采用model.summary(),model.get_config()和for循环均可获得Keras的层名。
初学者在调用keras时,不需要纠结于选择tf.keras还是直接import keras,现如今两者没有区别。从具体实现上来讲,Keras是TensorFlow的一个依赖(dependency)。但,从设计上希望用户只透过TensorFlow来使用,即tf.keras。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
您现在对 Keras 有了一些经验——您熟悉 Sequential 模型、Dense 层以及用于训练、评估和推断的内置 API——compile()、fit()、evaluate() 和 predict()。您甚至在第三章中学习了如何从 Layer 类继承以创建自定义层,以及如何使用 TensorFlow 的 GradientTape 实现逐步训练循环。
Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的,长久以来,Keras首早先开始支持Tensorflow,然后完全成为其中的一部分。然而,我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运,而是它的功能。
它将大小至少为2,相同Shape的列表张量作为输入,并返回一个张量(输入[0] – 输入[1]),也是相同的Shape。
根据给定的文章内容,撰写摘要总结。
不得不说,这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本,快到Keras中文版好多都是错的,快到官方文档也有旧的没更新,前路坑太多。 到发文为止,已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多,但是笔者认为接下来Keras才是正道。
这是keras.backend.function()的源码。其中函数定义开头的注释就是官方文档对该函数的解释。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值,没有其他的结构参数,需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据,一般在拥有源文件的情况下使用。
不得不说,这深度学习框架更新太快了尤其到了Keras2.0版本,快到Keras中文版好多都是错的,快到官方文档也有旧的没更新,前路坑太多。 到发文为止,已经有theano/tensorflow/CNTK支持keras,虽然说tensorflow造势很多,但是笔者认为接下来Keras才是正道。 笔者先学的caffe,从使用来看,keras比caffe简单超级多,非常好用,特别是重新训练一个模型,但是呢,在fine-tuning的时候,遇到了很多问题,对新手比较棘手。 中文文档:http://keras-
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。通过卷积、池化、激活等操作的配合,卷积神经网络能够较好的学习到空间上关联的特征。
0. 写在前面: 百度开发的PaddlePaddle 作为一款开源深度学习框架,刚刚问世两年左右,虽然现在使用者数量和普及程度并不及 Caffe, TensorFlow 或者 Pytorch,但是毕竟是国产,这说明我们正在紧跟时代的浪潮,所以很有必要体验并且支持下百度的PaddlePaddle。这也是我写的第一篇深度学习框架体验笔记,如果大家有任何问题,也欢迎并期待大家可以和我多多交流。 百度官网上对这个框架的介绍是:PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep Learn
在做图像场景分类的过程中,需要自定义损失函数,遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。(以下默认为分类处理)
VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型,该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二,定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积,通过增加网络深度可以有效提高性能。
VGG 由牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)开发。包含两个版本:VGG16 和 VGG19,分别有16个层级和19个层级。本文只介绍 VGG16 。根据 arxiv.org 上公布的论文,VGG 的卷积核大小为 (3, 3),最大池化层核大小 (2, 2),隐藏层激活函数为 ReLu, 输出层激活函数为 softmax。如果我们能知道模型各层的输入输出 shape 及层叠顺序,就能使用 Keras 自己搭建一个 VGG 。幸运的是,我们不需要从晦涩难懂的论文中提炼出模型的这些参数细节,Keras 可以直接给到我们这个模型全部细节。
Keras 是一个用于定义和训练神经网络的高阶API。简单的说,Keras 是对 TensorFlow 等深度学习框架的更高一层的封装,以提供更加优雅,用户友好的接口设计。因此,Keras 不能独立运行,需要底层框架的支持,这个底层框架可以是 TensorFlow, CNTK, Theano。推荐使用 TensorFlow , 本文也是以 TensorFlow 为例。
Keras 是更高级的框架,对普通模型来说很友好,但是要实现更复杂的模型需要 TensorFlow 等低级的框架
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
机器学习中的迁移学习问题,关注如何保存解决一个问题时获得的知识,并将其应用于另一个相关的不同问题。
对于简单、无状态的自定义操作,你也许可以通过 layers.core.Lambda 层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层,你应该自己实现这种层。
01 问题描述 我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示),我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄(全是阿三的头像。。。),测试集有6636张图片,首先我们加载数据集,然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型,预测出6636张人物头像对应的年龄。 02 引入所需要的模块 import os import random import pandas as pd import numpy as np from PIL im
在keras中除了从model.layers取得layer,我们还可以通过model.get_layer(layer_name)获取。
计算机视觉是理解或操纵图像和视频的科学。 计算机视觉具有许多应用,包括自动驾驶,工业检查和增强现实。 深度学习在计算机视觉中的使用可以分为多个类别:图像和视频中的分类,检测,分割和生成。 在本书中,您将学习如何为计算机视觉应用训练深度学习模型并将其部署在多个平台上。 我们将在本书中使用 TensorFlow,这是一个用于深入学习的流行 python 库,用于示例。 在本章中,我们将介绍以下主题:
问题描述 我们的任务是从一个人的面部特征来预测他的年龄(用“Young”“Middle ”“Old”表示),我们训练的数据集大约有19906多张照片及其每张图片对应的年龄(全是阿三的头像。。。),测试集有6636张图片,首先我们加载数据集,然后我们通过深度学习框架Keras建立、编译、训练模型,预测出6636张人物头像对应的年龄 引入所需要模块 import os import random import pandas as pd import numpy as np from PIL import Ima
上一章通过简单模型(一堆Conv2D和MaxPooling2D层)和一个简单的用例(二进制图像分类)为您介绍了计算机视觉的深度学习。但是,计算机视觉不仅仅是图像分类!本章将深入探讨更多不同应用和高级最佳实践。
神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息,通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近,说明它没有学到什么特征;或者它几乎是一个纯色的图,说明它太过稀疏,可能是我们feature map数太多了。可视化有很多种,比如:feature map可视化、权重可视化等等,我以feature map可视化为例。
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。但是在实际情况下,有些网络需要多个独立的输入,有些网络需要多个输出;而且有些层之间具有内部分支。
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些直观的认识并帮助我们调试模型,比如:feature map与原图很接近,说明它没有学到什么特征;或者它几乎是一个纯色的图,说明它太过稀疏,可能是我们feature map数太多了(feature_map数太多也反映了
一般情况下,利用Keras建立模型,会使用线性模型(Sequential),但是在一些特殊情况下,我们或许会有多个input,这样的话,我们就不会使用线性模型,而使用Keras的Model。
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keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出,但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口,所以有时候我们需要获取某一个层的输出,则需要自己编写代码,但是鉴于keras高层封装的特性,编写起来实际上很简单,本文提供两种常见的方法来实现,基于上一篇文章的模型和代码: keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy
从【DL笔记1】到【DL笔记N】,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现自己的小而有趣的想法......我相信,一路看下来,我们可以感受到深度学习的无穷的乐趣,并有兴趣和激情继续钻研学习。 正所谓 Learning by teaching,写下一篇篇笔记的同时,我也收获了更多深刻的体会,希望大家可以和我一同进步,共同享受AI无穷的乐趣。
最近在写行为识别的代码,涉及到两个网络的融合,这个融合是有加权的网络结果的融合,所以需要对网络的结果进行加权(相乘)和融合(相加)。
用Java或任何其他编程语言设计神经网络我们需要理解人工神经网络的结构和功能。
曾经尝试仅使用 NumPy 用 Python 编写用于神经网络的代码的任何人都知道它很繁琐。 为一个简单的单层前馈网络编写代码需要 40 条线,这增加了编写代码和执行时间方面的难度。
在以图搜图的过程中,需要以来模型提取特征,通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形。
了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下
可以看到cifar服装图片数据集存在50000个训练样本,10000个测试样本;数据集是四维的。
您有时会听到深度学习仅在有大量数据可用时才有效。这部分是有效的:深度学习的一个基本特征是它可以自己在训练数据中找到有趣的特征,而不需要手动特征工程,这只有在有大量训练样例可用时才能实现。对于输入样本非常高维的问题(如图像)尤其如此。
load_model代码包含load_weights的代码,区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中。
目前为止,我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras,它的功能很强大:搭建了各种神经网络架构,包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络,使用了各种方法,包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上,你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了(和tf.data,见第13章)。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时,就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程,例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题,还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先,先来快速学习下TensorFlow。
该层在每个batch上将前一层的激活值重新规范化,即使得其输出数据的均值接近0,其标准差接近1
自定义层需要继承tf.keras.layers.Layer类,重写init,build,call
神经网络 (neural network) 受到人脑的启发,可模仿生物神经元相互传递信号。神经网络就是由神经元组成的系统。如下图所示,神经元有许多树突 (dendrite) 用来输入,有一个轴突 (axon) 用来输出。它具有两个最主要的特性:兴奋性和传导性:
笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制。
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人工智能(AI)不再仅限于研究论文和学术界。业内不同领域的企业和组织正在构建由AI支持的大规模应用程序。这里要考虑的问题是,“我们是否相信AI模型做出的决策?”和“机器学习或深度学习模型如何做出决策?”。解释机器学习或深度学习模型一直是整个数据科学生命周期中经常被忽视的任务,因为数据科学家或机器学习工程师会更多地参与实际推动生产或建立和运行模型。
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