return (input_shape[0][0], input_shape[0][1], self.output_dim) 将上述两段代码保存到 Attention_keras.py 训练模型 引入包,记载文本数据 #%% from keras.preprocessing import sequence from keras.datasets import imdb from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd max_features = 20000 p...
接下来,你可以使用tensorflow.keras.datasets模块来加载CIFAR-10数据集。CIFAR-10是一个常用的图像识别数据集,包含了60000张32x32的彩色图像,分为10个类别,每个类别有6000张图像。 python from tensorflow.keras.datasets import cifar10 加载CIFAR-10数据集后,你可以使用以下代码来获取训练集和测试集: python (x_tr...
完整代码:shuffle_and_batch.py importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.kerasimportdatasets np.random.seed(10)#固定每次的随机数features,labels=(np.random.sample((4,2,2)),# 模拟6组数据,每组数据3个特征np.random.sample((4,1)))# 模拟6组数据,每组数据对应一个标签,注意两者的维数必须匹配pr...
以MNIST 手写数字识别为例,我们可以在 keras.legacy 中使用预先训练好的模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。接下来,通过 interfaces 模块提供的 API,我们可以自定义模型的损失函数、优化器以及网络结构,从而满足特定任务的需求。 具体操作步骤如下: 导入所需的库和模块: fromkeras.datasetsimportmnistfromk...
pythonCopy codeimport tensorflowastf from tensorflow.keras.datasetsimportmnist # 加载MNIST数据集(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()# 处理数据... 通过上述代码,我们使用 tensorflow.keras.datasets 模块中的 mnist.load_data() 函数替换了旧的 re...
为了解决这个问题,我们需要更新我们的代码,以使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块。这个模块是 TensorFlow 2.0 引入的,将取代 tensorflow.contrib.learn.python.learn 模块。 下面是使用新的模块来替换旧的 read_data_sets 函数的代码示例: ...
import tensorflow as tf from tensorflow import keras def load_dataset(): # Step0 准备数据集, 可以是自己动手丰衣足食, 也可以从 tf.keras.datasets 加载需要的数据集(获取到的是numpy数据) # 这里以 mnist 为例 (x, y), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() # Step1 使用 ...
AveragePooling2D from keras.models import Model from keras.datasets import cifar10 from scipy.misc import imresize import pickle import tensorflow as tf import keras.backend as K import numpy as np network='inception' # Must be 'inception' or 'vgg' dataset='cifar10' batch_size=64 if network...
x= tf.cast(x, tf.float32) / 255.0y=tf.cast(y, tf.int64)returnx,ydefmnist_dataset(): (x,y), (x_test,y_test)= keras.datasets.fashion_mnist.load_data()#numpy中的格式y= tf.one_hot(y, depth=10)#[10k] ==> [10k,10]的tensory_test = tf.one_hot(y_test, depth=10) ...
from tensorflow.keras.datasetsimportmnist 加载MNIST数据集: 代码语言:javascript 复制 pythonCopycode(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data() 对数据进行预处理: 代码语言:javascript 复制 pythonCopy codex_train=x_train/255.0x_test=x_test/255.0 ...