[深度应用]·首届中国心电智能大赛初赛开源Baseline（基于Keras val_acc: 0.88） 个人网站--> http://www.yansongsong.cn 项目github地址：https...://github.com/xiaosongshine/preliminary_challenge_baseline_keras 大赛简介 为响应国家健康中国战略，推送健康医疗和大数据的融合发展的政策...数据处理函数定义： import keras from scipy.io import loadmat import matplotlib.pyplot as plt import glob import...numpy as np import pandas as pd import math import os from keras.layers import * from keras.models import...2.网络模型搭建 数据我们处理好了，后面就是模型的搭建了，我使用keras搭建的，操作简单便捷，tf，pytorch，sklearn大家可以按照自己喜好来。
[深度应用]·DC竞赛轴承故障检测开源Baseline（基于Keras1D卷积 val_acc:0.99780） 个人网站--> http://www.yansongsong.cn Github项目地址...numpy as np import pandas as pd import math import os from keras.layers import * from keras.models import...，我使用keras搭建的，操作简单便捷，tf，pytorch，sklearn大家可以按照自己喜好来。...33ms/step - loss: 0.0638 - acc: 0.9766 - val_loss: 0.2460 - val_acc: 0.9242 Epoch 00046: val_loss did...==========================] - 1s 34ms/step - loss: 0.0061 - acc: 0.9984 - val_loss: 0.0404 - val_acc:
# MLP with automatic validation set from keras.modelsimport Sequential from keras.layersimport Dense...:0.7520 使用手动验证数据集 Keras还允许你手动设置要在训练期间进行验证的数据集。...验证数据集可以通过validation_data参数指定给Keras中的fit（）函数。...它需要一个输入和输出数据集的数组： # MLP with manual validation set from keras.modelsimport Sequential from keras.layersimport...打印每个模型的性能，并存储。然后在运行结束时打印模型性能的平均值和标准偏差，以提供可靠的模型精度估计。
为回归问题提供的性能评估指标 Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...无论您的问题是二元还是多分类问题，都可以指定“ acc ”指标来评估准确性。 下面通过实例演示来观察Keras内置的准确度指标随训练批次增加的变化情况。...']) pyplot.show() 运行实例在每个epoch结束时打印当前的准确度。...398/400 - 0s - loss: 0.5466 - acc: 1.0000 Epoch 399/400 - 0s - loss: 0.5462 - acc: 1.0000 Epoch 400...len(X), verbose=2) # plot metrics pyplot.plot(history.history['rmse']) pyplot.show() 同样地，在每个epoch结束时会打印均方误差值
教程概述 本教程分为4部分，分别是： 1.Keras的度量 2.Keras回归度量 3.Keras分类度量 4.Keras自定义度量 Keras的度量 Keras允许你列出在你的模型训练期间监控的度量。...mean_absolute_percentage_error']) pyplot.plot(history.history['cosine_proximity']) pyplot.show() 运行实力打印每个周期结束的度量值...Epoch396/400 0s - loss:0.5934 - acc:0.9000 Epoch397/400 0s - loss:0.5932 - acc:0.9000 Epoch398/400 0s...- acc:0.9000 创建一个精度的折线图。...具体来说，你学到了： Keras度量如何原理，以及如何配置模型以在训练期间报告度量。 如何使用Keras内置的分类和回归度量。 如何有效地定义和报告自定义度量，同时训练的深度学习模型。
keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.optimizers...#定义训练轮数 NB_EPOCH = 40 #定义批尺寸 BATCH_SIZE = 128 #定义是否打印训练过程 VERBOSE = 1 #定义网络输出层神经元个数 NB_CLASSES = 10...'网络结构参数预定义部分''' #定义训练轮数 NB_EPOCH = 40 #定义批尺寸 BATCH_SIZE = 128 #定义是否打印训练过程 VERBOSE = 1 #定义网络输出层神经元个数...''网络结构参数预定义部分''' #定义训练轮数 NB_EPOCH = 40 #定义批尺寸 BATCH_SIZE = 128 #定义是否打印训练过程 VERBOSE = 1 #定义网络输出层神经元个数...参考文献：Keras深度学习实战
keras.optimizers import SGD, Adam, RMSprop from keras.utils import np_utils from keras.utils.vis_utils...('float32') X_test = X_test.astype('float32') #对X_train和X_test进行归一化处理 X_train /= 255 X_test /= 255 #打印...#Dropout是在训练期间随机选择的一些神经元忽略的技术。 # 他们随机“Dropout”。这意味着它们对下游神经元的激活的贡献暂时消除，并且在反向过程没有实施任何权重的更新。.../step - loss: 1.5009 - acc: 0.5172 - val_loss: 0.8378 - val_acc: 0.7221 #模型评估 #在测试模式下返回模型的误差值和评估标准值。...import load_model model = load_model('mnist-mpl.h5') #打印模型 model.summary()
然而，它将确保你具有在运行期间发现的最佳模型的快照。 Checkpoint最佳神经网络模型 如果验证精度提高的话，一个更简单的Checkpoint策略是将模型权重保存到相同的文件中。...keras.layersimport Dense from keras.callbacksimport ModelCheckpoint import matplotlib.pyplot as plt...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。...然而，它将确保你具有在运行期间发现的最佳模型的快照。 Checkpoint最佳神经网络模型 如果验证精度提高的话，一个更简单的Checkpoint策略是将模型权重保存到相同的文件中。...加载Checkpoint神经网络模型 现在你已经了解了如何在训练期间检查深度学习模型，你需要回顾一下如何加载和使用一个Checkpoint模型。 Checkpoint只包括模型权重。
通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现，你可以得知很多有用的信息。...在Keras中访问模型训练的历史记录 Keras提供了在训练深度学习模型时记录回调的功能。 训练所有深度学习模型时都会使用历史记录回调，这种回调函数被记为系统默认的回调函数。...','loss','val_acc','val_loss'] 我们可以使用历史对象中收集的数据来绘制平面图。...']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel...总结 在这篇文章中，你发现在深入学习模式的训练期间收集和评估权重的重要性。 你了解了Keras中的历史记录回调，以及如何调用fit()函数来训练你的模型。以及学习了如何用训练期间收集的历史数据绘图。
模型的保存和恢复 1、保存整个模型 2、仅仅保存模型的架构（框架） 3、仅仅保存模型的权重 4、在训练期间保存检查点 1、保存整个模型 1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置...activation="softmax")) model.compile(optimizer="adam",loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=["acc...reinitialized_model.evaluate(test_image,test_label,verbose=0) ##[0.5563450455665588, 0.7975000143051147] 4、在训练期间保存检查点...在训练期间训练结束时候自动保存检查点，这样一来，您便可以使用经过训练的模型，而无需重新训练该模型，或者是从上次暂停的地方继续训练，以防止训练过程终端 回调函数：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint...="adam",loss="sparse_categorical_crossentropy",metrics=["acc"]) model.evaluate(test_image,test_label
from keras.applications import VGG16 from keras.utils.vis_utils import plot_model #下载VGG16模型训练数据 conv_base...input_shape=(150, 150, 3)) #可视化VGG16模型 plot_model(conv_base, to_file='conv_base.png', show_shapes=True) #打印...import models from keras import layers from keras import optimizers #以定义你的密集连接分类器（注意要使用dropout 正则化）...validation_data=(validation_features, validation_labels)) import matplotlib.pyplot as plt #训练期间的损失曲线和精度曲线...acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss
pyplot.imshow(trainX[i], cmap=pyplot.get_cmap('gray')) # show the figure pyplot.show() 运行该示例将加载MNIST训练和测试数据集并打印它们的形状...有两个关键的方面要呈现：训练期间模型学习行为的记录和模型性能的评估。这些可以使用单独的函数来实现。 首先，记录包括创建一个折线图，显示在K-折叠交叉验证的每个折叠期间训练集和测试集的模型性能。...下面的summary_performance()函数为模型评估期间收集的给定分数列表实现此功能。 ?...也许最大的杠杆作用是学习率，例如评估学习率的较小或较大值可能产生的影响，以及在训练期间改变学习率的时间表。 另一种可以快速加速模型学习并导致性能大幅度提高的方法是批处理规范化。...计算并打印测试数据集上模型的分类精度。
在Keras中加载MNIST数据集 Keras深度学习库为加载MNIST数据集提供了一种方便简洁的方法。...import numpy from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import...model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print("CNN Error: %.2f%%" % (100-scores[1]*100)) 运行这个实例，训练和验证测试的准确性被打印在每个时期...，并且在结束时打印出错率。...model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print("Large CNN Error: %.2f%%" % (100-scores[1]*100)) 运行该实例打印每个时期的训练阶段并验证数据集的准确性以及最终的错误率
什么是回调 Keras文档给出的定义为： 回调是在训练过程的特定阶段调用的一组函数，可以使用回调来获取训练期间内部状态和模型统计信息的视图。...你可以传递一个回调列表，同时获取多种训练期间的内部状态，keras框架将在训练的各个阶段回调相关方法。...下面是一些相关度量参数： monitor： 监控的度量指标，比如： acc, val_acc, loss和val_loss等 min_delta： 监控值的最小变化。...它有以一些相关参数： filepath： 要保存模型的文件路径 monitor： 监控的度量指标，比如： acc, val_acc, loss和val_loss等 save_best_only： 如果您不想最新的最佳模型被覆盖...下面是一个简单的示例，在训练期间保存每个epoch的损失列表： class LossHistory(keras.callbacks.Callback): def on_train_begin(self
你可以初始化随机数发生器及其种子,例如: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy...: 0.4566 - acc: 0.7839Epoch 150/150768/768 [==============================] - 0s - loss: 0.4593 - acc...原因是在训练期间输出进度条。你可以关闭这个, 通过让 model.fit() 的参数 verbose=0 福利: 做出预测 我被问得最多的一个问题是: 在我训练模型之后, 怎么预测新数据的分类?...预测训练集中每一个记录的完整例子如下: # Create first network with Keras from keras.models import Sequential from keras.layers...model.predict(X) # round predictions rounded = [round(x) for x in predictions] print(rounded) 运行这个修改过的例子, 将会打印出每个输出的预测值
本质上，此功能可在训练期间更新学习率，并在每个时期后有效减少学习率。设置power=1.0会将衰减从多项式变为线性。...MiniGoogLeNet.build(width=32, height=32, depth=3, classes=10) 如果GPU计数小于或等于1，我们通过.build函数初始化模型（第2-5行），否则我们将在训练期间并行化模型..."], label="train_acc") plt.plot(N, H["val_acc"], label="test_acc") plt.title("MiniGoogLeNet on CIFAR-...acc: 0.6997 - val_loss: 1.5473 - val_acc: 0.5592 ......acc: 0.6019 - val_loss: 1.0074 - val_acc: 0.6465 ...
大部分功劳归功于 kuza55(ID)和他们的keras-extras回购。 我已经使用并测试了这个多GPU功能近一年，我非常高兴能将它视为官方keras发行版的一部分。...本质上，此功能可在训练期间更新学习率，并在每个时期后有效减少学习率。设置power=1.0会将衰减从多项式变为线性。...MiniGoogLeNet.build(width=32, height=32, depth=3, classes=10) 如果GPU计数小于或等于1，我们通过.build函数初始化模型（第2-5行），否则我们将在训练期间并行化模型...acc: 0.6997 - val_loss: 1.5473 - val_acc: 0.5592 ......acc: 0.6019 - val_loss: 1.0074 - val_acc: 0.6465 ...
import pad_sequencesfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Activation, Dropout..., Densefrom keras.layers import Flatten, LSTMfrom keras.layers import GlobalMaxPooling1Dfrom keras.models...keras.preprocessing.text import Tokenizerfrom keras.layers import Inputfrom keras.layers.merge import...128)(embedding_layer)dense_layer_1 = Dense(6, activation='sigmoid')(LSTM_Layer_1)model = Model() 让我们打印模型摘要...以下脚本创建我们的模型： model = Model()以下脚本打印模型的摘要： print(model.summary()) 输出： _________________________________
然后将深入探讨为什么我们要在训练期间调整学习率。 这里我将展示如何使用keras实现和利用一些学习率表。...Keras结合使用来。...keras中阶梯型的学习率方案（Step-based learning rate schedules with Keras） ? 图2 Keras学习率基于步骤的衰减。...一种普遍的学习率方案是阶梯型（step-based）的衰减，其中我们在训练期间的特定epoch之后系统地降低学习率。...则保存学习率图 if schedule is not None: schedule.plot(N) plt.savefig(args["lr_plot"]) 第3-5行评估我们的网络并向我们的终端打印分类结果
最后，让Keras打印我们刚刚构建的模型的概要。...优化器是在训练期间改变权重和偏差的算法。我们也选择二进制 - 交叉熵作为损失（因为我们处理二进制分类）和准确性作为我们的评估指标。...: 0.8212 - val_loss: 0.2635 - val_acc: 0.8945 Epoch 2/2 40000/40000 [==============================]...- 4s 90us/step - loss: 0.2122 - acc: 0.9190 - val_loss: 0.2598 - val_acc: 0.8950 评估模型： print(np.mean...(results.history["val_acc"])) 0.894750000536 你可以在下面看到整个模型的代码： import numpy as np from keras.utils import
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