我们在上一节中看到，NumPy 的通用函数如何用于向量化操作，从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则，用于在不同大小的数组上应用二元ufunc（例如，加法，减法，乘法等）。
广播(broadcasting)是通用函数另一个非常有用的功能，它能够操纵不同大小和形状的数组，这就是我们所说的广播。
该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ，发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令：
1.ValueError: Input 0 is incompatible with layer conv1d_1: expected ndim=3, found ndim=4
在机器学习和深度学习中，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见的错误是ValueError: Error when checking : expected input_1 to have 4 dimensions, but got array with shape (50, 50, 3)。这个错误通常出现在我们使用深度学习框架如TensorFlow或Keras进行图像处理时。
数组的计算：广播广播的介绍广播的规则广播的实际应用比较，掩码和布尔逻辑比较操作操作布尔数组将布尔数组作为掩码
最近在使用Keras进行深度学习模型训练的过程中，遇到了一个错误：cannot import name 'BatchNormalization' from 'keras.layers.normalization'。经过一番调查和尝试，我找到了解决方法，现在和大家分享一下。
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
本文转自『机器之心编译』（almosthuman2014） 在 reshape 函数中使用参数-1
在机器学习和数据科学项目的日常数据处理中，我们会遇到一些特殊的情况，这些情况需要样板代码来解决。在此期间，根据大家的需要和使用情况，其中一些转换为核心语言或包本身提供的基本功能。这里我将分享5个优雅的python Numpy函数，它们可以用于高效和简洁的数据操作。
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：
在开篇之前，请允许我吐槽几段文字，发泄一下TF的不便之处。如果对这部分内容不敢兴趣请直接看正文内容。
当你在使用机器学习或数据分析的过程中，碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时，一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。
最近在深入地学习keras，发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的，很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务，为web及app提供服务。 于是，我决定把学习的过程完整的记录下来，帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术： keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。 第一篇 介绍开发环境--训练模型--保存至本地； 第二篇 介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片； 第三篇 介绍用Flask整合keras训练好的模型，并开发后端服务； 第四篇 介绍前端we
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中，'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：
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
在使用深度学习框架进行模型训练时，有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因，并提供可能的解决方案。
原文链接：https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4
该文摘要总结：利用卷积神经网络来对图像进行特征提取和分类，使用预训练的VGG16网络作为基础网络，通过修改网络结构以适应自己的数据集，并使用合成数据集进行训练。在训练过程中，使用了数据增强技术，包括旋转、翻转和水平翻转等，以提高模型的性能。最终，该模型在测试集上获得了85.43%的准确率，表现良好。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html
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。
上面的所有模型都使用DNN来学习高阶特征交叉。然而，DNN可以以一个隐式的方式建模高阶特征交叉。由DNN学到的最终函数可以是任意形式，关于特征交叉的最大阶数（maximum degree）没有理论上的结论。另外，DNNs在bit-wise级别建模征交叉，这与FM框架不同（它会在vector-wise级别建模）。这样，在推荐系统的领域，其中DNN是否是用于表示高阶特征交叉的最有效模型，仍然是一个开放问题。在本paper中，我们提供了一个基于NN的模型，以显式、vector-wise的方式来学习特征交叉。我们的方法基于DCN（Deep&Cross Network）之上，该方法能有效捕获有限阶数（bounded degree）的特征交叉。然而，我们会在第2.3节讨论，DCN将带来一种特殊形式的交叉。我们设计了一种新的压缩交叉网络CIN(compressed interaction network)来替换在DCN中的cross network。CIN可以显式地学到特征交叉，交叉的阶数会随着网络depth增长。根据Wide&Deep模型和DeepFM模型的精神，我们会结合显式高阶交叉模块和隐式交叉模型，以及传统的FM模块，并将该联合模型命名为“eXtreme Deep Factorization Machine (xDeepFM)”。这种新模型无需人工特征工程，可以让数据科学家们从无聊的特征搜索中解放出来。总结一下，主要有三个贡献：
翻译过来意思就是：关于图片的维度顺序有两种类型，分别是“th”和”tf“，它们的差别如下：
我的答案是，在Conv2D输入通道为1的情况下，二者是没有区别或者说是可以相互转化的。首先，二者调用的最后的代码都是后端代码（以TensorFlow为例，在tensorflow_backend.py里面可以找到）：
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/about_layer/，链接异常请阅读原文查看 常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等 泛型模型接口 为什么叫“泛型模型”，请查看一些基本概念 Keras的泛型模型为Model，即广义的拥有输入和输出的模型，我们使用Model来初始化一个泛型模型 from keras.models import Modelfrom keras.layers imp
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
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。 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-
cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试。
作为【推荐系统】系列文章的第十五篇，将以“xDeepFM”作为今天的主角，中科大、北大与微软合作发表在 KDD’18 的文章:《xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems》。本文主要对xDeepFM进行详细描述，并进行代码实现。
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。
4、模型报错：ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers.
写深度学习网络代码，最大的挑战之一，尤其对新手来说，就是把所有的张量维度正确对齐。如果以前就有 TensorSensor 这个工具，相信我的头发一定比现在更浓密茂盛！
本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。
最近，我阅读了arXiv平台上的Jonathan Frankle，David J. Schwab和Ari S. Morcos撰写的论文“Training BatchNorm and Only BatchNorm: On the Expressive Power of Random Features in CNNs”。这个主意立刻引起了我的注意。到目前为止，我从未将批标准化（BN）层视为学习过程本身的一部分，仅是为了帮助深度网络实现优化和提高稳定性。经过几次实验，我发现我错了。在下文中，我将展示我复制的论文的结果以及从中学到的东西。
时间序列预测是指我们必须根据时间相关的输入来预测结果的问题类型。时间序列数据的典型示例是股市数据，其中股价随时间变化。
函数式编程和设计模式是两个在软件开发中非常重要的概念。函数式编程强调将计算视为数学函数的求值，并且避免改变状态和可变数据。而设计模式是解决软件设计中常见问题的经过验证的解决方案。Python作为一种多范式编程语言，既支持面向对象编程，也支持函数式编程。本文将探讨如何在Python中将函数式编程与常见的设计模式结合起来，以提高代码的可维护性和可扩展性。
利用数据集：MNIST http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 完成手写体数字识别 紫色yyds
2．一个函数有了input_signature之后，在tensorflow里边才可以保存成savedmodel。在保存成savedmodel的过程中，需要使用get_concrete_function函数把一个tf.function标注的普通的python函数变成带有图定义的函数。
前言 这篇文章介绍<Is the deconvolution layer the same as a convolutional layer?>论文中提出的一种结合上升采样upsample和卷积操作的
原文：AIUAI - 网络结构之 Inception V2 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision GoogleNet 网络结构的一种变形 - InceptionV2，改动主要有： 对比 网络结构之 GoogleNet(Incept
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