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Keras函数式API

Keras函数式API 之前所有的神经网络都是基于Sequential模型实现的，而且网络都是层的线性叠加。...不用Sequential序贯模型的解决方案：Keras函数式API 在线阅读地址：https://livebook.manning.com/book/deep-learning-with-python/...about-this-book 多输入模型有些任务需要多模态输入（multimodal）,这些任务合并来自不同输入的数据源，并使用不同类型的神经网络层来处理不同类型的数据。...一个案例来理解：利用输入数据来预测一件二手衣服的价格函数式API简介 In [1]: import tensorflow as tf from keras import Input, layers...一个简单的例子就是网络试图同时预测数据的不同性质，比如根据数据同时预测用户的年龄、性别和收入水平等搭建多输出模型 In [13]: # 作用：用函数式API实现一个三输出模型 from keras

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Keras多GPU训练

Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...Keras在 keras.utils.multi_gpu_model 中提供有内置函数，该函数可以产生任意模型的数据并行版本，最高支持在8片GPU上并行。...我们大多数时候要用到的都是数据并行，其他需求可以参考这篇博客：Keras多GPU及分布式。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。这样就能够成功使用多GPU训练啦。

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LT5400这么多匹配型号如何选择？

为什么要给这么多“分压比/电阻比”？四电阻网络最常见的用途不是单纯分压，而是“比值决定功能” LT5400 的应用重点是：差分放大器、参考分压、精密加减法、桥式读出等。...LT5400-3）把小差分放大 10 倍，或做“十分之一/十倍”的精密比例，比如差分放大器增益或用于精密参考缩放（例如 4.096V -> 0.4096V 这类比值链）这类比值在“量程切换”里也常用比如做多档电压表

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Keras 学习笔记（四）函数式API

开始使用 Keras 函数式 API Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。...processed_sequences = TimeDistributed(model)(input_sequences) 多输入多输出模型以下是函数式 API 的一个很好的例子：具有多个输入和输出的模型...函数式 API 使处理大量交织的数据流变得容易。来考虑下面的模型。我们试图预测 Twitter 上的一条新闻标题有多少转发和点赞数。...让我们用函数式 API 来实现它。主要输入接收新闻标题本身，即一个整数序列（每个整数编码一个词）。...让我们使用函数式 API 来构建它。

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基于Keras的多标签图像分类

本篇记录一下自己项目中用到的keras相关的部分。...multi-label多标记监督学习其实我个人比较喜欢把label翻译为标签。那可能学术上翻译multi-label多翻译为多标记。其实和多标签一个意思。...mlb.pickle ├── plot.png ├── pyimagesearch │ ├── __init__.py │ └── smallervggnet.py ├── search_bing_api.py...1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 简单介绍每份代码和每个文件夹的功能作用： search_bing_api.py...小结本文介绍了如何采用 Keras 实现多标签图像分类，主要的两个关键点：输出层采用 sigmoid 激活函数，而非 softmax 激活函数；损失函数采用 binary cross-entropy

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单模光纤和多模光纤的型号_什么叫单模光纤和多模光纤

多模光纤概念多模光纤是在给定的工作波长上传输多种模式的光纤，当光纤的几何尺寸远远大于光波波长时,光纤中会存在着几十种乃至几百种传播模式。...因此会使多模光纤的带宽变窄,降低了其传输容量,故多模光纤仅适用于较小容量的光纤通信。...多模光纤和单模光纤的差异 1、外观颜色单模光纤和多模光纤最明显的区别就是外护套颜色不同，单模光纤跳线OS2为黄色，而多模光纤OM1、OM2为橙色外护套，OM3为湖水蓝外护套，OM4为紫色。...5、价格多模光纤的价格相对单模光纤便宜一些，由于多模光纤适合短距离传输且成本相对较低，所以在数据中心有广泛的应用，而单模光纤适合长距离传输，所以主要应用于骨干网和城域网。...一般情况下，单模光模块需要搭配单模光纤跳线一起使用，多模光模块需要搭配多模光纤跳线一起使用。另外，室内和短距离应用多以多模光纤为主，室外和长距离应用以单模光纤为主。

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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？

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。...theano.config.floatX： import theano theano.config.device = 'gpu' theano.config.floatX = 'float32' 如何在多...GPU 上运行 Keras 模型?...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。...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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Python基础项目实战:调用百度API智能识别汽车型号

为大家介绍一个Python调用百度开发的API来智能识别你的汽车型号是那款,具体过程如下然后在搜索框下搜索"图像识别" ? 进入之后点击"立即使用",如果要你激活,你便跟着它的教程就可以了 ?...创建完成,你的API自然会显示出来,创建过程太过简单不用详细说明了,最后看代码吧 ? 你需要安装 pip install baidu-aip 模块, 运行结果 ?

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基于keras实现多标签分类（multi-label classification）

首先讨论多标签分类数据集（以及如何快速构建自己的数据集）。之后简要讨论SmallerVGGNet，我们将实现的Keras神经网络架构，并用于多标签分类。...然后我们将实施SmallerVGGNet并使用我们的多标签分类数据集对其进行训练。最后，我们将通过在示例图像上测试我们的网络，并讨论何时适合多标签分类，包括需要注意的一些注意事项。...为了方便起见，可以通过使用Bing图像搜索API（Microsoft’s Bing Image Search API）建立图像数据（需要在线注册获得api key，使用key进行图像搜索），python...代码：使用find方法得到下载的图像数据数目多标签分类multi-label classsification 这里给出的是项目的文件结构多标签分类的网络结构--smallervggnet...classify.py 最终显示出预测的分类结果使用Keras执行多标签分类非常简单，包括两个主要步骤： 1.使用sigmoid激活替换网络末端的softmax激活 2.二值交叉熵作为分类交叉熵损失函数

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

然而，我们对keras最感到受挫的一个原因，是在多GPU环境下使用，因为这是非常重要的。如果你使用Theano，请忽略它——多GPU训练，这并不会发生。...在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...大部分功劳归功于 kuza55(ID)和他们的keras-extras回购。我已经使用并测试了这个多GPU功能近一年，我非常高兴能将它视为官方keras发行版的一部分。...keras多GPU训练结果让我们检查一下辛勤的劳动成果。首先，使用附带链接中的代码。然后，可以按照结果进行操作。...然而，通过使用Keras和Python的多GPU训练，我们将训练时间减少到16秒，总训练时间为19m3s。使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。

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Keras正式从TensorFlow分离：结束API混乱与耗时编译

此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。...当谷歌在 2019 年 6 月发布 TensorFlow 2.0 时，他们宣布 Keras 成为 TensorFlow 的官方高级 API。...API 的混乱与割裂不仅令开发者不知所措，也加大了开发者寻找教程的难度。是时候做出改变了！...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。...build:v2 in file /Users/scottzhu/workspace/keras/.bazelrc: --define=tf_api_version=2 --action_env=TF2

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超多免费API接口分享

分享一下近段时间在网上看的超多免费API接口，赶紧收藏起来吧！...一、APISpace为超过100 万开发者提供专业的 API 服务，包括 API 管理、测试、访问控制等功能，让您无忧探索广阔的API世界~所有接口提供免费试用https://www.apispace.com...utm_source=txyun&utm_content=tuijian二、UomgAPIhttps://api.uomg.com/三、free-apihttps://www.free-api.com/...四、百度AI平台https://ai.baidu.com/五、JSON API免费接口http://www.bejson.com/knownjson/webInterface/六、高德开放平台https...lbs.amap.com/product/map#/七、人脸识别Face++https://www.faceplusplus.com.cn/八、极速数据https://www.jisuapi.com/api

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标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南

Tensorflow 2.0带来的一个重大变化就是采用keras API作为TensorFlow的标准上层API，因为我在编码中使用到keras比较多，所以对这个变化感到高兴，现翻译一篇Tensorflow...接下来，我们将仔细研究TensorFlow附带的Keras版本能够做到的事情。 FAQ 我以为Keras是一个单独的库？首先，Keras是一个API规范。...Keras是一个用于定义和训练机器学习模型的API标准。...使用tf.keras模型子类API时，eager execution特别有用。此API的灵感来自Chainer，使您能够强制性地编写模型的正向传递。...Sequential API 如果您是学习ML的学生，我们建议您开始时使用tf.keras Sequential API。它直观、简洁，适用于实践中95％的ML问题。

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如何使用keras，python和深度学习进行多GPU训练

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Keras 2正式发布，推出深度整合进TensorFlow的新API

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...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。...Keras作者François Chollet是Google深度学习研究员。

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【经验分享】如何使用keras进行多主机分布式训练

模型在这里，我们使用tf.keras.Sequential API来构建和编译一个简单的卷积神经网络 Keras 模型，用我们的 MNIST 数据集进行训练。...5.多工作器（worker）配置 TF_CONFIG 有两个组件：cluster 和 task 。...MultiWorkerMirroredStrategy 是同步多工作器训练的推荐策略，将在本指南中进行演示。...) 这句话要写在TF_CONFIG的后面，不能放太后了，不然会报错； 7.使用 MultiWorkerMirroredStrategy 训练模型通过将 tf.distribute.Strategy API...ModelCheckpoint 回调要在多工作器训练中利用容错功能，请在调用 tf.keras.Model.fit() 时提供一个 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint

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开箱即用实现多GPU推理：基于Tensorflow、Keras实现Stable Diffusion

不过原有模型是基于 Torch 实现的，现在，来自 Meta 的研究者 Divam Gupta 表示：基于 Tensorflow/Keras 实现的 Stable Diffusion 已经来了。...Keras 的创造者 François Chollet 表示：它在 M1 MacBooPros GPU 上实现开箱即用，它还可以开箱即用地进行多 GPU 推理。

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基于Tensorflow、Keras实现Stable Diffusion，开箱即用实现多GPU推理

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【翻译】Keras.NET简介 - 高级神经网络API in C#

Keras.NET是一个高级神经网络API，它使用C#编写，并带有Python绑定，可以在Tensorflow、CNTK或Theano上运行。其关注点是实现快速实验。...请参阅如何配置：https://keras.io/backend/ Nuget：从Nuget安装：https://www.nuget.org/packages/Keras.NET Install-Package...Keras.NET dotnet add package Keras.NET XOR样本的示例：输出：在3个时间段内，达到了98%的准确率。...项目地址：https://github.com/SciSharp/Keras.NET/ 文档：https://scisharp.github.io/Keras.NET/ 现在就可以在.NET里运行你的...Keras模型了。

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·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题

[知乎作答]·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题本文来自知乎问题关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。...二、问题回复问题中提出的解决多标签多分类问题的解决方法是正确的。但是要注意几点，keras里面使用这种方式的acc是二进制acc，会把多标签当做单标签计算。什么意思呢？...解决方法如下:重写acc评价指标，笔者自己写了一个多标签分类的acc，一个样本里，只有全部标签都对应上才acc为1，有一个不对就为0。 ?...acc是keras输出acc，my_acc是多标签acc，因为使用了数据增强，valacc更高。由于每个label的比例不同，又测试不同权重重写loss来对比。...设置合适的权重值，val_acc上升了，val多标签acc也达到了更高。关于如何设置合适权重，笔者还在实验中，可以关注下笔者的知乎和博客。后面实验结果会及时更新。

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