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TensorFlow2.0实现逻辑回归二分类，多分类

tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(x_data.shape[1],), activation='sigmoid') model = tf.keras.Sequential([layer0]) model.compile...class_num, input_shape=(x_data.shape[1],), activation='softmax') model = tf.keras.Sequential([layer0]) model.compile...input_shape=(x_data.shape[1],), activation='sigmoid') model = tf.keras.Sequential([layer0]) model.compile...input_shape=(x_data.shape[1],), activation='softmax') model = tf.keras.Sequential([layer0]) model.compile

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Keras学习（一）—— Keras 模型（keras.model): Sequential 顺序模型和 Model 模型

形式是model.compile(...)...# For a multi-class classification problem model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy...', metrics=['accuracy']) # For a binary classification problem model.compile(optimizer...binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # For a mean squared error regression problem model.compile...() model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile

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Keras框架速查手册（Python For Data Science Cheat Sheet Keras）

输入是100维向量（注意默认忽略批量维度） model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) # 往序列结构中添加拥有1个神经元的全连接层 # 3.编译模型 model.compile...5.3 get模型参数 model.get_config() 5.4 get神经网络weights model.get_weights() 6 编译模型 6.1 多层感知器 6.1.1 二分类问题 model.compile...loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) 6.1.2 多分类问题 model.compile...loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 6.1.3 回归问题 model.compile...(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae']) 6.2 循环神经网络 model.compile

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Keras 学习笔记（三）Keras Sequential 顺序模型

# 多分类问题 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy',...metrics=['accuracy']) # 二分类问题 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy...', metrics=['accuracy']) # 均方误差回归问题 model.compile(optimizer='rmsprop', loss...) # 自定义评估标准函数 import keras.backend as K def mean_pred(y_true, y_pred): return K.mean(y_pred) model.compile...() model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile

2.5K2 1

seq2seq 的 keras 实现

之间的一致 model.add( TimeDistributed(Dense(output_dim=input_size, activation="linear")) ) model.compile...import SimpleSeq2Seq model = SimpleSeq2Seq(input_dim=5, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=8) model.compile...SimpleSeq2Seq model = SimpleSeq2Seq(input_dim=5, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=8, depth=3) model.compile...model = Seq2Seq(batch_input_shape=(16, 7, 5), hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4) model.compile...AttentionSeq2Seq(input_dim=5, input_length=7, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4) model.compile

2.2K6 0

TensorFlow 2.0 - Keras Pipeline、自定义Layer、Loss、Metric

np.expand_dims(y_raw, axis=-1) # 转成张量 X = tf.constant(X) y = tf.constant(y) model = LinearModel() model.compile..., y_true, y_pred): return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) model = LinearModel() model.compile...tf.reduce_sum(values)) def result(self): return self.count / self.total model = LinearModel() model.compile

1.1K2 0

手把手教你用Python库Keras做预测（附代码）

, activation='relu'))model.add(Dense(4, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))model.compile..., activation='relu'))model.add(Dense(4, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))model.compile...activation='relu')) model.add(Dense(4, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile...activation='relu')) model.add(Dense(4, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) model.compile...activation='relu')) model.add(Dense(4, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) model.compile

2.7K8 0

6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现

model.add( LSTM(50, activation='relu', input_shape = (n_steps, n_features)) ) model.add( Dense(1) ) model.compile...Sequential() model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features))) model.add(Dense(1)) model.compile...activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(n_steps, n_features))) model.add(Dense(n_features)) model.compile...model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed(Dense(1))) model.compile...(LSTM(200, activation='relu', return_sequences=True)) model.add(TimeDistributed(Dense(n_features))) model.compile

10.6K5 1

Keras模型

# 分类问题 model.compile( optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy...'] ) # 二分类问题 model.compile( optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy...'] ) # 均方误差回归问题 model.compile( optimizer='rmsprop', loss='mse' ) # 自定义评估标准函数 import keras.backend...as K def mean_pred(y_true, y_pred): return K.mean(y_pred) model.compile( optimizer='rmsprop...() model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile

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英文教程太难啃？这里有一份TensorFlow2.0中文教程（持续更新中）

)) model.add(layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) model.compile...layers.Dense(10, activation='softmax')(hidden2) model = tf.keras.Model(inputs=input_x, outputs=pred) model.compile...cls(**config) model = tf.keras.Sequential( [ MyLayer(10), layers.Activation('softmax') ]) model.compile...tf.keras.Sequential([ layers.Dense(64, activation='relu'), layers.Dense(10, activation='softmax')]) model.compile...layers.Dense(10, activation='softmax', input_shape=(72,)), layers.Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile

5.1K5 0

入门|调参技能之学习率衰减(Learning Rate Decay)

decay=1e-2/epochs) model = ResNet.build(32, 32, 3, 10, (9, 9, 9), (64, 64, 128, 256), reg=0.0005) model.compile...tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay( initial_learning_rate, decay_steps=100000, decay_rate=0.96, staircase=True) model.compile...tf.keras.optimizers.schedules.PolynomialDecay( starter_learning_rate, decay_steps, end_learning_rate, power=0.5) model.compile...learning_rate_fn = keras.optimizers.schedules.InverseTimeDecay( initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate) model.compile...momentum=0.9, decay=decay) model = ResNet.build(32, 32, 3, 10, (9, 9, 9),(64, 64, 128, 256), reg=0.0005) model.compile

3.7K2 0

keras系列︱seq2seq系列相关实现与案例（feedback、peek、attention类型）

import SimpleSeq2Seq model = SimpleSeq2Seq(input_dim=5, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=8) model.compile...SimpleSeq2Seq model = SimpleSeq2Seq(input_dim=5, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=8, depth=3) model.compile...model = Seq2Seq(batch_input_shape=(16, 7, 5), hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4) model.compile...Seq2Seq(batch_input_shape=(16, 7, 5), hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4, peek=True) model.compile...AttentionSeq2Seq(input_dim=5, input_length=7, hidden_dim=10, output_length=8, output_dim=20, depth=4) model.compile

3.2K9 0

怎样在Python的深度学习库Keras中使用度量

例如： model.compile(..., metrics=['mse']) 你列出的特定带的度量可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数得字符串别名（如“ mse...我们还可以使用扩展名指定度量，如下所示： model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mean_squared_error','mean_absolute_error...cosine_proximity']) 或者你也可以使用损失函数作为度量例如，您可以使用均方对数误差（mean_squared_logarithmic_error，MSLE或msle）损失函数作为度量，如下所示： model.compile...model model= Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile...create model model= Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile

2.6K8 0

MOOC TensorFlow入门实操课程代码回顾总结（一）

import tensorflow as tf # 构建模型 model = keras.Sequential([keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])]) model.compile...(28*28+1)*128=100480 # (128+1)*10=1290 # 加1是有1个bias，但最终输出层没有 train_images = train_images/255 #归一化 model.compile...tf.keras.layers.Dense(512,activation=tf.nn.relu),tf.keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)]) model.compile...model.add(keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)) training_images_scaled = training_images/255 model.compile...128,512,step=32),activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid')) model.compile

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MLK | Keras 基础模型调参指南

) model.add(Dense(units=633,activation='sigmoid')) model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) model.compile...) model.add(Dense(units=633,activation='sigmoid')) model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) model.compile...) model.add(Dense(units=633,activation='sigmoid')) model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) model.compile...model.add(Dense(units=633,activation='relu')) model.add(Dense(units=10,activation='softmax')) model.compile...比如我们一开始用的 SGD，除此之外还有：Adam、RMSprop、Adagrad、Adamax、Nadam，这些都是gradient descent的变形体，我们换另一个优化器看看，比如Adam： model.compile

1.2K2 0

Deep learning with Python 学习笔记（6）

model.add(Embedding(max_features, 32)) model.add(SimpleRNN(32)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile...model.add(Embedding(max_features, 32)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile...model.add(layers.GRU(32, input_shape=(None, float_data.shape[-1]))) model.add(layers.Dense(1)) model.compile...recurrent_dropout=0.2, input_shape=(None, float_data.shape[-1]))) model.add(layers.Dense(1)) model.compile...layers.GRU(64, activation='relu', dropout=0.1, recurrent_dropout=0.5)) model.add(layers.Dense(1)) model.compile

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英文教程太难啃？这里有一份TensorFlow2.0中文教程（持续更新中）

1.2K3 0

Keras的基本使用(1)--创建，编译，训练模型

includes # the Input layer and three Dense layers model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions) model.compile...binary_crossentropy optimizer：字符串类型，用来指定优化方式，如：rmsprop，adam，sgd metrics：列表类型，用来指定衡量模型的指标，如：accuracy model.compile...() model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile...) model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) model.compile

1.5K3 0

AI知识学习经验记录

Sequential([ Dense(10, input_shape=(8,), activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid')])model.compile...(input_dim=10000, output_dim=128, input_length=50), LSTM(64), Dense(1, activation='sigmoid')])model.compile...pool_size=(2, 2)), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid')])model.compile...Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(10, activation='softmax')])model.compile...Dense(128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile

1661 0

使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

例如： model.compile(..., metrics=['mse']) 列出的具体指标可以是Keras函数的名称（如mean_squared_error）或这些函数的字符串别名（如' mse '...0.9, 1.0]) # create model model = Sequential() model.add(Dense(2, input_dim=1)) model.add(Dense(1)) model.compile...我们自然也可以使用函数全名来指定性能评估指标，如下所示： model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mean_squared_error...from keras import metrics model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=[metrics.mean_squared_error...如下所示，使用均方对数误差（mean_squared_logarithmic_error，MSLE或msle）损失函数作为度量标准： model.compile(loss='mse', optimizer

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TensorFlow2.0实现逻辑回归二分类，多分类

Keras学习（一）—— Keras 模型（keras.model): Sequential 顺序模型和 Model 模型

Keras框架速查手册（Python For Data Science Cheat Sheet Keras）

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seq2seq 的 keras 实现

TensorFlow 2.0 - Keras Pipeline、自定义Layer、Loss、Metric

手把手教你用Python库Keras做预测（附代码）

6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现

Keras模型

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keras系列︱seq2seq系列相关实现与案例（feedback、peek、attention类型）

怎样在Python的深度学习库Keras中使用度量

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Deep learning with Python 学习笔记（6）

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Keras的基本使用(1)--创建，编译，训练模型

AI知识学习经验记录

使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

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