在第一次调用这个函数时，数据集会自动下载，并以15MB文件大小存储在〜/ .keras / datasets / mnist.pkl.gz目录中。 这对开发、测试深度学习模型非常方便。...测试数据被用作验证数据集，在模型训练时看到模型的进度。具体地说将每个训练时期的结果以两位小数形式有2行的输出。 最后，使用测试数据集来评估模型并输出错误率。...Keras提供了很多创建卷积神经网络的方法。 在本节中，我们将为MNIST创建一个简单的CNN，演示如何使用CNN实现包括卷积图层，合并图层和压缩图层的方法。 第一步是导入所需的类和函数。...在Keras中，用于二维卷积的图层理想的输入是具有高维度的像素输入。 在RGB的情况下，红色，绿色和蓝色的像素分量将有三个，并且每个彩色图像将具有3组输入。...，并且在结束时打印出错率。
接下来，让我们来看看一个标准时间序列预测问题，我们可以用作此实验的上下文。 1、定义网络 第一步是定义您的网络。 神经网络在 Keras 中定义为一系列图层。这些图层的容器是顺序类。...重要的是，在堆叠 LSTM 图层时，我们必须为每个输入输出一个序列而不是单个值，以便后续 LSTM 图层可以具有所需的 3D 输入。...这是 Keras 中的有用容器，因为传统上与图层关联的关注点也可以拆分并添加为单独的图层，清楚地显示它们在数据从输入到预测转换中的作用。...定义网络： 我们将在网络中构建一个具有1个输入时间步长和1个输入特征的LSTM神经网络，在LSTM隐藏层中构建10个内存单元，在具有线性（默认）激活功能的完全连接的输出层中构建1个神经元。...2、如何选择激活函数和输出层配置的分类和回归问题。 3、如何开发和运行您的第一个LSTM模型在Keras。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
我在自律性方面还是差很多，以后要多加强。 在选择深度学习框架时，估计不少人都曾经纠结过选择哪种框架。...译者注：TensorFlow 2.0已经将keras作为主要API，在TensorFlow 1.0中，也可以非常容易的引入Keras API。...哦，甚至不要考虑尝试打印出图层的一个输出，因为这样只会在终端上打印出一个漂亮的Tensor定义。 Pytorch在这些方面倾向于更加宽容。...您需要知道每个层的输入和输出大小，但这是一个可以很快掌握的简单方面之一。您不必处理和构建一个您无法在调试中看到的抽象计算图。...在Keras训练模型非常容易！只是一个简单的.fit()，即可启动！
图中显示了上面代码创建的模型（使用 plot_model 构建，您可以在本文的下一个示例中重用代码片段） TensorFlow 2.0 提供了另一种符号模型构建 API：Keras Functional...您可以将其绘制为图像以显示图（使用 keras.utils.plot_model），或者直接使用 model.summary()，或者参见图层，权重和形状的描述来显示图形 同样，在将图层连接在一起时，库设计人员可以运行广泛的图层兼容性检查...（在构建模型时和执行之前）。...在执行期间进行调试，而不是在定义模型时进行调试。 输入或层间兼容性几乎没有被检查到，因此在使用此样式时，很多调试负担从框架转移到开发人员 命令式模型可能更难以重用。...同样，model.summary() 只提供一个图层列表（并不提供有关它们如何连接的信息，因为它不可访问） ML 系统中的 Technical Debt 重要的是要记住，模型构建只是在实践中使用机器学习的一小部分
keras中的主要数据结构是model（模型），它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图，我们可以构建出复杂的神经网络。...），以下展示如何将一些最流行的图层添加到模型中： 卷积层 model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) 最大池化层 model.add(MaxPooling2D...在keras中，Sequential模型的compile方法用来完成这一操作。例如，在下面的这一行代码中，我们使用’rmsprop’优化器，损失函数为’binary_crossentropy’。...nptrX = np.linspace(-1, 1, 101) trY = 3 * trX + np.random.randn(*trX.shape) * 0.33 上面这段代码创中，TrainX的值在...我们可以尝试修改迭代次数，看看不同迭代次数下得到的权重值。 这段例子仅仅作为一个简单的示例，所以没有做模型评估，有兴趣的同学可以构建测试数据自己尝试一下。
在 Keras 中，可以从 tf.keras.applications.* 集合中实例化预先训练的模型。例如，MobileNet V2 是一个非常好的卷积架构，其尺寸合理。...对于每个子区域，图层执行一组数学运算以在输出特征映射中生成单个值。 池化层（Pooling layers），负责对由卷积层提取的图像数据进行下采样以减少特征映射的维度以提高处理效率。...Dense 层，对由卷积图层提取的特征并由共用图层进行下采样执行分类。Dense 层是全连接的神经网络，在 Dense 层中，图层中的每个节点都连接到前一图层中的每个节点。...如果你将通道视为单个过滤操作的结果，例如 “猫耳朵” 的过滤器，另一个用于 “猫胡须”，第三个用于 “猫眼睛”，则 “1x1” 卷积层将计算多个这些特征的可能线性组合，在寻找 “猫” 时可能很有用。...构建一个受 squeezenet 启发的卷积神经网络时，我们就不能直接像上面一样直接堆叠已有模块，需要将模型代码更改为 Keras 的 “功能样式”，来定义自己的模块。
在Keras中，可以从tf.keras.applications.*集合中实例化预先训练的模型。例如，MobileNet V2是一个非常好的卷积架构，其尺寸合理。...对于每个子区域，图层执行一组数学运算以在输出特征映射中生成单个值。 池化层（Pooling layers），负责对由卷积层提取的图像数据进行下采样以减少特征映射的维度以提高处理效率。...Dense层，对由卷积图层提取的特征并由共用图层进行下采样执行分类。Dense层是全连接的神经网络，在Dense层中，图层中的每个节点都连接到前一图层中的每个节点。...如果你将通道视为单个过滤操作的结果，例如“猫耳朵”的过滤器，另一个用于“猫胡须”，第三个用于“猫眼睛”，则“1x1”卷积层将计算多个这些特征的可能线性组合，在寻找“猫”时可能很有用。...构建一个受squeezenet启发的卷积神经网络时，我们就不能直接像上面一样直接堆叠已有模块，需要将模型代码更改为Keras的“功能样式”，来定义自己的模块。
与Keras类似，PyTorch提供了层作为构建块，但由于它们位于Python类中，因此它们在类的__init __（）方法中引用，并由类的forward（）方法执行。...哦对了，甚至别指望打印出图层的一个输出，因为你只会在终端上打印出一个漂亮的Tensor定义。 相比起来，PyTorch在这些方面就做的更让人欣慰一些。...你需要知道每个层的输入和输出大小，但这很快就能掌握。同时你也不必处理构建一个无法在调试中看到的抽象计算图。 PyTorch的另一个优势是可以在Torch Tensors和Numpy阵列之间来回切换。...当然，如果不需要实现任何花哨的东西，那么Keras会做得很好，因为你不会遇到任何TensorFlow路障。 训练模型 ? 在Keras上训练模型非常容易！一个简单的.fit（）走四方。...同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 控制CPU与GPU模式 ? 如果安装了tensorflow-gpu，默认情况下在Keras中启用并完成使用GPU。
这种观念在Keras中非常有用，因为传统上在一个图层中完成的各种事情，可以被拆分到多个图层中逐一完成，然后再添加、堆叠起来，这样可以清楚地显示出各个小图层在从输入数据到做出预测这一过程中的数据转换中的作用...就会返回一个历史对象，这个对象提供了训练过程中模型性能的各种信息的概览，包括损失函数的结果和编译模型时指定的任何其他指标。...网络可以在训练数据上进行评估，但是这并不能提供关于这个网络预测能力的信息，因为这个网络模型就是在训练数据上建立起来的。 我们可以在另一个在训练时没有用到的数据集上评估网络的性能。...在Keras中，用这个训练好的网络模型在测试数据集上进行测试时，可以看到包括损失函数的结果在内的所有在编译时指定的测量指标的结果，比如分类的准确度。Keras会返回一个包含这些评估指标的list。...具体来说，你了解到： 如何在Keras中定义，编译，拟合，评估和预测神经网络。 如何为分类和回归问题选择激活函数和配置输出层结构。 如何在Keras开发和运行您的第一个多层感知机模型。
Keras中的每个循环图层都有两个与dropout相关的参数： dropout，一个浮点数，用于指定图层输入单元的dropout率；以及 recurrent_dropout，用于指定循环单元的dropout...为了在Keras中将递归层堆叠在一起，所有中间层都应返回其完整的输出序列（3D张量），而不是最后一个时间步的输出。...对于包括自然语言在内的许多其他问题，情况并非如此：从直觉上讲，单词在理解句子中的重要性通常并不取决于其在句子中的位置。让我们在LSTM IMDB示例中尝试相同的技巧。...在Keras中实例化双向RNN。让我们在IMDB情绪分析任务上尝试一下。...更进一步 为了提高温度预测问题的性能，您可以尝试其他许多方法： 调整堆叠设置中每个循环图层的单位数。 调整RMSprop 优化器使用的学习率 。
在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 用于序列预测的多对多LSTM(带TimeDistributed) 在本小节中，我们将使用TimeDistributed图层来处理来自LSTM隐藏层的输出。...这通常意味着您需要在TimeDistributed 装饰的Dense层之前配置上一个LSTM图层以返回序列(例如，将“return_sequences”参数设置为“True”)。 输出将是3D。...model.add(TimeDistributed(Dense(1))) 输出层中的单个输出值是关键。它强调我们打算从输入序列中的每个时间步中输出一个时间步。...TimeDistributed通过一次一个时间步在LSTM输出上应用相同的Dense层(相同的权重)来实现这个技巧。通过这种方法，输出层只需要一个连接到每个LSTM单元(加上一个bias)的连接。
在Keras中遇到这种困难的其中一个原因是使用了TimeDistributed装饰器层，并且需要一些LSTM层来返回序列而不是单个值。...当您在Keras GitHub issues和StackOverflow上搜索该包装饰器层的讨论时，您的困惑将会是多个层面的。...0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 用于序列预测的多对多LSTM(带TimeDistributed) 在本小节中，我们将使用TimeDistributed图层来处理来自LSTM隐藏层的输出。...这通常意味着您需要在TimeDistributed 装饰的Dense层之前配置上一个LSTM图层以返回序列(例如，将“return_sequences”参数设置为“True”)。 输出将是3D。...TimeDistributed通过一次一个时间步在LSTM输出上应用相同的Dense层(相同的权重)来实现这个技巧。通过这种方法，输出层只需要一个连接到每个LSTM单元(加上一个bias)的连接。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。...虽然现在的TensorFlow已经支持Keras，在2.0中，我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。...Sequential API 如果您是学习ML的学生，我们建议您开始时使用tf.keras Sequential API。它直观、简洁，适用于实践中95％的ML问题。...使用此API，您可以用大约10行代码编写出第一个神经网络。 定义模型的最常用方法是构建图层图，最简单的模型类型是层的堆叠。...在使用Functional API构建模型时，图层是可以调用（在张量上）的，并返回张量作为输出。然后可以使用这些输入张量和输出张量来定义模型。
当仅使用Keras中的Sequential模型类时，多输入模型，多输出模型和类图模型这三个重要的用例是不可能实现的。但是Keras还有另一种更通用和灵活的方式：function API。...Function API介绍 在function API中，可以直接操作张量，并将图层用作使用张量和返回张量的函数。...在Keras中，可以在编译中使用列表或损失字典来为不同的输出指定不同的优化函数;所产生的损失值总计为全局损失，在训练期间最小化。...当调用图层实例两次时，不是为每个调用实例化一个新图层，而是在每次调用时重复使用相同的权重。这允许构建具有共享分支的模型---几个分支都具有相同的知识并执行相同的操作。...API中，可以将模型视为“更大的图层”，这意味着可以在输入张量上调用模型并检索输出张量： y = model(x) 如果模型有多个输入和输出： y1,y2 = model([x1,x2]) 当调用模型实例时
比如，您训练了一个简单的分类器来预测图像中是否有背包，则可以使用模型在训练过程中获得的知识来识别太阳镜等其他物体。 ?...怎么运行的 例如，在计算机视觉领域，神经网络通常会尝试检测早期图层的边缘，中间图层的形状以及底图层中的一些特定人物的特征。...在早期的图层中，模型学会识别物体，因此，我们只需重新训练后一层，这样它就能了解到太阳镜和其他物体的区别。 ? 为什么使用它？...请注意，只有当从第一个任务中学习的特性具有一般性时，转移学习才会起作用，这意味着他们对于另一个相关的任务也很有用。此外，模型的输入需要与初始训练时的尺寸同步。...您只需使用第一层来找出特征的正确表示，但由于它任务特定性太强，不能使用网络的输出。只需将数据提供给您的网络，并使用其中一个中间层作为输出层。这一层可以被解释为原始数据的表示。
，将会自动新建一个你选中这些图层的结合体 ctrl+alt+shift+e 合并所有可见图层（用此快捷键时必须在显示的图层上，在隐藏的图层上没用） ctrl+j 直接复制所选图层 ctrl+... F8信息 F9动作/历史记录 shift+F5 填充 ctrl+d 取消选区 ctrl+shift+d 重新建立上一个选区 ctrl+t 变形 ctrl+shift+alt...g 取消组 ctrl+alt+g 建立/取消剪切蒙版 alt+l+m+r 建立图层蒙版 可以直接在图层面板上添加 alt+l+v+r 建立矢量蒙版 可以在图层面板上按ctrl键不放点击蒙版按钮... alt+l+a+r 图层反向 】 增大画笔 【 减小画笔 shift+】 增加画笔硬度 shift+【 减小画笔硬度 上一个画笔 > 选择当前画笔面板上的下一个画笔...+shift+图层以及以下的所有图层，到最后一个可见图层为止 alt+shift+> 同时选中当前图层以及以上的所有图层，到上方的最后一个可见图层位置 ctrl+shift+x
1、事件介绍 SkeyeGisMap 中事件的传递机制如下: 图片 1、首先创建 QGuiApplication 并启动主事件循环。2、接着创建 MapItem 接受来自窗口的事件。...另一方面, 每一个图层节点都有自己范围 MapLayerNode::boundingRect(), 因此, 对于范围之外的事件将直接向下传递。...并且, 图层节点不会处理图层边界之外的事件, 相应的形状也会被剪裁, 要关闭请使用 MapLayerNode::setClip()。...和上一个示例类似, 其地图扩展如下:class HandingEventsExample: public MapItem{public: HandingEventsExample() {...polygon; polygon 到最后一个图层中
在训练过程中，一些层的输出被随机忽略或“丢弃”，这种效果使原本的图层看起来像具有不同节点数，并且与前一个图层的连接关系也发生了变化。...实际上，在训练期间对图层的每次更新都会对设置图层的不同“视图”执行。 ? 通过丢弃一个单元，意味着暂时将其从网络中删除，以及其所有传入和传出连接。...Keras 和 PyTorch 深度学习库都以这种方式实现dropout的。 ? 在测试时，我们通过随机失活的比例缩减输出结果。...[...]请注意，此过程可以通过在训练时执行操作并在测试时使输出保持不变来实现，这通常是在实践中实现的过程。...随机失活率 随机失活超参数的默认解释是在图层中训练给定节点的概率，其中 1.0 表示没有丢弃节点，0.0 表示图层没有输出。 隐藏层中随机失活的良好值介于 0.5 和 0.8 之间。
如果尝试下面的完成模型，还会看到char级别可以更有趣！ https://imgflip.com/memegenerator 以下是第一个Meme（表情包）标题是“制作所有memes”时的训练数据。...注意：至关重要的是卷积内核宽度（在本文后面看到）不比4个空格加上索引字符（也就是≤5）宽。 之后是meme的文本，用|作为文本框的结尾字符。 最后一个字符（第二个数组项）是序列中的下一个字符。...padding='same' 用于确保图层的输出尺寸与输入尺寸相同，因为否则宽度5卷积会使内核的每一侧的图层尺寸减小2。...基本前提是用想要为其生成文本的Memes（表情包标题）初始化一个字符串，然后model.predict为每个字符调用一次，直到模型输出结束文本字符的|次数与文本框中的文本框一样多次。...对于上面看到的“X All The Y”memes，默认的文本框数为2，初始文本为： "000000061533 0 " 考虑到模型输出的70个概率，尝试了几种不同的方法来选择下一个字符： 每次选择得分最高的角色
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