随笔分类 - Keras
摘要:问题描述 程序开始运行的时候报出警告:I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to
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摘要:序贯(Sequential)模型 序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是“一条路走到黑”。 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dens
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摘要:Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如果Keras对你的研究有帮助的话,请在你的文章中引用Keras。这里是一个使用BibTex的例子 @misc{chollet2015keras, author = {Chollet, François and others}, title = {
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摘要:Keras项目github源码(python):keras-team/keras: Deep Learning for humans 里面的docs包含说明文档 中文文档:Keras中文文档 预训练模型的权重文件(Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 I
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摘要:在训练深度学习模型的时候,通常将数据集切分为训练集和验证集.Keras提供了两种评估模型性能的方法: 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 一.自动切分 在Keras中,可以从数据集中切分出一部分作为验证集,并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能. 具体地,调用model.fi
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摘要:用keras训练好模型,再在django初始化加载模型,这个过程没有问题,但是在调用到模型执行model.predict()的时候就报错: 解决方法: 在django中加载模型后,先执行一次model.predict()操作,之后的调用就不会出问题了 参考:https://zhuanlan.zhih
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摘要:Exception ignored in: <bound method BaseSession.__del__ of <tensorflow.python.client.session.Session object at 0x7fd3edd13e10>> Traceback (most recent
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摘要:原因: h5py 和 numpy 版本冲突,h5py 官方已修复合并到 master 分支,但是还没发新版,在发版之前可以用降级 numpy 的方法跳过这个问题。 降级命令如下: 参考: https://wuwb.me/2018/03/h5py-futurewarning-problem-fix.h
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摘要:1.对于简单的定制操作,可以通过使用layers.core.Lambda层来完成。该方法的适用情况:仅对流经该层的数据做个变换,而这个变换本身没有需要学习的参数. 这里用Lambda定义了一个对张量进行切片操作的层 2.对于具有可训练权重的定制层,需要自己来实现。 参考: Writing your
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摘要:在服务器上训练并保存模型,复制到本地之后load_model()报错: ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float32: 'Tensor("embedding_1/random_uni
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摘要:1.keras模型可视化 keras.utils.vis_utils模块提供了画出Keras模型的函数(利用graphviz) 该函数将画出模型结构图,并保存成图片: plot_model接收两个可选参数: show_shapes:指定是否显示输出数据的形状,默认为False show_layer_
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