返回值：输入详细信息的列表。4、get_output_detailsget_output_details()获取模型输出详细信息。返回值：输出详细信息的列表。...5、get_tensorget_tensor(tensor_index)获取输入张量的值(获取副本)。如果希望避免复制，可以使用张量()。此函数不能用于读取中间结果。...6、get_tensor_detailsget_tensor_details()获取具有有效张量细节的每个张量的张量细节。如果找不到张量所需的信息，张量就不会添加到列表中。这包括没有名称的临时张量。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...keras模型文件。参数：model_file:包含tf的HDF5文件的完整文件路径。keras模型。input_arrays:用于冻结图形的输入张量列表。
，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...Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比（p）的输入神经元连接，Dropout层用于防止过拟合。...'，默认为~/.keras/keras.json配置的image_dim_ordering值 输入shape ‘th’模式下，输入形如（samples,channels，rows，cols）的4D张量...，将一个张量列表中的若干张量合并为一个单独的张量 参数 layers：该参数为Keras张量的列表，或Keras层对象的列表。...如果没有提供，该参数的默认值为全0向量，即合并输入层0号节点的输出值。 tensor_indices：可选，为整数list，如果有些层返回多个输出张量的话，该参数用以指定需要合并的那些张量。
当需要在该层后连接Flatten层，然后又要连接Dense层时，需要指定该参数，否则全连接的输出无法计算出来。...当需要在该层后连接Flatten层，然后又要连接Dense层时，需要指定该参数，否则全连接的输出无法计算出来。...：0~1之间的浮点数，控制输入单元到输入门的连接断开比例 dropout_U：0~1之间的浮点数，控制输入单元到递归连接的断开比例 参考文献 A Theoretically Grounded Application...对象 dropout_W：0~1之间的浮点数，控制输入单元到输入门的连接断开比例 dropout_U：0~1之间的浮点数，控制输入单元到递归连接的断开比例 参考文献 On the Properties...，为WeightRegularizer对象 b_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为WeightRegularizer对象 dropout_W：0~1之间的浮点数，控制输入单元到输入门的连接断开比例
i个张量和r3中的第i个张量被连接。...它们代表将在实际值被馈送到占位符x并执行图形后流经图形的未来张量。...探索函数定义和图形 您可以使用graph属性访问具体函数的计算图，并通过调用图的get_operations()方法获取其操作列表： >>> concrete_function.graph python.framework.func_graph.FuncGraph...如果尝试使用 Python 赋值运算符，当调用该方法时将会出现异常。 这种面向对象的方法的一个很好的例子当然是 Keras。让我们看看如何在 Keras 中使用 TF 函数。...，图形的样子，如何探索它们的符号操作和张量，如何处理变量和资源，以及如何在 Keras 中使用 TF 函数。
现在，在下一部分中，我们将更新容器上的包管理器，以确保我们具有git和wget更新的图形包，以便能够在笔记本中绘制图表： Docker 文件代码 现在，我们将要安装 Anaconda Python。...因此，conda是 Anaconda Python 随附的包管理器，但是您也可以使用常规的pip命令添加无法作为conda预打包图像使用的包。 因此，您可以始终以这种方式混合搭配以获取所需的包装。...由于0.0.0.0不是真实的计算机，因此无法达到； 我们将其切换为localhost，点击Enter，然后确定我们有一个 IPython 笔记本： IPython 笔记本 我们将继续创建一个新的 Python...在本章中，我们将研究准备供机器学习使用的图像数据，以及将其连接到 Keras 中涉及的步骤。 我们将从了解 MNIST 数字开始。...请记住，张量只是多维数组，x和y值只是像素。 我们对这些值进行归一化，这意味着我们将它们从零到一的范围中获取，以便它们在机器学习算法中很有用。
直观 使编码变得真正容易，并且容易掌握概念 开源 使用广泛，因此有很多开源贡献者 Keras 什么是 Keras Keras 被认为是 Python 中最酷的机器学习库之一，它提供了一种更简单的机制来表达神经网络...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...容错 考虑 NaN 值和其他规范值时不会产生错误 Eli5 什么是 Eli5 大多数情况下，机器学习模型预测的结果并不准确，而使用 Python 构建的 Eli5 机器学习库有助于克服这一问题。
四、Keras 1. 什么是 Keras Keras 被认为是 Python 中最酷的机器学习库之一，它提供了一种更简单的机制来表达神经网络。...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 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、嵌入等。...完全基于 Python：Keras 是一个完全基于 Python 的框架，易于调试和探索。 五、PyTorch 1....容错：考虑 NaN 值和其他规范值时不会产生错误。 七、Eli5 1.
Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。...input_length：当输入序列的长度固定时，该值为其长度。如果要在该层后接Flatten层，然后接Dense层，则必须指定该参数，否则Dense层的输出维度无法自动推断。...Maximum keras.layers.Maximum() 该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素最大值，shape不变。...： inputs: 长度至少为2的张量列表A **kwargs: 普通的Layer关键字参数 返回值 输入张量列表的差别 Example import keras input1 = keras.layers.Input...参数 rate：0~1的浮点数，控制需要断开的神经元的比例 noise_shape：整数张量，为将要应用在输入上的二值Dropout mask的shape，例如你的输入为(batch_size,
网络层堆叠形成网络模型，网络模型由输入数据得到预测值。损失函数比较预测值与实际值，得到损失函数值：用来评估预测结果的好坏；优化方法用损失值来更新网络模型的权重系数。...在Keras中，不必担心网络的兼容性，因为添加到网络模型中的网络层是动态构建地，匹配接下来连接的网络层。...网络模型：网络层堆叠而成 一个神经网络模型是网络层的非循环连接而成。最常见的是网络层的线性连接堆叠，讲一个输入张量转换为一个输出张量。...只有在面对真正要解决的科学问题时，才能决定要使用的损失函数类型以及定义。 Keras 介绍 Keras是一个Python语言的深度学习框架，提供了快速搞笑的深度学习网络模型定义和训练方法。...Keras支持所有的Python版本，从2.7到3.6(mid-2017).Keras 有200000个用户，从学术科学家和工程师到新手以及大公司的毕业生，还有兴趣爱好者。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，福州大学大二水利专业学生，纯种非CS科班的数据分析师，熟练掌握Python数据分析大礼包，因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。...也就是说...这...是Python库啊。。。 Python库啊。。。 至少现在看，确实是Python库的吧。。。...方法，例如以计算对数密度和该关联将随机变量嵌入到计算图形中，其中节点表示张量和边际上的操作，表示张量在它们之间通信的符号框架。...是50维的，由随机张量 ? 参数化。 获取对象运行图形：它从生成过程模拟并输出50个元素的二进制向量。 现在来实操一番： ? 当然了，安装的方法也是熟悉的味道。。...pip install edward 首先，定一个小目标，比如弄50个小数据 我们把y设置为一个在x附近有一丢丢摆动的正弦值。 ?
保留已编译图形的显着优势（用于性能，分布和部署）。这使TensorFlow快速，可扩展且可投入生产。 利用Keras作为其高级深度学习API，使TensorFlow易于上手且高效。...能用代码解释就绝不用文字，比如： Tensor 常量张量： ? 通过调用.numpy（）来获取其作为Numpy数组的值： ? 与Numpy数组非常相似，它具有dtype和shape属性： ?...创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）： ? 随机常量张量 通常： ? 这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布： ?...变量 变量是用于存储可变状态（例如神经网络的权重）的特殊张量。可以使用一些初始值创建变量。 ?...第二部分：Keras API Keras是用于深度学习的Python API。它适合所有人： 如果你是工程师，Keras将为你提供可重用的模块，例如层，指标，培训循环，以支持常见的用例。
Keras检索从input_tensor到output_tensor的所有参与层，将它们组合成一个类似图形的数据结构---一个模型。...Keras中允许神经网络层是任意有向无环图。“非循环”很重要：这些图不能有循环。张量x不可能成为生成x的其中一个层的输入。允许的唯一处理循环（即循环连接）是循环层内部的循环。...几个常见的神经网络组件被实现为图形。两个值得注意的是Inception模块和残差连接。为了更好地理解function API如何用于构建图层图，看一下如何在Keras中实现它们。...Residual残差连接 残差连接是许多2015年后网络架构中常见的类似图形的网络组件，如Xception。通常，将残余连接添加到任何具有10层以上的模型可能是有益的。...残差连接包括使较早层的输出可用作后续层的输入，从而有效地在顺序网络中创建快捷方式。不是将其连接到后来的激活值上，而是将较早的输出与后面的激活值相加，后者假定两个激活值的大小形状相同。
Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API，你可以构建类图（graph-like）模型、在不同的输入之间共享某一层，并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型。...Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具，让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型、多输出模型和类图模型，只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的...通常情况下，这种模型会在某一时刻用一个可以组合多个张量的层将不同的输入分支合并，张量组合方式可能是相加、连接等。...在 Keras 中，你可以在编译时使用损失组成的列表或字典来为不同输出指定不同损失，然后将得到的损失值相加得到一个全局损失，并在训练过程中将这个损失最小化 当我们为各个头指定不同的损失函数的时候，严重不平衡的损失贡献会导致模型表示针对单个损失值最大的任务优先进行优化...为了解决这个问题，我们可以为每个损失值对最终损失的贡献分配不同大小的重要性。比如，用于年龄回归任务的均方误差（MSE）损失值通常在 3~5 左右，而用于性别分类任务的交叉熵，损失值可能低至 0.1。
Dropout将在训练过程中每次更新参数时随机断开一定百分比（p）的输入神经元连接，Dropout层用于防止过拟合。...keras.layers.core.Dropout(p)#p：0~1的浮点数，控制需要断开的链接的比例 1.4 SpatialDropout2D（3D）层 与Dropout的作用类似，但它断开的是整个...='default') #p：0~1的浮点数，控制需要断开的链接的比例；dim_ordering:'th'或'tf' #默认为~/.keras/keras.json配置的image_dim_ordering...值 1.5 Flatten层 Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。...(n) 1.9 Merge层 Merge层根据给定的模式，将一个张量列表中的若干张量合并为一个单独的张量 keras.engine.topology.Merge(layers=None, mode
深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类，将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块...，它从输入数据中提取表示，紧接着的一个例子中，将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层，最后是一个10路的softmax层，它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组。...，简单的向量数据保存在形状为 (samples, features) 的 2D 张量中,通常用密集连接层[densely connected layer，也叫全连接层(fully connected layer...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...，不需要激活，是一个线性层，添加激活函数将会限制输出范围 当你的数据量较小时，无法给验证集分出较大的样本，这导致验证集的划分方式会造成验证分数上有很大的方差，而无法对模型进行有效的评估，这时我们可以选用
PyTorch是一个Python包，它提供张量计算。张量是多维数组，就像numpy的ndarray一样，它也可以在GPU上运行。...与特定功能的预定义的图表不同，PyTorch提供了一个框架，用于在运行时构建计算图形，甚至在运行时也可以对这些图形进行更改。当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。...Keras支持卷积神经网络和递归神经网络，可以在CPU和GPU上无缝运行。 深度学习的初学者经常会抱怨：无法正确理解复杂的模型。如果你是这样的用户，Keras便是正确选择！...Deeplearning4j用Java实现，与Python相比效率更高。它使用称为ND4J的张量库，提供了处理n维数组(也称为张量)的能力。该框架还支持CPU和GPU。...Keras是一个非常坚实的框架，可以开启深度学习之旅。如果你熟悉Python，并且没有进行一些高级研究或开发某种特殊的神经网络，那么Keras适合你。
tf.keras是用 Python 编写的高级神经网络 API，可与 TensorFlow（和其他各种张量工具）接口。 tf.k eras支持快速原型设计，并且用户友好，模块化且可扩展。...再次注意，使用.numpy()函数从张量中提取 Python 值： s = tf.size(input=t2).numpy() s 输出将如下所示： 12 查找张量的数据类型 TensorFlow 支持您期望的所有数据类型...现在，我们将研究如何在张量轴上查找具有最大值和最小值的元素的索引。...对于所有这些值，在keras.backend中有获取器和设置器方法。 参见这里。...启用急切执行时，有四种自动计算梯度的方法（它们也适用于图模式）： tf.GradientTape：上下文记录了计算，因此您可以调用tf.gradient()来获取记录时针对任何可训练变量计算的任何张量的梯度
由于神经网络可以很容易地被表示为计算图形，因此它们可以使用TensorFlow来作为张量上的一系列操作予以实现。...它提供了一种更容易表达神经网络的机制。同时，Keras还提供了一些可用于编译模型、处理数据集、图形可视化等方面的工具。 Keras 在后端内部使用的是 Theano 或 TensorFlow。...它可以被用在诸如CNTK之类的各种流行的神经网络上。与其他机器学习类型的库相比，由于Keras通过使用后端的基础架构来创建计算图形，因此其后续的执行操作相对较慢。...其特点如下： Keras在CPU和GPU上都能够顺利地运行； 支持神经网络中的所有模型，包括：完全连接、卷积、汇集、循环、嵌入等。...用户在使用Pandas与其他库工具一同进行数据分析时，能够获取较高的性能与灵活性。
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