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揭秘Keras推荐系统如何建立模型、获取用户爱好

本文选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》 ?...充分利用各平台数据，把系统里所有的音乐、电影、应用等从高到低进行喜好排序，把排名高的推荐给用户，用户喜欢了，推荐系统自然就会有价值。 你可能注意到了，排序的前提是对喜好的预测。...平台还可以利用第三方数据，比如订阅一些手机运营商的数据，用来多维度刻画用户 那推荐系统又是如何建立模型、知道用户爱好的？作者提供了两种重要的算法：矩阵分解模型和深度模型，快来一起探个究竟吧！ 1....从这个意义上讲，完全可以把整个数据放进神经系统的框架中，通过浅层学习把权重求出来，就是我们要的向量集合了。经过这么分析，矩阵分解在推荐系统中是如何应用的就显而易见了。...以上内容节选自《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》

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如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 模型部署到移动设备

幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...("squeezenet.h5") 上面是已经转好权值的，你所需要做的是将 Keras 模型保存为 squeezenet.h5。...你可以在这儿下载预训练的 Keras Squeezenet 模式。下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。

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    如何快速获取一个网站的所有资源 如何快速获取一个网站的所有图片 如何快速获取一个网站的所有css

    今天介绍一款软件,可以快速获取一个网站的所有资源,图片,html,css,js...... 以获取某车官网为例 我来展示一下这个软件的功能....输入网站地址和网站要保存的文件夹 如果网站名称后我们可以扫描一下网站, 以便我们更好的筛选资源,剔除不要的链接,添加爬取得链接 在这里也可以设置爬去的链接的深度和广度,相邻域名, 设置好了这些,就可以点击...Copy按钮了 接下来就会看到完整的爬取过程,当前爬取的链接,爬取的结果 可以看到那些错误,那些跳过了,还有文件类型,页面的Title,文件大小....再爬取的过程中 你可以再开启一个软件的窗口,进行另一个个爬取任务, 这个软件的其他菜单,这个工具还是很强大的,可以自定义正则表达式来过来url,资源,还可以把爬取任务保存起来,以便再次使用, 还可以设置代理...爬取完成后,会有一个爬取统计 下载了多少文件,多少MB 进入文件夹查看下载的文件 直接打开首页 到此,爬取网站就结束了,有些网站的资源使用的是国外的js,css,速度会有些差异,但效果都是一样的.

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    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...如何使用tf.keras开发MLP，CNN和RNN模型以进行回归，分类和时间序列预测。 如何使用tf.keras API的高级功能来检查和诊断模型。...您是一名开发人员，因此您知道如何真正快速地学习语言的基础知识。刚开始，以后再深入研究细节。 您无需成为深度学习专家。...此外，独立的Keras项目现在建议所有将来的Keras开发都使用tf.keras API。...您现在可以忽略此类型的消息。 既然您知道tf.keras是什么，如何安装TensorFlow以及如何确认您的开发环境正在工作，让我们看看TensorFlow中深度学习模型的生命周期。

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    Python安装TensorFlow 2、tf.keras和深度学习模型的定义

    完成本教程后，您将知道： Keras和tf.keras之间的区别以及如何安装和确认TensorFlow是否有效。 tf.keras模型的5个步骤的生命周期以及如何使用顺序和功能性API。...如何使用tf.keras开发MLP，CNN和RNN模型以进行回归，分类和时间序列预测。 如何使用tf.keras API的高级功能来检查和诊断模型。...您是一名开发人员，因此您知道如何真正快速地学习语言的基础知识。刚开始，以后再深入研究细节。 您无需成为深度学习专家。...此外，独立的Keras项目现在建议所有将来的Keras开发都使用tf.keras API。...您现在可以忽略此类型的消息。 既然您知道tf.keras是什么，如何安装TensorFlow以及如何确认您的开发环境正在工作，让我们看看TensorFlow中深度学习模型的生命周期。

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    如何为Keras中的深度学习模型建立Checkpoint

    深度学习模式可能需要几个小时，几天甚至几周的时间来训练。 如果运行意外停止，你可能就白干了。 在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。...2017/03/07更新：更新了Keras 2.0.2，TensorFlow 1.0.1和Theano 0.9.0的示例。 ?...Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。...在这篇文章中，你将会发现在使用Keras库的Python训练过程中，如何检查你的深度学习模型。 让我们开始吧。...2017/03/07更新：更新了Keras 2.0.2，TensorFlow 1.0.1和Theano 0.9.0的示例。 ?

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    详解如何获取物种所有基因对应的GO注释

    Gene Ontology是研究基因功能的重要数据库之一，在进行GO的富集分析时，需要提供所有基因对应的GO注释信息，本文介绍几种获取该信息的方式。 1....该文件中提供的是uniprot数据库中的蛋白对应的GO信息，会给出蛋白对应的uniprot数据库编号，蛋白对应的基因symbol, 以及GO注释，示例如下 UniProtKB A0A024R161 DNAJC25...这里的文件和GO官网的文件内容和格式是一致的，只不过数量上稍有差异。 3....gene2go就是基因对应的GO注释文件，这个文件包含了所有物种的GO信息，可以根据物种对应的tax id提取指定物种。...从Bioconductor 获取 对于常见的物种，Bioconductor上也提供了对应的注释包，示意如下 ?

    9.6K20

    如何查看Tensorflow SavedModel格式模型的信息

    在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。...那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？ 理想的状态是模型发布者编写出完备的文档，给出示例代码。...我们以《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》里的模型代码为例，从语句： signature = predict_signature_def(inputs={'myInput':...，我们就可以显示SavedModel的模型信息： python $TENSORFLOW_DIR/tensorflow/python/tools/saved_model_cli.py show --dir...小结 按照前面两种方法，我们可以对Tensorflow SavedModel格式的模型有比较全面的了解，即使模型训练者并没有给出文档。有了这些模型信息，相信你写出使用模型进行推断更加容易。

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    在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

    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。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...当考虑一个多类问题时，人们常说，如果类是不平衡的，那么准确性就不是一个好的度量标准。虽然这是肯定的，但是当所有的类训练的不完全拟合时，即使数据集是平衡的，准确性也是一个糟糕的度量标准。...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。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。

    2.5K10

    如何用pyTorch改造基于Keras的MIT情感理解模型

    开源代码：https://github.com/huggingface/torchMoji 该模型最初的设计使用了TensorFlow、Theano和Keras，接着我们将其移植到了pyTorch上。...在这篇文章中，我将详细说明在移植过程中出现的几个有趣的问题： 如何使用自定义激活功能定制pyTorch LSTM PackedSequence对象的工作原理及其构建 如何将关注层从Keras转换成pyTorch...如何在pyTorch中加载数据：DataSet和Smart Batching 如何在pyTorch中实现Keras的权重初始化 首先，我们来看看torchMoji/DeepMoji的模型。...重申一遍，如果你想要快速地测试模型，Keras很好用，但这也意味着我们不能完全控制模型中的重要部分。...到pyTorch：不要忘记初始化 将Keras/Tensorflow/Theano代码移植到pyTorch的过程中，最后需要注意的事情是对权重的初始化。

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    深度学习下的医学图像分析（三）

    除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分析。...运行于Theano和TensorFlow之上的Keras api Keras是一个高级Python神经网络API，它能够运行于TensorFlow和Theano之上。...图片来源：《TensorFlow：异构分布系统上的大规模机器学习》 使用Keras进行预测性分析的示例 在本文中，我们将使用来自UCI网站的Sonar数据集来完成一个简单的预测模型示例。...随着细节的深入，我们将一步步打开这个文件，看看隐藏在文件背后的信息。 ? 第二步：使用VGG 我们在第一步中简单地使用了一个完全为我们建立的模型，这个模型能够识别各种各样的图像。...Vgg16能让VGG 16模型的使用更加简单。在fast.ai的github上同样能找到Vgg16，具体细节如下图： ? 第三步：实例化VGG ?

    1.3K50

    深度学习框架入门选择，Keras还是PyTorch？

    如果你是初学者，Keras的这种高级可能看起来是一个明显的优势。Keras确实更具可读性和简洁性，使你可以更快地构建自己的第一个端到端深度学习模型，同时跳过实现细节。...总结 Keras – 更简洁，更简单的API PyTorch – 更灵活，更容易深入理解深度学习概念 Keras对比PyTorch：人气和可获取学习资源 框架的普及度不仅是其可用性的代表。...创建正常网络的Keras用户比PyTorch用户出错的机会少一个数量级。但一旦出现问题，就会很麻烦，而且通常很难找到出错的代码行。无论模型的复杂性如何，PyTorch都提供了更加直接的，更简单的调试。...在Tensorflow上运行的keras通过TensorFlow for Mobile和TensorFlow Lite部署到移动平台。...如果你需要即插即用的框架，Keras毫无疑问是更简单的选择：构建快，训练和评估模型也快，并且无需花费太多时间在数学实现细节上。

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    防止在训练模型时信息丢失 用于TensorFlow、Keras和PyTorch的检查点教程

    如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...FloydHub网址：https://www.floydhub.com 这篇文章将演示如何在FloydHub上对你的训练模型进行检查，以便你可以从这些保存的状态重新开始你的实验。 什么是检查点?...我将向你展示如何在TensorFlow、Keras和PyTorch这三个流行的深度学习框架中保存检查点: 在开始之前，使用floyd login命令登录到FloydHub命令行工具，然后复刻（fork）...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...要加载模型的权重，你只需在模型定义之后添加这一命令行: ... # Model Definition model.load_weights(resume_weights) 下面是如何在FloydHub

    3.2K51

    安卓软件开发：如何实现机器学习部署到安卓端

    我个人特别喜欢使用 TensorFlow 框架做开发，简称“TF”，研究如何使用机器学习模型部署工作，TensorFlow 的功能强大，简化开发流程，真的非常成功。...TensorFlow 是一个适合移动端的平台，无论你是刚入门还是专家级别，都可以使用它轻松构建部署机器学习模型。 。 思考二：如何轻松构建和部署模型？...TensorFlow 提供了不同层次的工具，比如Keras API，能大大简化模型的构建和训练流程，初学者都可以很快上手。...挑战点： • 在模型压缩的过程中，如何在保持模型精度的同时降低模型大小。 • 实现轻量级模型时，如何减少运算资源的消耗而不影响用户体验。...六、学习技术笔记 6.1 简化模型部署的体验 TensorFlow Lite 很好地简化了模型的部署过程，让开发者无需过多关注底层优化细节，就能在移动端上部署机器学习模型。

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    文末福利 | 深度学习框架Keras与Pytorch对比

    想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 对于许多科学家、工程师和开发人员来说，TensorFlow是他们的第一个深度学习框架。...但是在选择Keras和Pytorch时，你应该记住它们的几个方面。 (1)定义模型的类与函数 为了定义深度学习模型，Keras提供了函数式API。...Keras API向普通程序员隐藏了许多混乱的细节。...棘手的部分是，当你真正深入到较低级别的TensorFlow代码时，所有的挑战就随之而来!你需要确保所有的矩阵乘法都对齐。...例如，为了将我们之前的模型转移到GPU上运行，我们需要做以下工作: #获取GPU设备 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available(

    1.7K20

    TensorFlow 2.0中的tf.keras和Keras有何区别？为什么以后一定要用tf.keras？

    再后面，我会讲述「计算后端」的概念以及 TensorFlow 的流行度如何使其成为 Keras 最流行的后端，从而为 Keras 集成到 TensorFlow 的 tf.keras 子模块中铺平了道路。...Keras 和 TensorFlow 之间复杂纠缠的关系就像一对高中情侣的爱情故事，他们约会、分手，但最终找到了一个共处的方式。这个故事很长，有很多细节，有时甚至会有一些矛盾。...最重要的是，所有深度学习从业人员都应将其代码转换成 TensorFlow 2.0 和 tf.keras 软件包。...在构建模型图、数值计算等过程里，计算后端承担了所有的「重活」。 而 Keras 作为一个基于这个计算引擎之上的封装，帮助深度学习的开发人员与实践者更简单地实现并训练他们的模型。...下周我将针对这三种方法撰写专门的教程，但目前来说，先让我们看一下如何使用 TensorFlow 2.0、tf.keras 与模型子类化功能实现一个基于 LeNet 架构的简单 CNN。 ?

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    如何用 JS 一次获取 HTML 表单的所有字段 ？

    ---- 问：如何用 JS 一次获取 HTML 表单的所有字段 ？...用户单击“提交”按钮后，我们如何从此表单中获取所有数据？ 有两种方法：一种是用黑科技，另一种是更清洁，也是最常用的方法。为了演示这种方法，我们先创建form.js，并引入文件中。...从事件 target 获取表单字段 首先，我们在表单上为Submit事件注册一个事件侦听器，以停止默认行为（它们将数据发送到后端）。...总结 要从HTML表单中获取所有字段，可以使用： this.elements或event.target.elements，只有在预先知道所有字段并且它们保持稳定的情况下，才能使用。...使用FormData构建具有所有字段的对象，之后可以转换，更新或将其发送到远程API。* ---- 原文：https://www.valentinog.com/bl...

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    如何将自己开发的模型转换为TensorFlow Lite可用模型

    TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...class Model(tf.keras.Model): ......如果仍有不受支持的图层，请检查graph_transform工具。在本例中，所有操作都受支持。 转换为TFLite 最后一步是运行toco工具，及TensorFlow Lite优化转换器。...如果您已经完成了前面的步骤并确保所有操作都与TensorFlow Lite兼容，那么这部分应该非常简单。如果您有任何问题，请随时在下面留言。 得到的经验： Tensorboard是你的朋友。...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同的文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换（缩减中间的一堆步骤）会很棒，但我们还没有做到。

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