在本文中，我们将介绍一些最流行的 Python 库，以及它们在人工智能项目开发中的应用。” 最近研究人工智能方面的项目落地，接触到不少Python开源库。...缺点：SciPy文档不足，部分软件包不如MatLab中类似软件包。 学习资源：Ahmad Bazzi的"SciPy编程"教程。 https://www.youtube.com/watch?...开发中心含即用模型，模型花园则适合高级用户自定义。TensorFlow能有效利用内存，可并行训练多个神经网络。可运行于多种硬件系统，如CPU、GPU、TPU等。...特点：Keras专注于TensorFlow中构建神经网络的高级任务，包含激活函数、层、优化器等基本模块。...Gradio的默认布局非常简单，也可以使用Gradio组件的高级选项来自定义应用程序的布局。 Gradio支持多种部署方式，包括本地部署、云部署和Web应用程序部署。
---- Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。...拟合模型：和 Scikit-Learn 里的估计器类似，但可以额外设定 epoch 数量、是否包含验证集、设定调用函数里面的指标，等等。 评估模型：和 Scikit-Learn 里的预测器类似。...损失函数 在 Keras 里将层连成模型确定网络架构后，你还需要选择以下两个参数，选择损失函数和设定优化器。 在训练过程中需要将最小化损失函数，这它是衡量当前任务是否已成功完成的标准。...call() 函数负责各种计算，注意到该函数有个参数是 input。 咋一看子类化和函数式非常像，但有个细微差别，构造函数里面只有各种层，没有 input，而做计算的地方全部在 call() 里进行。...除了 Keras 自带指标，我们还可以自定指标，下列的 mean_pred 就是自定义指标（该指标计算预测的平均值）。
# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸： # 在这里，是一个 20 维的向量。...其提供了各种 API，可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发，采用数据流图（Data Flow Graphs）来计算。...PyTorch 其实这个库吧，在我刚接触深度学习时还不是特别大众化，但在我 快毕业时，其越来越被接受和使用，我想这与其可高度自定义化操作特点有关。...它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能： 具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。 包含自动求导系统的深度神经网络。...关于机器学习的我想说的话 其实对于机器学习或者深度学习，小编的建议还是熟练掌握Scikit-learn、Keras以及PyTorch，这里不是要求掌握到自己熟练编写网络层，但要对其原理有所了解，使自己可以对其进行简单的修改
主要特点： 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 够在复杂环境中重复使用 建立NumPy、Scipy、MatPlotLib之上 「官方样例及示图」 Classification(分类) ?...# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸： # 在这里，是一个 20 维的向量。...PyTorch 其实这个库吧，在我刚接触深度学习时还不是特别大众化，但在我 快毕业时，其越来越被接受和使用，我想这与其可高度自定义化操作特点有关。...它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能： 具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。 包含自动求导系统的深度神经网络。...关于机器学习的我想说的话 其实对于机器学习或者深度学习，小编的建议还是熟练掌握Scikit-learn、Keras以及PyTorch，这里不是要求掌握到自己熟练编写网络层，但要对其原理有所了解，使自己可以对其进行简单的修改
自定义层 对于无状态的自定义操作，使用Lambda层（在核心网络层中）即可，然而想要包含可训练权重的自定义层，需要实现三个方法：①build中定义权重；②call中编写层的功能逻辑；③compute_output_shape...经过这三步操作即可实现包含可训练权重的自定义层。 ...用来将初始化器传入 Keras 层的参数名取决于具体的层。 正则化Regularizers 正则化器允许在优化过程中对层的参数或层的激活情况进行惩罚。 网络优化的损失函数也包括这些惩罚项。...Scikit-Learn API的封装器 可以使用Keras的Sequential模型（限单一输入）作为Scikit-Learn 工作流程的一部分，有两个封装器可用，一个实现分类器接口，一个实现回归接口...更多优质资源可以在BBIT中获取哦~
基本上，神经网络中有3个不同的层： ? 输入层（所有输入都通过该层输入模型） 隐藏层（可以有多个隐藏层用于处理从输入层接收的输入） 输出层（处理后的数据在输出层可用） 神经网络图谱 ?...图形数据可以与很多学习任务一起使用，在元素之间包含很多丰富的关联数据。例如，物理系统建模、预测蛋白质界面，以及疾病分类，都需要模型从图形输入中学习。...在实战使用scikit-learn中可以极大的节省代码时间和代码量。它基于NumPy，SciPy和matplotlib之上，采用BSD许可证。 ?...Keras Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。...SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
DataLoader 用于数据加载，支持批量处理、随机打乱、自定义样本处理等。 初始化方式 卷积层和全连接层权重采用He-Uniform初始化，bias采用（-1，1）均匀分布。...应用场景： 研究环境中，尤其是需要反复修改模型结构的实验场景。 计算机视觉、自然语言处理等领域。 核心组件： torch：核心库，包含张量操作、数学函数等。...TensorFlow TensorFlow是由谷歌开发的深度学习框架，特别适用于生产环境，尤其是在大规模分布式系统中。它的设计初衷是服务于大规模计算任务，在速度和效率上有显著优势。...在控制台上，你会看到损失值和准确率随着每个epoch的变化。 Keras Keras是一个基于TensorFlow的高级神经网络API，设计初衷是为了简化深度学习的开发流程。...与TensorFlow完美结合：在TensorFlow 2.x之后，Keras成为TensorFlow的官方高级API，集成更为紧密。
动态神经网络是一种特殊的神经网络，每次迭代都会发生变化，例如，PyTorch模型可以在训练期间通过添加和删除隐藏层，来提高其准确性和通用性。 PyTorch会在每个迭代中实时重建计算图。...只需要使用一行代码就可以构建Keras神经网络中的一层，如果利用循环结构，则可以进一步减少代码量。...Keras除了可以单独安装之外，TensorFlow还包含一个内部tf.keras类。如上所述，这是TensorFlow的首选高级前端。...Keras提供了一个高级环境，在其Sequential模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...另外，它还有Scikit-learn API，因此你可以利用Scikit-learn网格搜索在Keras模型中执行超参数优化。 ?
动态神经网络是一种特殊的神经网络，每次迭代都会发生变化，例如，PyTorch 模型可以在训练期间通过添加和删除隐藏层，来提高其准确性和通用性。 PyTorch 会在每个迭代中实时重建计算图。...只需要使用一行代码就可以构建 Keras 神经网络中的一层，如果利用循环结构，则可以进一步减少代码量。...Keras 除了可以单独安装之外，TensorFlow 还包含一个内部 tf.keras 类。如上所述，这是TensorFlow 的首选高级前端。...Keras 提供了一个高级环境，在其 Sequential 模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...另外，它还有 Scikit-learn API，因此你可以利用 Scikit-learn 网格搜索在 Keras 模型中执行超参数优化。
文章阐述了机器学习的定义，即一种让计算机从数据中自动学习和改进的技术。...DataLoader用于数据加载，支持批量处理、随机打乱、自定义样本处理等。初始化方式卷积层和全连接层权重采用He-Uniform初始化，bias采用（-1，1）均匀分布。...应用场景：研究环境中，尤其是需要反复修改模型结构的实验场景。计算机视觉、自然语言处理等领域。核心组件：torch：核心库，包含张量操作、数学函数等。...TensorFlowTensorFlow是由谷歌开发的深度学习框架，特别适用于生产环境，尤其是在大规模分布式系统中。它的设计初衷是服务于大规模计算任务，在速度和效率上有显著优势。...与TensorFlow完美结合：在TensorFlow 2.x之后，Keras成为TensorFlow的官方高级API，集成更为紧密。知识点描述Sequential模型一种按顺序堆叠网络层的模型。
这些子集可以是类别、样本类似性等。然后，每个层次都有一个对应的神经网络，用于对子集进行学习和训练。通过多个层次的学习和训练，网络可以逐步学习和提取数据集的更高级别的特征和关系。...标签是一个二分类问题，包含2个类别。在训练过程中，使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行模型的优化和训练，设置了10个训练周期和批量大小为32。...分层聚类网络的应用领域分层聚类网络在许多领域中都有广泛的应用，特别是在以下几个方面：计算机视觉：分层聚类网络可以用于图像分析、目标检测、图像分类等计算机视觉任务。...通过多个层次的学习和训练，网络可以逐步学习和提取文本的更高级别的语义和关系。分层聚类网络（Hierarchical Clustering Networks）在自然语言处理领域可以用于文本聚类。...结论分层聚类网络是一种基于分层聚类思想的深度学习算法，具有有效处理复杂数据集、提取更高级别特征和可解释性强等优势。它在计算机视觉、自然语言处理、生物信息学等领域有广泛的应用。
Seaborn（提交：2044，贡献者：83） Seaborn是基于matplotlib库更高级别的API。它包含更适合处理图表的默认设置。此外，还包括时间序列等丰富的可视化图库。...Bokeh在交互式功能的进行了改进，比如旋转分类标签、小型缩放工具和自定义工具提示字段的增强。 ? 9. Pydot（提交：169，贡献者：12） Pydot用于生成复杂的定向图和非定向图。...主要更新还包括完善常用术语和API元素的术语表，这能帮助用户熟悉Scikit-learn中的术语和规则。 11....Keras（提交：4539，贡献者：671） Keras是用于神经网络的高级库，可运行与TensorFlow和Theano。现在由于推出新版本，还可以使用CNTK和MxNet作为后端。...Keras在性能、可用性、文档即API方面都有改进。新功能包括Conv3DTranspose层、新的MobileNet应用等。 分布式深度学习 16.
Scikit-Learn 包含了大量可用于实现标准机器学习、以及数据挖掘任务的算法。例如：降低维度、分类、回归、聚类和模型选择等。...许多初创型公司都愿意在其产品核心中用到Keras所提供的深度学习技术。 Keras包含了许多神经网络常用的构建模块，例如：各个层、对象、激活函数、优化器、以及一系列可供处理图像与文本数据工具。...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。...该系统可以被用于扩展PyTorch、并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。 7、Pandas Pandas 也是一种Python类机器学习库，它提供了高级的数据结构和各种分析类工具。...它能够为应用选择适合的输出方法，并为执行各种自定义类型的操作提供支持。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。
scikit-learn 的 API 设计简洁易用，既适合初学者入门，也能满足专业人士在实际问题解决中的需求。...不足： 不支持深度学习：由于设计目标，scikit-learn 并不支持高级的深度学习任务。 不支持分布式计算，不适合处理超大型数据。...配置文件主要包含网络结构、数据层、损失函数、优化器等信息。此外，Caffe 还提供了 Python 和 Matlab 的接口，为用户进行实验和开发提供了便利。...不足： 如果模型中包含不支持的算子，将会切换到 CPU 上进行计算，这种数据切换会对性能产生较大影响。 对于一些非常见的数据类型，可能需要提交 PR 以获得支持。...对于某些自定义层或操作，TensorRT 可能不支持，需要通过插件自行实现。此外，使用 TensorRT 可能需要一定的 CUDA 基础。 3.
SciPy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算，显然，这些功能都是挖掘与建模必需的。...它包含高级的数据结构和精巧的工具，使得用户在Python中处理数据非常快速和简单。 pandas建造在NumPy之上，它使得以NumPy为中心的应用使用起来更容易。...为了定位Series中的元素，pandas提供了Index这一对象，每个Series都会带有一个对应的Index，用来标记不同的元素，Index的内容不一定是数字，也可以是字母、中文等，它类似于SQL中的主键.../stable/ 07 Keras scikit-learn已经足够强大了，然而它并没有包含这一强大的模型—人工神经网络。...参考链接： https://keras.io/ 08 Gensim 在Gensim官网中，它对自己的简介只有一句话：topic modelling for humans！
SciPy 包含线性代数、优化、集成和统计的模块。SciPy 库的主要功能建立在 NumPy 的基础之上，因此它的数组大量使用了 NumPy。...深度学习：Keras / TensorFlow / Theano 在深度学习方面，Python 中最突出和最方便的库之一是 Keras，它可以在 TensorFlow 或者 Theano 之上运行。...要注意的是，Theano 与 NumPy 在底层的操作上紧密集成。该库还优化了 GPU 和 CPU 的使用，使数据密集型计算的性能更快。...11）Keras 地址：https://keras.io 最后，我们来看看 Keras。它是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。...尽管它简单易用且面向高层，但 Keras 也非常深度和强大，足以用于严肃的建模。 Keras 的一般思想是基于神经网络的层，然后围绕层构建一切。
当我们将其与其他机器学习库进行比较时，Keras 的速度相对较慢，因为它使用后端基础设施创建计算图，然后利用它执行操作。Keras 的所有模型都很轻简。...它在初创企业中尤其受欢迎，初创企业将深度学习放在其产品的核心位置。 Keras 包含许多常用的神经网络构建块的实现，例如层、目标、激活函数、优化器和一系列工具，以使图像和文本数据的处理更加容易。...Eli5 的特点 此外，Eli5 还支持其他库，包括 xgboost、lightning、scikit-learn 和 sklearn-crfsite。所有上述库中额每一个都可以执行不同的任务。...此外，Theano 也可以在与 TensorFlow 类似的分布式或并行环境中使用。...Pandas 是 Python 中的一个机器学习库，它提供高级的数据结构和各种各样的分析工具。这个库的一个重要特性是能够使用一个或两个命令转换复杂的数据操作。
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