其原理很简单，它接收两个张量作为输入，并通过逐元素相乘将它们相乘。它可以接收两个形状相同的张量，也可以广播其中一个张量以匹配另一个张量的形状。输出的张量形状与输入张量形状相同。...输入与输出 layers.multiply 是 Keras 中的一种层类型，用于对输入进行逐元素乘积运算。该层有以下特点： 输入：可以是两个张量或两个列表中的张量。张量的形状必须相同。...输出：形状与输入相同的张量，其每个元素都是输入张量对应元素的乘积。 该层可以用于许多不同的场景，例如： 将一个张量乘以另一个张量，用于实现元素级别的加权或缩放。...,)) # 定义一个逐元素乘积运算的 Lambda 层 multiply_layer = Lambda(lambda x: K.multiply(x[0], x[1])) # 将两个输入张量通过逐元素乘积运算进行合并...使用layers.RepeatVector层，你可以将一个向量或矩阵重复多次来创建一个新的张量，其中每个副本都是原始输入的副本。
(4) 扁平化层。 扁化层(Flatten)是将一个维度大于或等于3 的高维矩阵按照设定“压扁”为一个二维的低维矩阵。...这个例子使用了input_shape 参数，它一般在第一层网络中使用，在接下来的网络层中，Keras 能自己分辨输入矩阵的维度大小。 (7) 向量反复层。 顾名思义，向量反复层就是将输入矩阵重复多次。...(8) Lambda 层。 Lambda 层可以将任意表达式包装成一个网络层对象。参数就是表达式，一般是一个函数，可以是一个自定义函数，也可以是任意已有的函数。...)、矩阵相乘(merge.Dot)。...矩阵相乘方法是对两个张量采用矩阵乘法的形式来合并，因为张量是高维矩阵，因此需要指定沿着哪个维度(axis)进行乘法操作。
事实上，Keras在内部会通过添加一个None将input_shape转化为batch_input_shape 有些2D层，如Dense，支持通过指定其输入维度input_dim来隐含的指定输入数据shape...Merge层的输出是一个可以被添加到新Sequential的层对象。下面这个例子将两个Sequential合并到一起： ?...Merge层支持一些预定义的合并模式，包括： sum(defualt):逐元素相加 concat:张量串联，可以通过提供concat_axis的关键字参数指定按照哪个轴进行串联 mul：逐元素相乘 ave...：张量平均 dot：张量相乘，可以通过dot_axis关键字参数来指定要消去的轴 cos：计算2D张量（即矩阵）中各个向量的余弦距离 这个两个分支的模型可以通过下面的代码训练: final_model.compile...mode，以实现任意的变换，例如： merged = Merge([left_branch, right_branch], mode=lambda x, y: x - y) 现在你已经学会定义几乎任何Keras
事实上，Keras在内部会通过添加一个None将input_shape转化为batch_input_shape 有些2D层，如Dense，支持通过指定其输入维度input_dim来隐含的指定输入数据...多个Sequential可经由一个Merge层合并到一个输出 Merge层支持一些预定义的合并模式，包括： sum(defualt):逐元素相加 concat:张量串联，可以通过提供concat_axis...的关键字参数指定按照哪个轴进行串联 mul：逐元素相乘 ave：张量平均 dot：张量相乘，可以通过dot_axis关键字参数来指定要消去的轴 cos：计算2D张量（即矩阵）中各个向量的余弦距离...可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。...生成器将无限在数据集上循环。
最后窗口按序向后移动，重新更新参数，直到所有语料被遍历完成，得到最终的变换矩阵(3x5)，这个变换矩阵与每个词汇的one-hot编码(5x1)相乘，得到的3x1的矩阵就是该词汇的word2vec张量表示...如图所示: 将can的one-hot编码与变换矩阵(即参数矩阵3x5, 这里的3是指最后得到的词向量维度)相乘, 得到目标词汇表示矩阵(3x1)....接着, 将目标词汇表示矩阵与多个变换矩阵(参数矩阵5x3)相乘, 得到多个5x1的结果矩阵, 它将与我们Hope和set对应的one-hot编码矩阵(5x1)进行损失的计算, 然后更新网络参数完成一次模...最后窗口按序向后移动，重新更新参数，直到所有语料被遍历完成，得到最终的变换矩阵(3x5)，这个变换矩阵与每个词汇的one-hot编码(5x1)相乘，得到的3x1的矩阵就是该词汇的word2vec张量表示...如图所示: 将you的one-hot编码与变换矩阵(即参数矩阵3x5, 这里的3是指最后得到的词向量维度)相乘, 得到目标词汇表示矩阵(3x1).
将滤波器与输入序列逐元素相乘以得到输出序列中的一个元素。 ? 一维卷积示例 同理，二维卷积的输入数据是二维的，即图像处理中经常用到。...如下图所示，将滤波器与输入矩阵元素逐个相乘以得到输出矩阵的一个元素，阴影部分为参与卷积的部分数据。 ? 二维卷积示例 关于滤波器的大小、步幅、填充方式均可以自行设定。...首先，简单介绍下TensorFlow的张量及结构。 ① 张量（tensor） 可以理解为一个n维矩阵，所有类型的数据，包括标量（0-D）、向量（1-D）、矩阵（2-D）都是特殊的张量。...在TensorFlow中，张量可以分为：常量，变量，占位符。...常量：即值不能改变的张量； 变量：变量需要初始化，但在会话中值也需要更新，如神经网络中的权重； 占位符：无需初始化，仅用于提供训练样本，在会话中与feed_dict一起使用来输入数据。
**几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。...#常量节点，2*1 product=tf.matmul(matrix1,matrix2) #矩阵乘法节点，两常量相乘 #执行 sess=tf.Session() #创建session.... 6、计算模型computation graph 与层layer模型 计算模型 首先构造好整个计算链路，然后进行计算。同时可以对链路进行优化+分布式。 ?...layer模型 每个层固定实现前向与后向，同时必须手动指定目标GPU . 7、报错修复 经常出现：Variable xxx already exists, disallowed....3、有趣的应用案例，皮肤癌图像分类，pretrained的inception-v3对数据来做finetuning，最后在手机上做inference 4、Keras与TensorFlow的集成。
参考激活函数 输入shape 任意，当使用激活层作为第一层时，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Dropout层 keras.layers.core.Dropout...keras.layers.core.Flatten() 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。...层将输入重复n次 参数 n：整数，重复的次数 输入shape 形如（nb_samples, features）的2D张量 输出shape 形如（nb_samples, n, features）的3D张量...层 keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None) 本函数用以对上一层的输出施以任何Theano...，当使用该层作为第一层时，要指定input_shape 输出shape 与输入shape相同 ---- Masking层 keras.layers.core.Masking(mask_value=0.0
生成器与模型将并行执行以提高效率。...node_indices=None, tensor_indices=None, name=None) 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 参数 layers：该参数为...Keras张量的列表，或Keras层对象的列表。...mode：合并模式，为预定义合并模式名的字符串或lambda函数或普通函数，如果为lambda函数或普通函数，则该函数必须接受一个张量的list作为输入，并返回一个张量。...it needs to.__# achieve this with get_source_inputs in Sequential. ---- Lambda层 keras.layers.core.Lambda
Filter w0、Filter w1 最右边则是两个不同的输出 卷积实现 对图像（不同的窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权值的神经元）做內积（逐个元素相乘再相加）的操作就是卷积 ?...通过权值共享的方式，每层使用相同的权值矩阵W，网络层的参数量总是k*k。k的取值一般是比较小的。 ? 通过上面的权值共享矩阵W和感受野内部的像素相乘累加，得到了左上角像素的输出值 ?...卷积核即是窗口为k大小的权值矩阵W 大小为k的窗口的感受野与权值矩阵相乘累加，得到此位置的输出值 通过权值共享，移动卷积核，提取每个位置上的像素特征，从左上到右下，完成卷积运算 ?...多通道输入，多卷积核 当出现多个卷积核，第i的卷积核与输入X运算之后得到第i个输出矩阵 全部的输出矩阵在通道维度上进行拼接stack操作，创建输出通道数的新维度 ?...返回待优化的张量列表 layer.trainable_variables # 查看卷积核张量W和偏置张量b LeNet-5实战 创建卷积层 from tensorflow.keras import Sequential
Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时，在性能方面也与TensorFlow，Caffe和MXNet等更复杂的库相当。...你唯一需要注意的是，矩阵上的任何操作都应该Keras与TensorFlow的Tensors完全兼容，因为这是Keras总是期望从这些自定义函数中获得的格式。...与度量和损失函数类似，如果你想要使用标准卷积，池化和激活函数之外的东西，你可能会发现自己需要创建自定义的层。...从Keras文档中我们最需要实现的是： call(x)：这就是层的逻辑所在。除非你希望你的层支持屏蔽（mask），否则你只需关心传递给call的第一个参数：输入张量。...我们可以使用Keras的Lambda层在模型中内置任何数学或预处理操作！lambda将简单地定义你要应用的操作。全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。
利用Keras作为其高级深度学习API，使TensorFlow易于上手且高效。 将Keras扩展到从非常高级（更易于使用，不太灵活）到非常低级（需要更多专业知识，但提供了极大灵活性）的工作流范围。...第一部分：TensorFlow基础 这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。...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： ?...这就是Keras提供的。 至关重要的是，Keras流畅地将高级UX和低级灵活性结合在一起：一方面，你不再拥有易于使用但不灵活的高级API；另一方面，你却不再具有灵活但仅具有灵活性的低级API。
（相反，在 TensorFlow 中，每个节点被当做一个张量运算例如矩阵相加、相乘或卷积。你可以轻易地定义一个层作为这些运算的组合。...例如： model.layers[3].output 将提供模型的第三层 model.layers[3].weights 是符号权重张量的列表 缺点： 由于用途非常普遍，所以在性能方面比较欠缺...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....完全配置好后，TensorBoard 窗口将呈现与下图类似的画面： TensorBoard 的创建是为了帮助你了解模型中张量的流动，以便调试和优化模型。它通常用于两项任务: 1....接下来将显示 TensorBoard 页面，如下所示： 参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。
blogtest.stackoverflow.club/tensorflow-basic/ 主要是通读《TensorFlow实战Google深度学习框架》的记录 不太懂的地方 p78 交叉熵算完之后的值是n*m的矩阵...w系数： [czffholm74.png] 表示第1层次数，从后一层的第j个节点连接到前一层的第i个节点 神经网络的反向传播算法 综述：在每次迭代的开始，都要选取一小部分数据，称为batch，通过前向传播算法得到神经网络的预测结果...激活函数 使用激活函数的目的：如果神经网络是线性的，由于矩阵相乘可以化简，形式上任意层的全连接神经网络和单层的神经网络模型的表达能力相同。...网络结构图中1的由来：用来表示偏置项，1应该是表示这是一个常量 损失函数 交叉熵 这是一个信息论里面的概念，原本用来估算平均编码长度，这里用来判断预测答案和真实答案之间的距离 [0n6rsdaj7j.png...正则化 为了防止过拟合， 在训练的时候不是直接优化损失函数，而是优化 $J(\theta ) + \lambda R(w)$, $R(w)$表示模型的复杂程度, $\lambda$表示模型复杂损失在总损失中的比例
（Tensor）对象熵，所有的运算操作（Operation）也都是基于张量对象进行的，我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘，想加等一些基本运算操作的组合。...# 类型转换 ''' 进行类型转换时，需要保证转换操作的合法性， 例如将高精度的张量转换为低精度的张量时，可能发生数据溢出隐患....转换成bool类型的时候，会将非零数字都视为True ''' tf.cast(a, tf.int32) 04 Tensorflow的待优化张量 为了区分需要计算梯度信息的张量与不需要计算梯度信息的张量...''' z = tf.random.normal([4, 2]) b = tf.ones([2]) z = z + b print(z) # 矩阵的运算（矩阵） ''' 在神经网络的全连接层中，我们除了会涉及到...f = tf.random.normal([4,3,28,32]) g = tf.random.normal([4,3,32,2]) # 批量形式的矩阵相乘 f@g # 使用广播机制，先扩展再相乘
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals # 导入TensorFlow和tf.keras...# 定义一个常量 sess = tf.Session() # 创建一个session print(sess.run(hello)) # 计算 sess.close() 张量相加 # 常量加法运算示例...x_mul_y = tf.matmul(x, y) # 张量相乘 log_x = tf.log(x) # log(x) # reduce_sum: 此函数计算一个张量的各个维度上元素的总和 x_sum...tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data") y_true = tf.matmul(x, [[2.0]]) + 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的...tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data") y_true = tf.matmul(x, [[2.0]]) + 5.0 # 矩阵相乘必须是二维的
新版本的Keras提供了Lambda层，以实现一些简单的计算任务。 ... 如果你已经基于Keras0.3编写了自己的层，那么在升级后，你需要为自己的代码做以下调整，以在Keras1.0上继续运行。...张量 张量，或tensor，是本文档会经常出现的一个词汇，在此稍作解释。 使用这个词汇的目的是为了表述统一，张量可以看作是向量、矩阵的自然推广，我们用张量来表示广泛的数据类型。...当我们把一些数有序的排列起来，就形成了1阶张量，也就是一个向量 如果我们继续把一组向量有序的排列起来，就形成了2阶张量，也就是一个矩阵 把矩阵摞起来，就是3阶张量，我们可以称为一个立方体，具有3个颜色通道的彩色图片就是一个这样的立方体...把矩阵摞起来，好吧这次我们真的没有给它起别名了，就叫4阶张量了，不要去试图想像4阶张量是什么样子，它就是个数学上的概念。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是
模型自动将这个遮掩张量向前传递给所有层，只要时间维度保留着。所以在例子中，尽管两个GRU都接收到了遮掩张量，但第二个GRU层不返回序列（只返回最后一个时间步），遮掩张量不会传递到紧密层。...对于Sequential模型，使用遮挡层，并自动向前传递遮挡是最佳的。但复杂模型上不能这么做，比如将Conv1D层与循环层混合使用时。...]) mask = keras.layers.Lambda(lambda inputs: K.not_equal(inputs, 0))(inputs) z = keras.layers.Embedding...将条件概率相乘。例如，“How will”的概率是75% × 36% = 27%。计算完30000个概率之后，只保留概率最大的3个。...其实很简单：是用一种小型的、被称为对齐模型（或注意力层）的神经网络生成的，注意力层与模型的其余部分联合训练。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
