其它的深度学习库通过对大数据集做预处理,绕过了内存限制,但TensorFlow通过Data API,使一切都容易了:只需要创建一个数据集对象,告诉它去哪里拿数据,以及如何做转换就行。TensorFlow负责所有的实现细节,比如多线程、队列、批次和预提取。另外,Data API和tf.keras可以无缝配合! Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)...
首先,使用Keras的get_file()函数,从 Andrej Karpathy 的Char-RNN 项目,下载所有莎士比亚的作品: 代码语言:javascript 复制 shakespeare_url="https://homl.info/shakespeare"# shortcutURLfilepath=keras.utils.get_file("shakespeare.txt",shakespeare_url)withopen(filepath)asf:shakespeare_text=f.read() 然后,...
fromtensorflowimportkeras encoder=keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(2,input_shape=[3])])decoder=keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(3,input_shape=[2])])autoencoder=keras.models.Sequential([encoder,decoder])autoencoder.compile(loss="mse",optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.1)) ...
# -*- coding: utf-8 -*-# 需要安装和引入的包有tensorflow\pandas\numpy\matplotlib\scikit-learn# 使用pip安装:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow pandas matplotlib scikit-learnimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflowimportkeras# 加载Fashio...
本书进行了全面更新和扩展,涵盖 TensorFlow 2、生成对抗网络模型、强化学习和最佳实战项目。针对TensorFlow 2.0进行了更新,新的第三版向读者介绍了其新的Keras API功能,以及scikit-learn的最新功能。它还扩展到涵盖基于深度学习的尖端强化学习技术,以及对 GAN 的介绍。最后,本书还探讨了自然语言处理(NLP)的一个子领域...
AdvBox是一款由百度安全实验室研发,在百度大范围使用的AI模型安全工具箱,目前原生支持PaddlePaddle、PyTorch、Caffe2、MxNet、Keras以及TensorFlow平台,方便广大开发者和安全工程师可以使用自己熟悉的框架。 AdvBox同时支持GraphPipe,屏蔽了底层使用的深度学习平台,用户可以零编码,仅通过几个命令就可以对PaddlePaddle、PyTorch、Caf...
scikit-learn:一个用于机器学习的库,包含多种分类、回归和聚类算法。 动手实践: 项目案例:使用 TensorFlow 实现 MNIST 手写数字识别。 参考教程:https://www.tensorflow.org/tutorials/sequential/mnist 学习具体应用领域: 自然语言处理(NLP):使用 spaCy 库进行文本分类和情感分析。
scikit-learn:一个用于机器学习的库,包含多种分类、回归和聚类算法。 动手实践: 项目案例:使用 TensorFlow 实现 MNIST 手写数字识别。 参考教程:https://www.tensorflow.org/tutorials/sequential/mnist 学习具体应用领域: 自然语言处理(NLP):使用 spaCy 库进行文本分类和情感分析。
AdvBox是一款由百度安全实验室研发,在百度大范围使用的AI模型安全工具箱,目前原生支持PaddlePaddle、PyTorch、Caffe2、MxNet、Keras以及TensorFlow平台,方便广大开发者和安全工程师可以使用自己熟悉的框架。 AdvBox同时支持GraphPipe,屏蔽了底层使用的深度学习平台,用户可以零编码,仅通过几个命令就可以对PaddlePaddle、PyTorch、Caf...
本章会介绍CNN的起源,CNN的基本组件以及TensorFlow和Keras实现方法。然后会讨论一些优秀的CNN架构,和一些其它的视觉任务,比如目标识别(分类图片中的多个物体,然后画框)、语义分割(按照目标,对每个像素做分类)。 视神经结构 David H. Hubel 和 Torsten Wiesel 在1958年和1959年在猫的身上做了一系列研究,对视神经中枢做...