本篇记录一下自己项目中用到的keras相关的部分。...之后如果有时间的时候，再说一说cross validation（交叉验证）和在epoch的callback函数中处理一些多标签度量metric的问题。...有了这个结构，就可以run起来一个multi label的神经网络了。这个只是基础中的基础，关于multi-label的度量代码才是我们研究一个机器学习问题的核心。 1....首先，同样是导入必须的模块，主要是 keras ，其次还有绘图相关的 matplotlib、cv2，处理数据和标签的 sklearn 、pickle 等。...然后就是数据的预处理，包括转换为 numpy 的数组，对数据进行归一化操作，以及采用 scikit-learn 的方法 MultiLabelBinarizer 将标签进行 One-hot 编码操作：
预先训练好的神经网络，通常称为“预训练模型”，它在大型数据集上进行训练，取得业界认可的效果，开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...这是官网的链接keras预训练模型，大家可以去探索一下 迁移学习方式 我们可以直接使用预训练模型，毕竟效果挺好的；提供输入信息，经过模型处理，直接输出结果。...tf.keras.utils.plot_model(model) 或者用这种方式看看 model.summary( ) 四、训练模型 这里我们输入准备好的训练集数据（包括图像、对应的标签）...，测试集的数据（包括图像、对应的标签），模型一共训练10次。...import image_dataset_from_directory # 该数据集包含几千张猫和狗图像； # 下载并提取包含图像的 zip 文件，然后创建一个tf.data.Data.Dataset
to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')将整型标签转为onehot。...y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。...import kerasohl=keras.utils.to_categorical([1,3])# ohl=keras.utils.to_categorical([[1],[3]])print(ohl...ohl=keras.utils.to_categorical([1,3],num_classes=5)print(ohl)"""[[0. 1. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 1. 0.]]""...该部分keras源码如下：def to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32'): """Converts a class vector
[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。...在CNN中，sigmoid分类器训练、测试的准确率的判断标准是预测准确其中一个标签即为预测准确还是怎样。如何使sigmoid分类器的准确率的判断标准为全部预测准确即为预测准确。有什么解决方案？...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？...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。
损失函数是模型优化的目标，所以又叫目标函数、优化评分函数，在keras中，模型编译的参数loss指定了损失函数的类别，有两种指定方法： model.compile(loss='mean_squared_error...该符号函数为每个数据点返回一个标量，有以下两个参数: y_true: 真实标签. TensorFlow/Theano张量 y_pred: 预测值....TensorFlow/Theano张量，其shape与y_true相同 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。...(即，如果你有10个类，每个样本的目标值应该是一个10维的向量，这个向量除了表示类别的那个索引为1，其他均为0)。...为了将 整数目标值 转换为 分类目标值，你可以使用Keras实用函数to_categorical： from keras.utils.np_utils import to_categorical categorical_labels
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过，无论是训练模型，还是性能调优，都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛，中国将胜出，其依据就是中国拥有更多的数据。...y_train和y_test: uint8数组类型的类别标签，类别编号为数字，类别标签值为0-9之间的数字，数组形状(num_samples, ). 3....y_train和y_test: uint8数组类型的类别标签，0-9之间的数字，数组形状(num_samples, ). 5....类别标签定义如下： 标签 描述 0 T恤/上衣 1 裤子 2 套头衫 3 连衣裙 4 外套 5 凉鞋 6 衬衣 7 运动鞋 8 包包 9 短靴 加载数据集的代码： from keras.datasets...出于方便起见，单词根据数据集中的总体词频进行索引，这样整数“3”就是数据中第3个最频繁的单词的编码。
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’。...总结 keras中的Sequential模型其实非常强大，而且接口简单易懂，大部分情况下，我们只需要使用Sequential模型即可满足需求。
加载数据 使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中 batch_size = 16 img_height = 224 img_width...我们可以通过class_names输出数据集的标签。标签将按字母顺序对应于目录名称。...这是一批形状180x180x3的32张图片（最后一维指的是彩色通道RGB）。 Label_batch是形状（32，）的张量，这些标签对应32张图片 4....2)需要的存储容量大，不利于部署。例如存储VGG-16权重值文件的大小为500多MB，不利于安装到嵌入式系统中。 1....以下内容是在模型的编译步骤中添加的： 损失函数（loss）：用于衡量模型在训练期间的准确率。 优化器（optimizer）：决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
html中的标签 标签 也可以叫 元素。所以我们常说：html标签 或 html元素，比如 标签。...html中的的内容是由 html 的各种元素构成的，比如文字、图片、视频、超链接等等，都是html的元素。...一、语法 标签 [属性="值"] >[内容]标签> 或者 标签 [属性="值"] /> 标签 --> html的元素必须以标签>开始，然后以标签>结束 比如： 我是按钮 </body
Mybatis中的动态sql语句 首先写个方法 /** * 跟进传入参数条件查询 * @param user 查询的条件：有可能有用户名，有可能有性别，也有可能有地址，还有可能都有...* @return */ List findByCondition(User user); if标签 对应resource中也要添加 <!...89 OR id=16) SELECT * FROM USERS WHERE username LIKE ‘%张%’ AND id IN (10,89,16) 这样我们在进行范围查询时，就要将一个集合中的值...标签用于遍历集合，它的属性： collection:代表要遍历的集合元素，注意编写时不要写#{} open:代表语句的开始部分 close:代表结束部分 item:代表遍历集合的每个元素...Sql 中可将重复的 sql 提取出来，使用时用 include 引用即可，最终达到 sql 重用的目的。
： 实现基于tensorflow和keras的迁移学习 加载tensorflow提供的数据集（不得使用cifar10） 需要使用markdown单元格对数据集进行说明 加载tensorflow提供的预训练模型...import image_dataset_from_directory from tensorflow.keras.layers import GlobalAveragePooling2D,Dense...，实验中为了训练方便，我们取了一个较小的数据集。...在此次实验中为了训练方便，我们取了一个较小的数据集。 数据解压之后会有两个文件夹，一个是 “train”，一个是 “test”，顾名思义一个是用来训练的，另一个是作为检验正确性的数据。...在train文件夹里边是一些已经命名好的图像，有猫也有狗。而在test文件夹中是只有编号名的图像。
#HTML标签 刚开始学HTML发现有很多标签是只有一个的，比如这种。 然而也有很多是由两对尖括号组成的，下面就来总结一下吧！...##单标签： ---- #双标签： <
处理Keras中的Unknown layer错误：模型保存和加载 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在本篇博客中，我们将探讨如何处理Keras中的Unknown layer错误。这个错误通常出现在模型保存和加载过程中，了解并解决它对保持模型的可用性非常重要。...什么是Unknown layer错误 Unknown layer错误是Keras中的一种常见错误，通常在加载模型时出现。...A2：tf.keras是TensorFlow中的高级API，与独立的Keras库相比，具有更好的兼容性和集成性。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了Keras中的Unknown layer错误的成因，并提供了多种解决方案，包括注册自定义层、确保代码一致性、使用tf.keras API等。
的复现与解读，新手博主，边学边记，以便后续温习，或者对他人有所帮助 概述 深度学习神经网络在 Python 中很容易使用 Keras 创建和评估，但您必须遵循严格的模型生命周期。...在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...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。...这是 Keras 中的有用容器，因为传统上与图层关联的关注点也可以拆分并添加为单独的图层，清楚地显示它们在数据从输入到预测转换中的作用。...总结 在这篇文章中，您发现了使用 Keras 库的 LSTM 循环神经网络的 5 步生命周期。 具体来说，您了解到： 1、如何定义、编译、拟合、评估和预测 Keras 中的 LSTM 网络。
Meta标签是HTML语言head区的一个辅助性标签，它位于HTML文档头部的head标记和title标记之间，它提供用户不可见的信息。...我现将前端页面开发经常用到的meta标签内容整理成文，加入了移动端web开发meta信息，供需要时查阅。...-8"> 该 meta 标签定义了 HTML 页面所使用的字符集为 utf-8 ，就是万国码。...3、SEO优化相关 页面描述，每个网页都应有一个不超过 150 个字符且能准确反映网页内容的描述标签。...6、Pragma禁止本地缓存 设定网页不保存在缓存中，每次访问都刷新页面。这样设定，访问者将无法脱机浏览。
解决Keras中的InvalidArgumentError: Incompatible shapes 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在这篇博客中，我将深入解析并解决Keras中的一个常见错误——InvalidArgumentError: Incompatible shapes。此错误通常出现在模型训练和数据处理阶段。...解决方案：确保所有预处理步骤中的数据形状一致。可以使用Keras的tf.keras.preprocessing模块进行数据预处理。...A2：可以使用Keras的tf.keras.layers模块中的Reshape层或Lambda层来调整数据形状。...我们详细探讨了Keras中的InvalidArgumentError: Incompatible shapes错误的成因，并提供了多种解决方案，包括确保输入数据形状一致、模型层之间的数据形状一致、数据预处理中的形状一致等
解决Keras中的ValueError: Shapes are incompatible 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...希望通过这篇文章，能够帮助大家更好地使用Keras进行深度学习模型的开发。 引言 在深度学习的开发过程中，Keras作为一个高级神经网络API，极大地方便了模型的构建和训练。...在数据预处理过程中，如果未能正确地调整数据形状，也会导致这个错误。...在未来的工作中，我们可以继续探索更多的深度学习技术，进一步提升模型的性能和稳定性。...同时，保持对Keras最新动态的关注，确保我们的技术始终处于领先地位。
使用pom.xml中的dependencyManagement元素能让所有子项目中引用一个依赖而不用显示的列出版本号。...maven会沿着父子层次向上走，直到找到一个拥有dependencyManagement元素的项目，然后它就会使用这个dependencyManagement元素中指定的版本号。...：如果有多个子项目都引用同一个依赖，则可以避免在每个使用的子项目里都声明一个版本号，这样当想升级或者切换到另一个版本时，只需要在顶层父容器里更新，而不需要一个一个子项目的修改；另外如果某个子项目需要另外的一个版本...3、总结 dependencyManagement里只是声明依赖，并不实现引入，因此子项目需要显示的声明需要用的依赖。...，那么会使用子项目中指定的jar版本。
什么是容器标签？在HTML开发中我们常常会使用一类标签作为容器放置一些内容，我们把这类标签称之为容器标签，可以作为容器标签的包括列表标签、表格标签、框架标签、布局标签，在这里我们就来总结下这些内容。...框架标签 框架是互联网早期的标签，现在开发中基本上已经不再使用了，但是在一些早期的网站中还可以看到这些内容，所以有必要了解这些内容。常见的框架标签包括、两种，下表是我们整理的一些框架相关的代码。...View Code 这个标签可以十分方便的让我们实现菜单目录的功能，对于页面的重复利用非常方便，所以很受欢迎。 ? ? 这种标签可以十分方便的在我们的网站中嵌入一些其他网站的页面。...布局标签 所谓布局标签，很简单就是用来实现网页布局的 ? 这些标签，是现在设计网页中重要的HTML标签。...不过值得说明的是这些标签没有实际的语义，只是作为容器来放置一些内容，所以建议在实际开发中不要滥用，否则的话HTML的结构会特别复杂，代码也会特别多。 感谢阅读 喜欢看小编文章的点个订阅或者喜欢！
-- Struts下拉列表标签： name="deptId" 下拉列表标签的名称(服务器根据这个名称获取选择的项的实际的值...value值) headerKey 默认选择项的实际的值 headerValue 默认下拉列表显示的内容...list 下拉列表显示数据的集合 listKey 集合对象的哪个属性作为下拉列表的实例的值...，即value值 listValue 集合对象的哪个属性作为下拉列表显示的值 value...默认选择的项的设置 --> <s:select name
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