随笔分类 - 深度学习
Python深度学习
摘要：一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层，确定输入数据的类型和样式。 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, na
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摘要：一.序列模型 1.序列模型【写法一】 序列模型属于通用模型的一种，这种模型各层之间是依次顺序的线性关系。在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络。这些元素可以通过一个列表来制定，然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型。 from keras.models import Sequen
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摘要：一.损失函数的使用 损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses model.compile(loss=
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摘要：一.下载安装Keras 如果你是安装的Anaconda组合套件，可以直接在Prompt上执行安装命令：pip install keras 注意：最下面为Successfully...表示安装成功！ 二.简介 Keras为图片数据输入提供了一个很好的接口，即Keras.preprocessing.im
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摘要：一.简介 TensorFlow是Google第二代机器学习和深度学习框架，支持CNN、RNN和LSTM算法，可以跨平台运行。TensorFlow底层部分是C++实现，具有较高的执行效率。支持不同的前端，包含Python和C++。 二.安装 安装TensorFlow框架需要安装一些依赖工具，这些工具包
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