Keras 是一个用 Python 编写的，高级的神经网络 API，使用 TensorFlow，Theano 等作为后端。快速，好用，易验证是它的优点。...：使用 Sequential() 搭建模型 Sequential 是实现全连接网络的最好方式。...1）Sequential 模型是多个网络层的线性堆栈，可以从 keras 的模型库中导入 Sequential 模型： from keras.models import Sequential import...model.summary() 来查看最终的模型的结构 方法二：使用Model()搭建模型 方法一是使用 Sequential() (中文文档中的翻译为：序贯模型）来搭建模型，这里使用Model()（...中文文档中的说明：Keras 函数式模型接口是用户定义多输出模型、非循环有向模型或具有共享层的模型等复杂模型的途径。
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。...一旦你有一个可以部署的模型，你可以将它保存为h5格式并在Python和Java应用程序中使用它。在本教程中，我们使用我过去训练的模型（“预测哪些玩家可能购买新游戏”，模型用了Flask）进行预测。...传入的参数（G1，G2，…，G10）被转换为1维张量对象并传递给Keras模型的输出方法。然后将请求标记为已处理，并将预测作为字符串返回。...在这个例子中，我从我的样本CSV总加载值，而在实践中我通常使用BigQuery作为源和同步的模型预测。...下图显示了来自Keras模型应用程序的示例数据点。 ? BigQuery中的预测结果 将DataFlow与DL4J一起使用的结果是，你可以使用自动扩展基础架构为批量预测评分数百万条记录。
在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。 你会知道： 如何配置和评估time-based学习率方案。 如何配置和评估drop-based学习率方案。...两个流行和易于使用的学习率方案如下： 根据周期逐步降低学习率。 在特定周期，标记骤降学习率。 接下来，我们将介绍如何根据Keras使用这些学习率方案。...该模型训练了50个周期，衰变参数设置为0.002，计算为0.1 / 50。另外，在使用自适应学习率时，使用动量可能是一个好主意。在这种情况下，我们使用的动量值为0.8。...我们可以使用Keras中LearningRateScheduler回调来实现这个模型。...LearningRateScheduler回调允许我们定义要调用的函数，将周期数作为参数，并将学习率返回到随机梯度下降中使用。使用时，随机梯度下降指定的学习率被忽略不计。
LSTM 网络工作示意图 LSTM 的使用背景 当你读这篇文章的时候，你可以根据你对前面所读单词的理解来理解上下文。...主要使用自然语言处理（NLP）进行数据预处理，使用双向LSTM进行模型构建。 Step 1:数据集准备 创建一个包含有各种题材类型的短篇小说文本库，保存为“stories.txt”。...Step2:导入数据分析库并进行分析 接下来，我们导入必要的库并且查看数据集。使用的是运行在 TensorFlow 2.0 的 Keras 框架。...说明模型达到较好的性能。 Step 6:保存模型 通过以下代码可以对训练完成的模型进行保存，以方便进一步的部署。...首先，用户输入初始语句，然后将该语句进行预处理，输入到 LSTM 模型中，得到对应的一个预测单词。重复这一过程，便能够生成对应的故事了。
作者 | Insaf Ashrapov 来源 | googleblog 编辑 | 代码医生团队 在本文中，将展示如何编写自己的数据生成器以及如何使用albumentations作为扩充库。...库安装 首先，需要安装带有TensorFlow的Keras。...__（生成的批处理用于送入网络） 使用自定义生成器的一个主要优点是，可以使用拥有的每种格式数据，并且可以执行任何操作 - 只是不要忘记为keras生成所需的输出（批处理）。...它有助于防止过度拟合并使模型更加健壮。 有很多用于此类任务的库：imaging，augmentor，solt，keras / pytorch的内置方法，或者可以使用OpenCV库编写自定义扩充。...还有很多其他选择可供尝试 encoder_weights - 使用imagenet权重加速训练 encoder_freeze：如果为True，则将编码器（骨干模型）的所有层设置为不可训练的。
Keras 模型中使用预训练的词向量 Word2vec，为一群用来产生词嵌入的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。...https://zh.wikipedia.org/wiki/Word2vec 在这篇 [在Keras模型中使用预训练的词向量](https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest...模型 Tensorflow 提供了超级棒的可视化工具 TensorBoard，详细的介绍请看 - TensorBoard: Visualizing Learning Keras 模型记录训练进度到 Tensorboard...非常方便，直接使用 Keras 封装好的 Tensorboard 回调 即可。...模型路径> 参考 Vector Representations of Words 在Keras模型中使用预训练的词向量 TensorBoard: Embedding Visualization
LangChain 完整指南：使用大语言模型构建强大的应用程序 LangChain 是一个强大的框架，可以简化构建高级语言模型应用程序的过程。...LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型 (LLM) 和聊天模型提供支持的应用程序的过程。...LangChain 中的模型主要分为三类： 1.LLM（大型语言模型）：这些模型将文本字符串作为输入并返回文本字符串作为输出。它们是许多语言模型应用程序的支柱。...您可以将这些模块组合起来用于更复杂的应用程序，或者将它们单独用于更简单的应用程序。•构建语言模型应用程序：Chat Model 除了 LLM，您还可以使用聊天模型。...这些是语言模型的变体，它们在底层使用语言模型但具有不同的界面。聊天模型使用聊天消息作为输入和输出，而不是“文本输入、文本输出”API。
使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...keras.Sequential)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。...最后做一个总结：我们只用了一些简单的代码就使用Keras无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标，通过这些代码能够帮助我们在训练的时候更高效的工作。
该博客介绍了一种利用Zephyr-7B Beta模型作为大型语言模型的应用，以及Langchain和Chainlit。在这里，我将调查它们各自的能力，并展示它们在开发交互式聊天应用程序中的潜力。...•Chainlit: 界面构建器，方便创建类似ChatGPT的界面。•Zephyr-7B Beta: 作为应用核心组件的大型语言模型。...解释Langchain框架 Langchain是一个免费可用的框架，简化了利用大型语言模型（LLM）开发应用程序的过程。...这些有效载荷作为补充信息，提高搜索的精确性，并向用户提供有价值的数据。 使用Qdrant非常简单。...Python实现，它是一个基于上传的PDF文档的内容进行处理和回答用户问题的系统的一部分。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。...下载我的示例代码并执行以下操作： 在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。...1.训练自定义分类器 加载数据 我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。...否则，当它在你的 Android 应用程序上不能工作时，你无法分清是你的 android 代码有问题还是 ML 模型有问题。...如果 Android 应用程序崩溃，请查看 logcat 中的 stacktrace 错误： 确保输入图像大小和颜色通道设置正确，以匹配模型期望的输入张量大小。
的发布。随着 Web 应用程序越来越占主导地位，在浏览器上部署模型的需求大大增加。...Tensorflow 2.x 中的另一个版本是 Tensorflow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型。这是因为移动和 Web 应用程序是两种最主要的应用程序类型。...可以将其视为 Pytorch 的 Keras，使用广泛，其中的原因可归结为 Keras 显著的改进了 Tensorflow，因为它使实现模型变得更加容易和快捷。...另一方面，当使用 Tensorflow 时，你很可能会使用 Keras。...作为初学者 / 中级人员，这是非常不错的选择，因为你不必花费大量时间阅读和分解代码行。 在某些情况下，需要在特定的机器学习领域中寻找特定的模型。
本文是关于构建深度学习模型服务器 REST API 的三部分系列文章的最后一部分： 第一部分（https://blog.keras.io/building-a-simple-keras-deep-learning-rest-api.html...想要了解如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将自己的深度学习模型迁移到生产环境，请继续阅读。...我将使用它作为调用 REST API（来验证它确实正在工作）的示例图像。 最后，我们将使用 stress_test.py 来压力测试我们的服务器并衡量所有图像的分类。...你现在应该在浏览器中看到「欢迎使用 PyImageSearch Keras REST API！」文本。 一旦你到了这个阶段，你的 Flask 深度学习应用程序应该准备好了。...总结 在本文中，我们学习了如何使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 将深度学习模型部署到生产。 我们这里使用的大多数工具是可以互换的。
神经网络：搞清结构就看这张 人是视觉动物，要了解神经网络，没有什么比用图将它们的形象画出来更加简单易懂了。这张信息图示里囊括 26 种架构，虽然不都是神经网络，但却覆盖了几乎所有常用的模型。...机器学习：Scikit-learn 算法 这张信息图示能帮你快速定位你该用什么估计函数——这可是编程中最困难的一部分。再下面的流程图则对每种估计函数进行了详细的介绍说明，有助你更好地理解问题和使用。...作者 Chollet 解释说，Keras 被作为接口，而不是一个端到端的机器学习框架。Keras 提供了更高级，更直观的抽象集合，无论后端的科学计算库是什么，都可以轻松配置神经网络。 ?...Scipy SciPy 构建在 NumPy 数组对象上，是 NumPy 堆栈的一部分，包括 Matplotlib，pandas 和 SymPy 等工具，以及扩展的科学计算库集。...Matplotlib Matplotlib 是 Python 编程语言及其数学数学扩展 NumPy 的绘图库，提供了面向对象的 API，将图形嵌入到应用程序中，这些应用程序使用 Tkinter，wxPython
这是其中的第一部分，深入探讨了使用大语言模型 (LLM) 的战术细节。我们分享了关于提示设计、设置检索增强生成、应用流程工程以及评估和监控的最佳实践和常见陷阱。...2.信息检索/检索增强生成（RAG） 除了使用提示引导大语言模型（LLM）外，另一种有效的方法是将知识作为提示的一部分提供。...评估 LLM 应用程序的方式多种多样：有些人认为它像单元测试，有些人觉得它更类似于可观察性，还有人认为它就是数据科学的一部分。我们发现这些观点各有其价值。...一个额外的好处是，你可以使用一个较弱但更快的大语言模型，仍能达到类似的结果。因为这一部分通常是在批处理模式下进行的，Chain-of-Thought 增加的延迟并不是问题。...如果摘要在这些指标上得分较低，我们可以选择不向用户展示它，有效地将评估作为保护措施。类似地，无参考的翻译评估 可以在不需要人工翻译参考的情况下评估翻译质量，同样允许我们将其作为保护措施使用。
TensorFlow 该库由 Google 与 Brain Team 合作开发，TensorFlow 几乎是所有 Google 机器学习应用程序的一部分 TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量张量操作的新算法...，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。...Keras 还提供了一些用于编译模型、处理数据集、图形可视化等最佳实用程序 在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。...Keras 中的所有模型都是可移植的 Keras 的特点 支持 CPU 和 GPU 它可以在 CPU 和 GPU 上流畅运行 模型全面 Keras 支持神经网络的几乎所有模型——全连接、卷积、池化、循环...此外，这些模型可以组合起来构建更复杂的模型 模块化 Keras 本质上是模块化的，具有令人难以置信的表现力、灵活性和创新性研究能力 完全基于 Python Keras 是一个完全基于 Python 的框架
TensorFlow仍然是最受欢迎的深度学习框架，但使用动态图的更高效的PyTorch作为后起之秀，已经成为TensorFlow的最大竞争对手。...Caffe框架最初是伯克利视觉和学习中心开发的，现在仍然非常受欢迎，这是由于它的社区性质，它是计算机视觉的应用程序，以及它的Model Zoo ——一系列预训练的模型。...除了TensorFlow，Keras也可以使用Theano或者CNTK作为后端。 Keras的功能强大，因为它用非常直接的方式，即通过堆叠多个层来创建深度学习模型。...社区对PyTorch的兴趣越来越高涨，例如，Kaggle的最新竞赛中，参赛者经常选择使用PyTorch作为其解决方案的一部分，PyTorch也被用在最新的研究论文中。...这是我对2017年深度学习框架竞争观察的第一部分，在第二部分中，我将根据不同的度量标准，例如速度、内存使用、可移植性和可伸缩性等，来对比不同的框架性能。
该库由 Google 与 Brain Team 合作开发，TensorFlow 几乎是所有 Google 机器学习应用程序的一部分。...TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量张量操作的新算法，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。...响应式构造：使用 TensorFlow，我们可以轻松地可视化图表的每一部分，而这在使用 Numpy 或 SciKit 时是不太可能的。...Keras 还提供了一些用于编译模型、处理数据集、图形可视化等最佳实用程序。 在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。...当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。因为它通过使用后端基础设施创建计算图，然后利用它来执行操作。Keras 中的所有模型都是可移植的。 2.
这个程序使我能够无缝地更改棋盘上的棋子并一遍又一遍地捕获棋盘的图像，直到我建立了大量不同的棋盘配置为止。接下来，我创建了create_data.py，以使用下一部分中讨论的检测技术将其裁剪为单独小块。...完整的棋盘检测过程 03. 棋盘分类 项目伊始，我们想使用Keras / TensorFlow创建CNN模型并对棋子进行分类。...为了克服这一障碍，我利用了ImageDataGenerator和transfer learning，它增加了我的数据并使用了其他预训练的模型作为基础。...VGG16或VGG19作为预训练模型创建模型时，由于验证精度更高，因此选择了使用VGG16的模型。...测试数据的混淆矩阵 05. 应用 该应用程序的目标是使用CNN模型并可视化每个步骤的性能。
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