使用tf.train.Checkpoint在keras中保存GAN - 腾讯云开发者社区

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教程 | 详解如何使用Keras实现Wassertein GAN

于是在本文中，作者将用自己的在 Keras 上的代码来向大家简要介绍一下WGAN。何为 GAN？...这意味着，对判别器 D 和生成器 G 的训练不必在样本数量上保持平衡（相反，在 Vanilla GAN 方法中而这是平衡的）。...此外，作者也表示，在实验中，他们的 WGAN 模型没有发生过一次崩溃的情况。开始编程！我们会在 Keras 上实现 ACGAN 的 Wasserstein variety。...由于已经使用了损失函数 Mean，所以我们可以在不同的批大小之间比较输出结果。...使用 Wasserstein GAN 的一个好处就是它有着损失与样本质量之间的关系。

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使用Keras实现生成式对抗网络GAN

生成式对抗网络（GAN）自2014年提出以来已经成为最受欢迎的生成模型。本文借鉴机器之心对 2014 GAN 论文的解读，在本机运行该Keras项目。...（我的是用户文件夹下）下的.keras文件夹中。...将要使用的维度顺序。.../GAN/generated_image.png") 以上代码在支持 Tensorflow、Keras 的ipython notebook中运行。...在 d_on_g 中，先由 g 生成 BITCH_SIZE 张图像图像，再固定 d，再由 d 计算这 BITCH_SIZE 张图像的损失值，即生成器 g 的损失值。

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使用PyTorch和Keras实现 pix2pix GAN

img_A = self.transform(img_A) img_B = self.transform(img_B)return {"A": img_A, "B": img_B} Keras...imgs_B = np.array(imgs_B)/127.5 - 1.yield imgs_A, imgs_B 模型在论文中提到使用的模型是 U-Net，所以需要使用层间的跳跃连接（恒等函数）。...使用上采样和下采样卷积制作自编码器生成和判别模型。...forward(self, x, y): img_input = torch.cat([x, y], 1) return self.model(img_input) Keras...使用论文中建议的权重初始化方法更改权重初始化器（权重从均值为 0 的高斯分布初始化，标准差 0.02)。此外还有一些训练的超参数。

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理解CheckPoint及其在Tensorflow & Keras & Pytorch中的使用

Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorch This post will demonstrate how to checkpoint...The Keras docs provide a great explanation of checkpoints (that I'm going to gratuitously leverage here...Keras View full example on a FloydHub Jupyter Notebook Keras provides a great API for saving and loading...Let's take a look: Saving a Keras checkpoint Keras provides a set of functions called callbacks: you...Resuming a Keras checkpoint Keras models provide the load_weights() method, which loads the weights from

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教程 | 在Keras上实现GAN：构建消除图片模糊的应用

为此我创建了一个自定义的脚本在 github 中执行这个任务，请按照 README 的说明去使用它： https://github.com/RaphaelMeudec/deblur-gan/blob/master...我们使用我们的自定义函数加载数据集，同时在我们的模型中添加 Adam 优化器。我们通过设置 Keras 的可训练选项防止判别器进行训练。...材料我使用了 Deep Learning AMI（3.0 版本）中的 AWS 实例（p2.xlarge）。...从左到右：原始图像、模糊图像、GAN 输出。上面的输出是我们 Keras Deblur GAN 的输出结果。即使是在模糊不清的情况下，网络也能够产生更令人信服的图像。车灯和树枝都会更清晰。 ?...左图：GOPRO 测试图片；右图：GAN 输出。其中的一个限制是图像顶部的噪点图案，这可能是由于使用 VGG 作为损失函数引起的。 ? 左图：GOPRO 测试图片；右图：GAN 输出。

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教程 | 在Keras上实现GAN：构建消除图片模糊的应用

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TensorFlow 2.0 - Checkpoint 保存变量、TensorBoard 训练可视化

Checkpoint 保存变量 2. TensorBoard 训练过程可视化学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1....Checkpoint 保存变量 tf.train.Checkpoint 可以保存 tf.keras.optimizer 、 tf.Variable 、 tf.keras.Layer 、 tf.keras.Model.../checkp.ckpt" # 建立一个 checkpoint mycheckpoint = tf.train.Checkpoint(mybestmodel=mymodel) # 接受...，有时不需要保存太多，占空间 mycheckpoint = tf.train.Checkpoint(mybestmodel=mymodel) # 接受 **kwargs 键值对 manager = tf.train.CheckpointManager...点击命令行中的链接，打开浏览器，查看训练曲线 ? 若重新训练，请删除 log 文件，或设置别的 log 路径，重新 cmd 开启浏览器

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在Keras中可视化LSTM

在本文中，我们不仅将在Keras中构建文本生成模型，还将可视化生成文本时某些单元格正在查看的内容。就像CNN一样，它学习图像的一般特征，例如水平和垂直边缘，线条，斑块等。...类似，在“文本生成”中，LSTM则学习特征（例如空格，大写字母，标点符号等）。LSTM层学习每个单元中的特征。我们将使用Lewis Carroll的《爱丽丝梦游仙境》一书作为训练数据。...Keras Backend帮助我们创建一个函数，该函数接受输入并为我们提供来自中间层的输出。我们可以使用它来创建我们自己的管道功能。这里attn_func将返回大小为512的隐藏状态向量。...visualize函数将预测序列，序列中每个字符的S形值以及要可视化的单元格编号作为输入。根据输出的值，将以适当的背景色打印字符。将Sigmoid应用于图层输出后，值在0到1的范围内。...这表示单元格在预测时要查找的内容。如下所示，这个单元格对引号之间的文本贡献很大。引用句中的几个单词后激活了单元格435。对于每个单词中的第一个字符，将激活单元格463。

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用 Keras 搭建 GAN：图像去模糊中的应用（附代码）

2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络（GAN）。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。...生成对抗网络训练过程— 来源训练过程主要有三步根据噪声，生成器合成假的输入用真的输入和假的输入共同训练判别器训练整个模型：整个模型中判别器与生成器连接注意：在第三步中，判别器的权重是固定的将这两个网络连接起来是由于生成器的输出没有可用的反馈...数据 Ian Goodfellow首次使用GAN模型是生成MNIST数据。而本篇文章是使用生成对抗网络进行图像去模糊。因此生成器的输入不是噪声，而是模糊图像。...我们使用自定义函数加载数据集，然后对模型使用 Adam 优化器。我们设置 Keras 可训练选项来防止判别器进行训练。 ?...实验我使用的是在AWS 实例（p2.xlarge）上配置深度学习 AMI （version 3.0）进行的。对GOPRO 精简版数据集的训练时间大约有 5 个小时（50个epochs）。

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教程 | 如何使用LSTM在Keras中快速实现情感分析任务

选自TowardsDataScience 作者：Nimesh Sinha 机器之心编译参与：Nurhachu Null、路雪本文对 LSTM 进行了简单介绍，并讲述了如何使用 LSTM 在 Keras...为什么 RNN 在实际中并不会成功？在训练 RNN 的过程中，信息在循环中一次又一次的传递会导致神经网络模型的权重发生很大的更新。...在我们的例子中，我们想要预测空格中的单词，模型可以从记忆中得知它是一个与「cook」相关的词，因此它就可以很容易地回答这个词是「cooking」。...在 LSTM 中，我们的模型学会了在长期记忆中保存哪些信息，丢掉哪些信息。...使用 LSTM 进行情感分析的快速实现这里，我在 Yelp 开放数据集（https://www.yelp.com/dataset）上使用 Keras 和 LSTM 执行情感分析任务。

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教你如何使用GAN为口袋妖怪上色

[ym02tvjgd1.png] 在之前的Demo中，我们使用了条件GAN来生成了手写数字图像。那么除了生成数字图像以外我们还能用神经网络来干些什么呢？...在本案例中，我们用神经网络来给口袋妖怪的线框图上色。...real_image = tf.cast(real_image, tf.float32) return input_image, real_image tensor对象转成numpy对象的函数在训练过程中...在我们的这个模型中，最后一层我们的输出的纬度是(Batch Size, 30, 30, 1), 其中1表示图片的通道。每个30x30的输出对应着原图的70x70的区域。详细的结构可以参考这篇论文。...由于我们的训练时间较长，因此我们会保存中间的训练状态，方便后续加载继续训练 checkpoint = tf.train.Checkpoint(generator_optimizer=generator_optimizer

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【GNN】GAN：Attention 在 GNN 中的应用

1.Introduction 在之前的文章中我们也说过，学者想将卷积操作应用于网络图中主要有两种方式，一种是基于空域的方法，另一种是基于频域的方法。...在许多基于序列（sequence-based）的任务中，注意力机制几乎已经成为这个邻域的标准。注意力机制的一大好处在于：它允许处理可变大小的输入，将注意力集中在最相关的输入部分。...注意力机制可以改进 RNN/CNN 在阅读理解中性能，后来 Google 的同学直接通过 self-attention 构建出 Transformer 模型，并在机器翻译任务中取得了 SOTA。...对于这个公式来说，该模型允许每个图中的每个节点都参与到其他节点的计算中，即删除了网络图的结构信息。...为了消除权重量纲，作者使用 softmax 进行归一化处理：作者设计的注意力机制是一个单层的前馈神经网络，参数向量为，并利用 LeakyReLU 增加非线形。

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盘点GAN在目标检测中的应用

在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...通过结合生成对抗网络（Perceptual GAN）模型，缩小小对象与大对象之间的表征差异来改善小对象检测性能。具体来说，生成器学习将小对象表征转换为与真实大对象足够相似以欺骗对抗判别器的超分辨表征。...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...在具有挑战性的COCO数据集上进行的大量实验证明了该方法从模糊的小图像中恢复清晰的超分辨图像的有效性，并表明检测性能（特别是对于小型物体）比最新技术有所提高。 ?...VGGNet、ResNet作为骨干网，在实验中使用ResNet-50或ResNet-101。

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Keras vs tf.keras: 在TensorFlow 2.0中有什么区别?

在TensorFlow 2.0中，您应该使用tf.keras而不是单独的Keras软件包。...TensorFlow v1.10.0中引入了tf.keras子模块，这是将Keras直接集成在TensorFlow包本身中的第一步。...随着越来越多的TensorFlow用户开始使用Keras的易于使用的高级API，越来越多的TensorFlow开发人员不得不认真考虑将Keras项目纳入TensorFlow中名为tf.keras的单独模块中...展望未来，我们建议用户考虑在TensorFlow 2.0中将其Keras代码切换为tf.keras。...首先重要的一点是，使用keras软件包的深度学习从业人员应该开始在TensorFlow 2.0中使用tf.keras。

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TensorFlow 2.0 - tf.saved_model.save 模型导出

Keras API 模型导出学习于：简单粗暴 TensorFlow 2 1. tf.saved_model.save tf.train.Checkpoint 可以保存和恢复模型中参数的权值导出模型：...修饰 class MLPmodel(tf.keras.Model): def __init__(self): super()....= tf.keras.layers.Dense(units=100, activation='relu') self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(units...继承 tf.keras.Model 的模型，重新载入后，无法再使用evaluate，predict方法，可以使用call方法 # tf_2_model_train.py res = mymodel.call...Keras API 模型导出 Keras Sequential 和 Functional 建立的模型，上面的方法可以用 Keras Sequential 和 Functional 模式自有的导出格式 .

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TensorFlow从1到2（十二）生成对抗网络GAN和图片自动生成

GAN只有真、伪两个判断结果，模型输出简单，代价函数也容易的多。所以在同一组数据上，使用VAE算法往往会比GAN略慢一些。...GAN实例本篇我们尝试使用时尚单品的样本库作为训练数据，最终让模型可以由随机的种子向量，生成时尚单品的图片。...使用Keras之后，这些细节一般都不需要自己去算了。但在这种图片作为输入、输出参数的模型中，为了保证结果图片是指定分辨率，这样的计算还是难以避免的。...因为GAN网络并非直接比较图片结果，无法更直接的指出图片差距，因此在渐进过程中，能看到一些反复和跳动。这说明，在机器视觉领域GAN的可控性并不如VAE。 ?...在所有模型未经训练的时候，我们随机生成了一幅图片，使用辨别器进行了判断。在训练完成之后，我们再次重复这一过程。

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SELU︱在keras、tensorflow中使用SELU激活函数

项目地址：shaohua0116/Activation-Visualization-Histogram 来源机器之心：引爆机器学习圈：「自归一化神经网络」提出新型激活函数SELU keras中使用SELU...激活函数在keras 2.0.6版本之后才可以使用selu激活函数，但是在版本2.0.5还是不行，所以得升级到这个版本。...在全连接层后面接上selu最终收敛会快一些来看一下，一个介绍非常详细的github：bigsnarfdude/SELU_Keras_Tutorial 具体对比效果： ?...from __future__ import print_function import keras from keras.datasets import mnist from keras.models...dropout_selu + SELU 该文作者在tensorflow也加入了selu 和 dropout_selu两个新的激活函数。

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python在Keras中使用LSTM解决序列问题

首先，我们导入将在本文中使用的必需库： from numpy import arrayfrom keras.preprocessing.text import one_hotfrom keras.preprocessing.sequence...matplotlib.pyplot as plt 创建数据集在下一步中，我们将准备本节要使用的数据集。......print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...多对一序列问题在前面的部分中，我们看到了如何使用LSTM解决一对一的序列问题。在一对一序列问题中，每个样本都包含一个或多个特征的单个时间步。具有单个时间步长的数据实际上不能视为序列数据。...在多对一序列的另一种情况下，您希望在时间步长中为每个功能预测一个值。例如，我们在本节中使用的数据集具有三个时间步，每个时间步具有两个特征。我们可能希望预测每个功能系列的单独价值。

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用 TensorFlow hub 在 Keras 中做 ELMo 嵌入

注：本文的相关链接请访问文末【阅读原文】最新发布的Tensorflow hub提供了一个接口，方便使用现有模型进行迁移学习。...ELMo嵌入在很多NLP任务中的表现均超越了GloVe和Word2Vec嵌入的效果。 ?...注意此处使用字符串作为Keras模型的输入，创建一个numpy对象数组。考虑到内存情况，数据只取前150单词 (ELMo嵌入需要消耗大量计算资源，最好使用GPU)。...test_text = np.array(test_text, dtype=object)[:, np.newaxis]test_label = test_df['polarity'].tolist() 在Keras...中实例化ELMo嵌入需要自建一个层，并确保嵌入权重可训练: class ElmoEmbeddingLayer(Layer): def __init__(self, **kwargs):

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python在Keras中使用LSTM解决序列问题

一对一序列问题正如我之前所说，在一对一序列问题中，只有一个输入和一个输出。在本节中，我们将看到两种类型的序列问题。...首先，我们导入将在本文中使用的必需库： from numpy import arrayfrom keras.preprocessing.text import one_hotfrom keras.preprocessing.sequence...print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...多对一序列问题在前面的部分中，我们看到了如何使用LSTM解决一对一的序列问题。在一对一序列问题中，每个样本都包含一个或多个特征的单个时间步长。具有单个时间步长的数据实际上不能视为序列数据。...在多对一序列的另一种情况下，您希望在时间步长中为每个功能预测一个值。例如，我们在本节中使用的数据集具有三个时间步，每个时间步具有两个特征。我们可能希望预测每个功能系列的单独价值。

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