Keras层和模型完全兼容纯TensorFlow张量，因此，Keras为TensorFlow提供了一个很好的模型定义附加功能，甚至可以与其他TensorFlow库一起使用。让我们看看这是如何做的。...请注意，本教程假定您已经配置Keras使用TensorFlow后端（而不是Theano）。这里是如何做到这一点的说明。...Keras学习阶段（标量TensorFlow张量）可通过Keras后端访问： from keras import backend as K print K.learning_phase() 要使用学习阶段...任何Keras模型都可以使用TensorFlow服务（只要它只有一个输入和一个输出，这是TF服务的限制）导出，不管它是否作为TensorFlow工作流的一部分进行训练。...事实上，你甚至可以用Theano训练你的Keras模型，然后切换到TensorFlow Keras后端并导出你的模型。 这是如何工作的。
这次Parse的关门会让许多人不会首选BaaS产品，转而倾向于自行实现后端，比如说使用Meteor。 我们来谈谈如何将一个React Native的App连接到Meteor App（作为服务端）。...如果你还没有配置好React Native环境的话，可以查看React Native中文文档。...本文来自Differential Blog，不过文中示例代码有不少bug，有些是版本问题，有些是npm包的问题，测试修改过后的Github示例代码在此：https://github.com/loongmxbt...现在你就有了一个功能完备的，简单明了的React Native作为前端，Meteor作为后端的应用。我希望这篇教程能让你开启编写React Native+Meteor混合应用的道路。...你可以（应该）使用一些其他框架，来管理应用的状态，比如Redux等，并且使用React的思想理念来构造你的组件结构。
然而对于诸如kubernetes/dashoboard一类的服务，使用其默认的部署配置启动的服务提供的是https协议的服务，从集群外部访问该服务时，通常只能使用类似如下的链接间接的访问。...通过ingress访问https协议后端的dashboard 开启https后端ingress 前置条件 kubernetes集群 traefik 1.6.5 可以参考这份yaml文件安装traefik...的secret，里面存放TLS证书，然后使用这份yaml文件部署traefik 配置Traefik 如果使用了我的部署文件，Traefik是直接配置好的，如果是读者先前自己安装好的traefik，请将下面的代码保存为文件...entryPoints] [entryPoints.http] address = ":80" insecureSkipVerify = true，该项配置指定了traefik在访问https后端的时候可以忽略...TLS证书验证错误，从而使得https的后端，如kubernetes dashboard，可以像http后端一样直接通过traefik透出 测试效果 这里以透出https的kubernetes dashboard
在本文中，我们将讨论如何在少于200行代码中使用以Tensorflow 1.0为后端的Keras 2.0构建能够工作的DCGAN。我们将使用MNIST训练DCGAN学习如何生成手写数图片。...每个CNN层之间使用弱relu作为激活函数。使用0.4-0.7的dropout操作来避免过拟合和记忆化（memorization）。下面给出了keras中的实现。 ? 图1....鉴别器模型 下面的代码3展示了利用keras实现鉴别器模型的代码。他用来描述上面鉴别器用于训练的损失函数。因为鉴别器的输出是sigmoid，所以使用二元交叉熵来计算损失。...鉴别模型的keras代码 反模型 图三中展示了生成-鉴别模型，生成器部分尝试骗过鉴别器并同时读取鉴别器的反馈。代码4给出了keras的代码实现。...样本输出 图5显示了训练期间输出图像的演化过程，你可以看得出图5是十分的迷人，并且GAN在自己学习手写数字。 ? 图5. DCGAN输出的图像 Keras 的完整代码请点击阅读原文查看.
但是我觉得 Keras 包应该是自己独立的呀？ 我在训练自己的网络时，会纠结于该使用哪个「Keras」。 其次，有必要升级到 TensorFlow 2.0 吗？...你可以使用 MySQL，PostgreSQL 或者 SQL Server 作为你的数据库；但是，用于与数据库交互的 PHP 代码是不会变的（当然，前提是使用某种可以封装数据库层的 MVC 范例）。...你可以把后端替换成任何你喜欢的后端，只要它遵守某些规则，你的代码就不需要更改。因此，你可以把 Keras 看作是一组用来简化深度学习操作的封装（abstraction）。...这种情况在 TensorFlow 2.0 中有所改变，本文后面将对此进行详细介绍) 一开始，在 v1.1.0 之前，Keras 的默认后端都是 Theano。...一开始，Keras 将 Theano 作为它首选的计算后端——然后它又支持了其他的一些后端，包括 CNTK 和 mxnet 等等。
尽管我们可以使用任何 Keras 所支持的后端部署模型，但开发者和方案架构师应该了解 Keras 作为各深度学习库的高级 API，其本质上是不支持各个库所提供的全部基本参数微调。...相比于直接使用 TensorFlow 搭建卷积神经网络，将 Keras 作为高级 API，并使用 TensorFlow 作为后端要简单地多。...后面我们将会把 Keras 实现 CNN 的代码与注释上传至机器之心 GitHub 项目中，下图是我们使用 TensorFlow 作为后端初始化训练的情况： ?...Keras 配置文件中有一个参数决定了使用哪一个深度学习框架作为后端，因此我们可以构建一个相同的模型在不同的深度学习框架（如 TensorFlow、CNTK、Theano）上直接运行。...早先已经有一些文章比较了 Keras 所支持后端框架的相对性能，但是对比的时间都比较早，且主要是以 TensorFlow 和 Theano 作为后端的对比。
Keras应用程序 PyTorch torchvision.models Tensorflow官方模型(现在是Tensorflow hub) MXNet模型动物园 ai应用程序 但是，这些基准测试是可重复的吗...有一些关于黑客新闻网站的传言称，将Keras的后端从Tensorflow更改为CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)可以提高性能。...由于Keras是一个模型级库，它不处理诸如张量积、卷积等低级操作，所以它依赖于其他张量操作框架，如TensorFlow后端和Theano后端。...伍尔夫的帖子是2017年的，所以如果能得到一个更新的比较结果，也包括Theano和MXNet作为后端，那将会很有趣(虽然Theano现在已经被弃用了)。...有评论、问题或补充吗?可以在下面发表评论!
但是，这些benchmarks可以复现吗？ 这篇文章的灵感来自Curtis Northcutt，他是麻省理工学院计算机科学博士研究生。...结构在Keras中执行得更好 在Keras应用程序上不能复现Keras Applications上的已发布的基准测试，即使完全复制示例代码也是如此。...有一些关于HackerNews的传言称，将Keras的后端从Tensorflow更改为CNTK (Microsoft Cognitive toolkit)提高了性能。...由于Keras是一个模型级库，它不处理诸如张量积、卷积等较低级别的操作，所以它依赖于其他张量操作框架，比如TensorFlow后端和Theano后端。...Woolf的文章是2017年发表的，所以如果能得到一个更新的比较结果，其中还包括Theano和MXNet作为后端，那将是非常有趣的(尽管Theano现在已经被废弃了)。
深度学习的框架Tensorflow,Pytorch,Keras,Theano..,每个都有它自身的优势，有的性能好，有的学习曲线平滑，有的部署方便。 这一小节，简单介绍一下Keras....什么是Keras Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。...特别是，tf.keras 作为 Keras API 可以与 TensorFlow 工作流无缝集成。...重要的是，任何仅利用内置层构建的 Keras 模型，都可以在所有这些后端中移植：你可以用一种后端训练模型，再将它载入另一种后端中（例如为了发布的需要）。...支持的后端有： 谷歌的 TensorFlow 后端 微软的 CNTK 后端 Theano 后端 亚马逊也正在为 Keras 开发 MXNet 后端。
只要仅使用keras.ops中的ops，自定义层、损失、指标和优化器等就可以使用相同的代码与JAX、PyTorch和TensorFlow配合使用。...如果从Keras 2迁移到3，使用tf.keras开发的代码通常可以按原样在Keras 3中使用Tensorflow后端运行。有限数量的不兼容之处也给出了迁移指南。...在旧版Keras 2中开发的预训练模型通常也可以在Keras 3中使用TensorFlow后端开箱即用。...Reimers认为，Keras最初从支持单个后端（Theano）开始，陆续添加了Tensorflow、MXNet和CNTK等多后端。...调试问题：代码在一个后端上表现完美，但在另一个后端的最新版本上却频繁出错… 随着时间推移，这些问题愈发严重：某些模块只能在 Theano 上运行良好，某些只适用于Tensorflow，还有一些模块可以在
允中 编译整理 量子位·QbitAI 出品 今天，深度学习框架Keras在博客上发表文章，介绍了深度整合进TensorFlow的内部版本tf.keras，以及其他新特性。...Keras是一个基于TensorFlow和Theano的高度模块化、可扩展神经网络库，多用于简易、快速的原型设计。...虽然Keras从2015年底就开始支持以TensorFlow为后端运行，不过之前，Keras API和TensorFlow的代码库是分开的，但从Keras 2开始，Keras API可以作为TensorFlow...的一部分直接获取。...以后，Keras将有两个规格，一个是TensorFlow内部版本，叫做tf.keras，与TensorFlow完全兼容；另一个外部多后端版本同时支持Theano和TensorFlow。
上次铁柱分享了一个使用深度学习库Keras预测风功率的案例，有小伙伴表示一脸懵逼，没关系，其实Keras上手很快，毕竟外卖小哥都可以上手深度学习，化身TF BOY了（TensorFlow BOY）。...下面有请铁柱介绍Keras： Keras是什么 Keras是深度学习建模的一个上层建筑，其后端可以灵活使用CNTK、TensorFlow或者Theano。...推荐使用 TensorFlow 作为默认后端，因为它的应用最广泛，可扩展，可用于生产环境，tensorflow的模型文件可在java环境中运行。...图2 keras底层后端 如图2，TensorFlow、CNTK 和 Theano 是当今深度学习的几个主要平台。...Theano由蒙特利尔大学的MILA 实验室开发，TensorFlow 由 Google 开发，CNTK 由微软开发。你用 Keras 写的每一段代码都可以在这三个后端上运行，无需任何修改。
再次让Keras成为多后端 最初的Keras可以在Theano、TensorFlow、CNTK，甚至MXNet上运行。...同时新的Keras也保证了兼容性，比如在使用TensorFlow后端时，你可以简单地使用 import keras_core as keras 来替换from tensorflow import keras...任何Keras 3模型都可以作为PyTorch模块实例化，可以作为 TensorFlow SavedModel 导出，也可以作为无状态 JAX 函数实例化。...- 最大限度地扩大开源模型版本的覆盖面。 想要发布预训练模型？想让尽可能多的人能够使用它吗？如果你在纯TensorFlow或PyTorch中实现它，它将被大约一半的社区使用。...另外，只要开发者使用的运算，全部来自于keras.ops ，那么自定义的层、损失函数、优化器就可以跨越JAX、PyTorch和TensorFlow，使用相同的代码。
其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy和Blocks等）。...除了用TensorFlow而不是Theano替换Keras后端，对于TensorFlow库我并没有太多的经验。然而在接下来的几个月里，我希望这有所改变。...Keras是一个最低限度的、模块化的神经网络库，可以使用Theano或TensorFlow作为后端。Keras最主要的用户体验是，从构思到产生结果将会是一个非常迅速的过程。...DIGITS（深度学习GPU培训系统）实际上是用于培训Caffe深度学习模式的web应用程序（虽然我认为你可以破解源代码然后使用Caffe以外其他的后端进行工作，但这听起来就像一场噩梦）。...我个人认为打败Keras和mxne是很难的事。Keras库位于计算的龙头地位，如Theano和TensorFlow，可以让您只需几行Python代码就可以构建深度学习架构。
为了训练你自己的自定义神经网络，Keras 需要一个后端。后端是一个计算引擎——它可以构建网络的图和拓扑结构，运行优化器，并执行具体的数字运算。...你可以把后台看作是你的数据库，Keras 是你用来访问数据库的编程语言。 一开始，在 v1.1.0 之前，Keras 的默认后端都是 Theano。...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。...一般来说，一旦 TensorFlow 成为了 Keras 的默认后端，TensorFlow 和 Keras 的使用量会一起增长——没有 TensorFlow 的情况下就无法使用 Keras，所以如果你在系统上安装了...你可以用几行代码在数百个 GPU 上训练一个巨大的模型。」这些在 2016 年都是不可能的。
Theano结合 CAS（Computer Algebra System，计算机代数系统）和优化编译器，还可以为多种数学运算生成定制的C语言代码。...对于深度学习新手，可以使用Theano做入门练习，但对于职业开发者，建议使用 TensorFlow。...因为各公司使用的框架不统一，所以我们有必要多学习几个流行框架作为知识储备，TensorFlow无疑是一个不错的选择。...04 Keras Keras是一个高层神经网络API，使用Python编写，并将TensorFlow、Theano及CNTK作为后端。Keras为支持快速实验而生，能够快速实现开发者的想法。...Keras的缺点很明显：过度封装导致丧失了灵活性。Keras最初作为Theano的高级API，后来增加了TensorFlow和CNTK作为后端。
|懒人阅读：你可以调用keras库中的模块迅速实现各种深度学习模型，在tensorflow、Theano以及CNTK中均可支持， 适合新手体验、快速验证想法。...适用场景 Keras 适合新手体验、快速验证想法，研究算法或修改底层建议直接编写模型，使用 TensorFlow、Theano等框架 长板效应，优点 backend（后端）强：受到了Tensorflow...和Theano的支持，自然很有生命力； 便于上手，Keras可以当作黑箱子使用的人，上手非常容易，后面的栗子中可以看出； 文档齐全，论坛活跃，新功能更新不慢。...由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...---- 最后的提醒，安装及注意事项 Keras使用了下面的依赖包，三种后端必须至少选择一种，我们建议选择tensorflow。
点击上方 IT牧场 ，选择 置顶或者星标您的关注意义重大！ 前文搭建的Zipkin Server是没有后端存储的——数据会存储在Zipkin的内存中。...Zipkin支持多种存储： •内存（默认）•MySQL（数据量大时，查询较为缓慢，不建议使用）•Elasticsearch•Cassandra（Twitter官方使用Cassandra作为Zipkin...Server的存储，但国内大规模用Cassandra的公司较少，Cassandra相关文档也不多） 综上，个人建议使用Elasticsearch作为Zipkin Server的存储。.../elasticsearch # Elasticsearch集群的搭建大家自己百度一下吧，也很简单。本文主要是讲Zipkin，只用一个实例演示就可以了。...干货分享 最近将个人学习笔记整理成册，使用PDF分享。关注我，回复如下代码，即可获得百度盘地址，无套路领取！
作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Keras 的代码更加简单方便，适用于初学者。...Keras 官网地址：https://keras.io/ 为了训练自定义神经网络，Keras 需要一个后端，在 v1.1.0 版本之前，Keras 的默认后端都是 Theano。...2015 年 11 月 9 日，谷歌发布了 TensorFlow。Keras 开始支持 TensorFlow 作为后端。...并且，在 Keras 2.3.0 版本发布时，Francois 表示这是 Keras 首个与 tf.keras 同步的版本，也是 Keras 支持 Theano 等多个后端的最终版本。...这使 Keras 能够使用 Tensorflow Python API 作为 PIP 包依赖项，且无需在构建和测试时编译 TensorFlow。
现在，Keras Core 可以作为 tf.keras 的替代品，当使用 TensorFlow 后端时，几乎完全向后兼容 tf.keras 代码。...在绝大多数情况下，你只需使用 import keras_core as keras 来代替 from tensorflow import keras 导入即可，替换之后，以前的代码还能正常跑，不仅如此，...其实，在此之前，Keras 就已经能在 Theano、CNTK（甚至 MXNet）等框架之上运行。最近几年，随着使用 TensorFlow、PyTorch、JAX 的用户越来越多。...现在 Keras Core 模型可以使用广泛的数据 pipeline 进行训练 —— 不管你是使用 JAX、PyTorch 还是 TensorFlow 后端。 预训练模型。...从现在开始，你可以借助 Keras Core 使用更多的预训练模型。
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