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实战-电力窃露漏电用户自动识别

=1) #训练模型，循环100次 net.save_weights(netfile) #保存模型 由于keras版本导致的错误： 常见错误（均是因为keras版本改动） TypeError: Dense...6、二分类其他评价指标（这两个我重新在colab上运行的，因此数据和上面不一样） ROC曲线： 横坐标：假正率（False positive rate， FPR），预测为正但实际为负的样本占所有负例样本的比例...； FPR = FP / ( FP +TN) 纵坐标：真正率（True positive rate， TPR），这个其实就是召回率，预测为正且实际为正的样本占所有正例样本的比例。...ROC curve经过(0,0) (1,1)，实际上(0,0)和(1,1)连线形成的ROC curve实际上代表的是一个随机分类器。...一般情况下，这个曲线都应该处于(0,0)和(1,1)连线的上方， 代码实现： from sklearn.metrics import roc_curve, auc # 为每个类别计算ROC曲线和AUC

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用免费TPU训练Keras模型，速度还能提高20倍！

我们首先构建一个易于理解但训练过程比较复杂的 Keras 模型，以便「预热」Cloud TPU。...使用静态 batch_size * 8 训练 TPU 模型，并将权重保存到文件。 构建结构相同但输入批大小可变的 Keras 模型，用于执行推理。 加载模型权重。 使用推理模型进行预测。...如果你要训练的 batch size 过大，可以慢慢减小 batch size，直到它适合 TPU 内存，只需确保总的 batch size 为 64 的倍数即可（每个核心的 batch size 大小应为...（参考论文：https://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdf） 在 Keras 中，要定义静态 batch size，我们需使用其函数式 API，然后为 Input 层指定 batch_size...请注意，模型在一个带有 batch_size 参数的函数中构建，这样方便我们再回来为 CPU 或 GPU 上的推理运行创建另一个模型，该模型采用可变的输入 batch size。

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    Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

    为 Keras 预处理输入数据。 为 Keras 预处理类标签。 定义模型架构。 编译模型。 在训练数据上拟合模型。 根据测试数据评估模型。 第 1 步：设置您的环境。...这是一种快速的健全性检查，可以防止容易避免的错误（例如误解数据维度）。 步骤 5：为 Keras 预处理输入数据。 使用 Theano 后端时，您必须明确声明输入图像深度的维度。...在实际的研发工作中，研究人员会花费大量时间研究模型架构。 为了让本教程继续进行，我们不打算在这里讨论理论或数学。...='relu', input_shape=(28, 28, 1))) 输入形状参数应为 1 个样本的形状。...，但重要的是要突出我们刚刚添加的 Dropout层。

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    Keras入门级MNIST手写数字识别超级详细教程

    为 Keras 预处理输入数据。 为 Keras 预处理类标签。 定义模型架构。 编译模型。 在训练数据上拟合模型。 根据测试数据评估模型。 第 1 步：设置您的环境。...这是一种快速的健全性检查，可以防止容易避免的错误（例如误解数据维度）。 步骤 5：为 Keras 预处理输入数据。 使用 Theano 后端时，您必须明确声明输入图像深度的维度。...在实际的研发工作中，研究人员会花费大量时间研究模型架构。 为了让本教程继续进行，我们不打算在这里讨论理论或数学。...='relu', input_shape=(28, 28, 1))) 输入形状参数应为 1 个样本的形状。...，但重要的是要突出我们刚刚添加的 Dropout层。

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    【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

    在分类问题模型中（不一定是二分类），如逻辑回归、神经网络等，在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数（softmax函数），输出一个概率值（一组概率值），这个概率值反映了预测为正类的可能性（一组概率值反应了所有分类的可能性...又因为KL散度中包含两个部分，第一部分是交叉熵，第二部分是信息熵，即KL=交叉熵−信息熵。...0)，y_true值应为-1或1。...'squared_hinge' ) 公式：loss = square(maximum(1 - y_true * y_pred, 0))，y_true值应为-1或1。...') 参数： margin：float类型，应为-1到1之间的数字，建议为0到0.5，默认值为0 size_average：bool类型，为True时，返回的loss为平均值，为False时，返回的各样本的

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    什么是 ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible错误？

    错误解释 ValueError 本质上是一种类型错误，表示程序中出现了不合逻辑的值。在深度学习中，这通常意味着模型的输入或输出形状与实际数据的形状不一致。...示例错误信息： ValueError: Shapes (None, 1) and (None, 10) are incompatible 该错误信息表明模型期望的输出形状是(None, 10)，但实际输出的形状是...例如，对于多分类问题，模型输出层的节点数量通常等于类的数量，如果模型的最后一层输出的是1个节点，但实际标签有10个类别，这就会导致形状不匹配错误。...应为10个节点的输出 ]) 在多分类任务中，输出层应有与类别数相同的节点数。...- y_true) 深入案例分析：如何解决形状不兼容问题 ️ 案例1：多分类任务中的形状错误 假设我们正在训练一个图像分类模型，模型的输出层为10个节点，但标签没有进行one-hot编码，导致形状不匹配

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    解决Keras中的InvalidArgumentError: Incompatible shapes

    在这篇博客中，我将深入解析并解决Keras中的一个常见错误——InvalidArgumentError: Incompatible shapes。此错误通常出现在模型训练和数据处理阶段。...然而，在实际使用中，开发者们常常会遇到各种错误，其中之一便是InvalidArgumentError: Incompatible shapes。该错误通常与输入数据的形状不匹配有关。...本篇博客将详细介绍这个错误的成因，并提供全面的解决方案。 正文内容 1....例如，模型期望输入形状为(64, 64, 3)的图像数据，但实际提供的数据形状为(32, 32, 3)。 解决方案：确保输入数据的形状与模型期望的形状一致。...例如，某一层输出的数据形状为(32, 32, 64)，但下一层期望的数据形状为(32, 32, 128)。 解决方案：在模型定义时确保每一层的输出形状与下一层的输入形状匹配。

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    Keras 初学者教程：使用python了解深度学习

    这是个快速的健全性检查，可以防止容易避免的错误（例如误解数据维度）。 第四步：预处理数据 使用Theano后端时，必须显式声明输入图像深度的尺寸。 例如，具有所有3个RGB通道的全色图像的深度为3。...在实际的研发工作中，研究人员将花费大量时间研究模型架构。 为了使本教程继续进行，我们不打算在这里讨论理论或数学。...), data_format='channels_first')) 输入形状参数应为1个样本的形状。...在这种情况下，它与每个数字图像的（深度，宽度，高度）相对应（1,28,28）。 但前3个参数代表什么？ 它们分别对应于要使用的卷积滤波器的数量，每个卷积内核中的行数以及每个卷积内核中的列数。...*注意：默认情况下，步长为（1,1），可以使用'subsample'参数进行调整。

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    简单的语音分类任务入门（需要些深度学习基础）

    实际上，整个数据集包含 30 个单词的分类目标，大约 2GB 的音频。第二 ：使用的神经网络比较简单，主要是因为分类目标只有 6 个。...我们把 mfcc 系数看成 20 行 11 列的矩阵，进行 pad 操作，第一个(0,0)对行进行操作，表示每一行最前面和最后面增加的数个数为零，也就相当于总共增加了 0 列。...第二个(0,2)对列操作，表示每一列最前面增加的数为 0 个，但最后面要增加两个数，也就相当于总共增加了 2 行。mode 设置为 ‘constant’，表明填充的是常数，且默认为 0 。...首先，我们要改变 mfcc 系数的 shape，使它变成二维矩阵且第二个维度大小为 220。其次，我们要用到 keras 的One-hot 编码。...举个例子，原先的标签为‘bed’,‘bird’,‘cat’，经过编码，凡是对应标签，就编码成 1，反之编码成 0。下图为示例：左边为原矩阵，右边为编码后的矩阵。 ?

    5K20

    TF-char10-卷积神经网络CNN

    基本形式为wx+b，其中 x_1,x_2表示输入向量 w_1,w_2表示的是权重，几个输入对应几个权重 b是偏置 g(z)为激活函数 a是输出 神经网络 ?...参数（权重）共享机制：数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w_0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的。...padding=[[0,0], [0,0],[0,0],[0,0]]) # padding是设置参数的 # 如果padding参数为same，strides=1， 可以得到输入和输出同大小的卷积层...在新建卷积层类时，只需要指定卷积核数量filters，卷积核大小kernal_size，步长strides，填充padding # 1....，优化器模块 criteon = losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True) # 创建损失函数，在实际计算中调用类实例 with tf.Gradientape

    1.2K20

    基于Python使用OpenCV进行车牌检测

    车牌识别及步骤 1.车牌检测：第一步是从车上检测车牌。我们将使用OpenCV中的轮廓选项来检测矩形对象以查找车牌。如果我们知道车牌的确切尺寸、颜色和大致位置，可以提高准确度。...Haar cascade：这是一种机器学习对象检测算法，用于识别图像或视频中的对象。 Keras：易于使用并得到广泛支持，Keras使深度学习尽可能简单。...步骤1　安装依赖库 # installing OpenCV >pip install opencv-python==4.1.0 # Installing Keras >pip install keras...侵蚀是一个简单的过程，用于从对象边界移除不需要的像素，这意味着像素的值应为0，但其值为1。 下一步是使图像的边界变白。 我们已将图像还原为经过处理的二值图像，并准备将此图像传递给字符提取。...(log_dir=log_dir, histogram_freq=1) batch_size = 1 callbacks = [tensorboard_callback, stop_training_callback

    1.6K20

    基于MNIST手写体数字识别--含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】

    ， # 例如如果有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0 model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy...28), cmap='Purples') # 设置不显示坐标轴 plt.axis('off') #做出判断，实际数字与预测数字是否相同，如果不相同则字体颜色为红色 if...， # 例如如果有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0 model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy...28), cmap='Purples') # 设置不显示坐标轴 plt.axis('off') #做出判断，实际数字与预测数字是否相同，如果不相同则字体颜色为红色 if...， # 例如如果有10个类别，每一个样本的标签应该是一个10维的向量，该向量在对应有值的索引位置为1其余为0 model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy

    5.3K30

    python在Keras中使用LSTM解决序列问题

    假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。 首先，我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状，即3D形状。...例如，输出列表中的第二个元素是24，这是列表中的第二个元素（X1即4）和列表中的第二个元素（X2即6 ）的乘积。 输入将由X1和X2列表的组合组成，其中每个列表将表示为一列。...我们的数据点将具有两个特征，即（55,80）实际输出应为55 x 80 =4400。让我们看看我们的算法预测了什么。......print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...实际输出应为50 + 51 + 52 =153。以下脚本将我们的测试点转换为3维形状，然后预测输出： ....print(test_output) 我的输出为145.96，比实际输出值153少7点。

    3.6K00

    python在Keras中使用LSTM解决序列问题

    假设我们要预测输入为30的输出。实际输出应为30 x 15 =450。首先，我们需要按照LSTM的要求将测试数据转换为正确的形状，即3D形状。...例如，输出列表中的第二个元素是24，这是列表中的第二个元素（X1即4）和列表中的第二个元素（X2即6 ）的乘积。 输入将由X1和X2列表的组合组成，其中每个列表将表示为一列。...我们的数据点将具有两个特征，即（55,80）实际输出应为55 x 80 =4400。让我们看看我们的算法预测了什么。...print(test_output) 在输出中，我得到的值3705.33仍小于4400，但比以前使用单个LSTM层获得的3263.44的值好得多。...实际输出应为50 + 51 + 52 =153。以下脚本将我们的测试点转换为3维形状，然后预测输出： print(test_output) 我的输出为145.96，比实际输出值153少7点。

    1.9K20

    keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

    Keras系列： 1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一） 2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential...在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。..., nb_epoch =10, batch_size=32) 之前报过这样的错误，是因为版本的问题。...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...Keras中nb开头的变量均为”number of”的意思 verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录 callbacks：list，其中的元素是

    10.2K124

    第84场周赛

    字符串中的查找与替换 题解：根据描述，有如下想法，对于测试点1，只要找到首个匹配字符位置，末尾字符匹配位置，使用replace函数替换即可。...在下轮替换的时候，开始找的位置应为由于插入而带来的字符串长度改变的偏置。 根据这一想法，可以通过前8个测试点。后面的替换位置并不是有序的，因此我们需要把替换位置sort一下。重写一下输入的数据结构。...),(2,2)]处)，相对于A(0,0)处的偏置分别为[(1,0),(1,1),(2,1)] 对于矩阵A(1,1)处的1，B中所有的1(分别位于[(1,1)(1,2),(2,2)]处)，相对于A(0,0...)处的偏置分别为[(0,0),(0,1),(1,1)] 对于矩阵A(2,1)处的1，B中所有的1(分别位于[(1,1)(1,2),(2,2)]处)，相对于A(0,0)处的偏置分别为[(-1,0),(-1,1...)出现最多，是为3次。

    41210

    keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一）

    Keras系列： 1、keras系列︱Sequential与Model模型、keras基本结构功能（一） 2、keras系列︱Application中五款已训练模型、VGG16框架（Sequential...=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。...nb_epoch =10, batch_size=32) 之前报过这样的错误，是因为版本的问题。...在Keras中，compile主要完成损失函数和优化器的一些配置，是为训练服务的。...Keras中nb开头的变量均为”number of”的意思 verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录 callbacks：list，其中的元素是

    1.8K40

    TensorFlow从1到2（八）过拟合和欠拟合的优化

    实际上你仔细观察，训练集的错误率在稳定下降，但验证集的错误率还会略有上升。两者之间的差异越来越大，图中的两条曲线，显著分离了，并且分离的趋势还在增加。这就是过拟合的典型特征。...单词向量化编码使用了multi-hot-sequences，这种编码跟one-hot类似，但一句话中有多个单词，因此会有多个'1'。一个影评就是一个0、1序列。...增加权重的规范化 通常有两种方法，称为L1规范化和L2规范化。前者为代价值增加一定比例的权重值的绝对值。后者增加一定比例权重值的平方值。...添加DropOut DropOut是我们在上个系列中已经讲过的方法，应用的很广泛也非常有效。 其机理非常简单，就是在一层网络中，“丢弃”一定比例的输出（设置为数值0）给下一层。...丢弃的比例通常设置为0.2至0.5。这个过程只在训练过程中有效，一般会在预测过程中关闭这个机制。

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