后面的深入模型。这里本人也省略了很多细节，大体模型框架就是如此，对于理解模型如何工作已经完全够了。...对于深度模型学习，本人还是强烈建议要大致懂模型的内涵和原理，有条件甚至可以自己推导一遍或者简单实现下梯度下降算法、损失函数构建等等，否则很难解决真正的问题。
本文将对 LSTM 里面知识做高度浓缩介绍（包括前馈推导和链式法则），然后再建立时序模型和优化模型，最后评估模型并与 ARIMA 或 ARIMA-GARCH 模型做对比。...1.3 梯度下降与链式法则求导 这里的推导比较复杂，为了让大家能理解到整个模型思想而不是存粹学术研究，只做重点介绍！且激活函数简化！...现在开始推导各个函数的链式求导结果，对于任意 时刻的输出 ，由损失函数定义很容易知： ，那么对于 的更新，由 步才能到 ，求和可得： 对于终端时刻 ，我们很容易有： 但对于 ＜ 时刻而言...PS：也许初学者看到这么多符号会比较头疼，但逻辑是从简到复杂的，RNN 彻底理解有助于理解后面的深入模型。这里本人也省略了很多细节，大体模型框架就是如此，对于理解模型如何工作已经完全够了。...对于深度模型学习，本人还是强烈建议要大致懂模型的内涵和原理，有条件甚至可以自己推导一遍或者简单实现下梯度下降算法、损失函数构建等等，否则很难解决真正的问题。 更多精彩内容请点击：机器学习文章精选！
#(3) 计算网络在这批数据上的损失，用于衡量y_pred 和y 之间的距离。 #(4) 更新网络的所有权重，使网络在这批数据上的损失略微下降。 #梯度（gradient）是张量运算的导数。...# (3) 计算网络在这批数据上的损失，用于衡量y_pred 和y 之间的距离。 # (4) 计算损失相对于网络参数的梯度［一次反向传播（backward pass）］。...# 将链式法则应用于神经网络梯度值的计算，得到的算法叫作反向传播（backpropagation，有时也叫反式微分，reverse-mode differentiation）。...# 反向传播从最终损失值开始，从最顶层反向作用至最底层，利用链式法则计算每个参数对损失值的贡献大小。 #学习是指找到一组模型参数，使得在给定的训练数据样本和对应目标值上的损失函数最小化。...#损失是在训练过程中需要最小化的量，因此，它应该能够衡量当前任务是否已成功解决。 #优化器是使用损失梯度更新参数的具体方式，比如 RMSProp 优化器、带动量的随机梯度下降（SGD）等。
选自pyimagesearch 作者：Adrian Rosebrock 机器之心编译 参与：Jane W、黄小天 本文介绍了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境...第三部分，我将向你展示如何解决这些服务器线程问题，进一步扩展我们的方法，提供基准，并演示如何有效地利用 Keras、Redis、Flask 和 Apache。...想要了解如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境，请继续阅读。...图 4：使用 cURL 来测试我们的 Keras REST API 服务器。图像为我家小猎犬 Jemma。她通过我们的 ResNet 模型以 94.6％ 的置信度被分类为比格猎犬。...总结 在本文中，我们学习了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将深度学习模型部署到生产。 我们这里使用的大多数工具是可以互换的。
CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...那么，感受野如何计算呢？ 每一层计算从上往下，top-down,即从最后一层开始计算。...): RF = 1 ksize, stride, pad = net[layer] RF = ((RF-1)*stride) + ksize return RF 示例： 以下面的这个网络为例，计算网络的感受野...，而不是第几层的感受野，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理
定义损失函数 对于分类问题，我们通常使用交叉熵损失函数。选择优化器 我们可以选择Adam优化器。训练网络 使用训练数据训练网络。在每次迭代中，我们向前传播输入数据，计算损失，然后使用反向传播更新权重。...下面是一个使用Python和Keras库搭建简单神经网络的示例代码：from keras.datasets import mnistfrom keras.models import Sequentialfrom...预测值是由一系列网络权重和偏置计算出来的：所以损失函数实际上是包含多个权重、偏置的多元函数：（注意！前方高能！需要你有一些基本的多元函数微分知识，比如偏导数、链式求导法则。）...：然后求∂h1/∂w1我们在上面的计算中遇到了2次激活函数sigmoid的导数f′(x)，sigmoid函数的导数很容易求得：总的链式求导公式：这种向后计算偏导数的系统称为反向传播（backpropagation...训练流程如下：1、从数据集中选择一个样本；2、计算损失函数对所有权重和偏置的偏导数；3、使用更新公式更新每个权重和偏置；4、回到第1步。
我们将通过大量的Python代码示例，展示如何构建和训练这些模型，并应用于不同的任务，包括图像分类、文本生成和时间序列预测。...2.损失计算（Loss Calculation）: 计算预测输出与实际输出之间的误差。 3.反向传播（Backpropagation）: 通过链式法则计算梯度，更新网络权重以最小化损失函数。...2.损失计算（Loss Calculation）: 计算预测结果与真实标签之间的误差。 3.反向传播（Backpropagation）: 通过链式法则计算梯度，更新网络权重。...我们将使用TensorFlow Hub的预训练模型。...训练过程 RNN的训练过程与ANN类似，主要包括前向传播、损失计算、反向传播和优化。 Python代码 文本生成 下面是一个使用循环神经网络进行文本生成的示例。
门控循环单元（GRU）：GRU是LSTM的一种变体，它更简单，但同样能够有效地处理序列数据。循环神经网络的训练前向传播：在训练过程中，数据按照时间步向前进行传播，计算每个时间步的损失，并累加这些损失。...反向传播：使用链式法则计算梯度，并将其回传以更新网络参数。优化算法：使用如SGD、Adam等优化算法来最小化损失函数，从而优化模型参数。...tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense# 构建一个简单的RNN模型model = Sequential()model.add(SimpleRNN...输入序列的长度是10，每个时间步包含一个特征。我们使用均方误差作为损失函数，Adam优化器来训练模型。...请注意，实际应用中，您可能需要对模型进行更细致的设计和调整，包括选择合适的超参数、使用LSTM或GRU单元、进行批量归一化等。
作者 | Insaf Ashrapov 来源 | googleblog 编辑 | 代码医生团队 在本文中，将展示如何编写自己的数据生成器以及如何使用albumentations作为扩充库。...__（生成的批处理用于送入网络） 使用自定义生成器的一个主要优点是，可以使用拥有的每种格式数据，并且可以执行任何操作 - 只是不要忘记为keras生成所需的输出（批处理）。...它有助于防止过度拟合并使模型更加健壮。 有很多用于此类任务的库：imaging，augmentor，solt，keras / pytorch的内置方法，或者可以使用OpenCV库编写自定义扩充。...此外将IOU（交叉联合）设置为将监控的度量和bce_jaccard_loss（二进制交叉熵加jaccard损失）作为将优化的损失。...验证阈值调整 度量标准确实非常有趣，但更具洞察力的模型预测。从下面的图片中看到网络很好地完成了任务，这很棒。对于推理代码和计算指标，可以阅读完整代码。
假设神经网络的输出为 yy，真实值为 tt，我们计算损失函数 L(y,t)L(y, t) 来衡量模型的误差。...反向传播：在计算出损失后，反向传播算法通过链式法则（链式求导法则）从输出层开始，逐层向输入层反向传播误差，并计算出每个权重和偏置的梯度。...通过不断应用链式法则，可以将损失函数的梯度逐层传递，直到计算出所有参数的梯度。...损失计算：输出层的预测值与真实标签之间的误差（通常使用交叉熵损失函数）被计算出来，表示为 L(y,t)L(y, t)。...总结反向传播算法是深度神经网络能够成功训练的核心技术之一，它通过链式法则逐层计算梯度，并利用梯度下降法更新模型参数，从而优化模型性能。然而，训练深度神经网络也面临诸如梯度消失、局部最小值等挑战。
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