随笔分类 - Keras
摘要：以下是Convolution1D的例子： 以下是Convolution2D的例子： 1.Convolution1D主要用于nlp，Convolution2D主要用于cv。实际上，Convolution1D也可以用于cv，Convolution2D也可以用于nlp，只是那个时候不是标准的卷积方式，而是
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摘要：1.keras的sequential模型需要知道输入数据的shape，因此，sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。可以通过传递一个input_shape或者batch_input_s
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摘要：如果border_mode选择为same,那么卷积操作的输入和输出尺寸会保持一致。如果选择valid,那卷积过后,尺寸会变小。 这是keras中的定义： 卷积的操作中,如果使用same,或valid这种模式,有时候会不灵活。必要的时候,需要我们自己去进行补零操作,庆幸的是keras的补零操作是非常灵
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摘要：1.Dense就是全连接层 2.Keras的模型保存是将模型和权重保存在一个HDF5文件中，python中需要h5py的module 3.optimizer：优化器 4.mask_zero:布尔值，确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入
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摘要：安装好keras和tensorflow出现了这个问题 tensoflow版本是0.7.0的，后来把tensorflow换成其他版本才顺利解决这个问题
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摘要：keras默认的backend是tensorflow，更改成theano方法如下：
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摘要：http://m.blog.csdn.net/article/details?id=52678453
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