PyTorch: 这个工具箱也很好用,也很强大,但是它比TensorFlow更容易上手,像积木一样,可以一块一块地搭建你的“房子”。 Keras: 它不是一个独立的工具箱,更像是一个方便的“说明书”,可以让你更容易地使用TensorFlow或者其他一些工具箱。它让盖房子变得简单一些。 Scikit-learn: 这个工具箱专门用来盖一些比较简单的...
使用KERAS.IO的代码实例 keras.io上的代码也可以用于tf.keras,但是需要修改引入。例如,对于下面的代码: from keras.layers import Dense output_layer = Dense(10) 需要改成: from tensorflow.keras.layers import Dense output_layer = Dense(10) 或使用完整路径: from tensorflow import keras output_layer = ke...
《O'REILLY人工智能Scikit-Learn和TensorFlow套装 套装共3册》,作者:O'REILLY人工智能Scikit-Learn和TensorFlow套装 套装共3册 奥雷利安·杰龙 杜威·奥辛格 汤姆·奥普 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:28515500。《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》
《机器学习实战:基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow(原书第2版)》,作者:机器学习实战:基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow(原书第2版)奥雷利安 著,出版社:机械工业出版社,ISBN:9787111665977。随着一系列的技术突破,深度学习推动了整个机器学习领域的发展。现
这也是Keras在BatchNormalization中使用的方法。总的来说,每个批归一化的层都通过指数移动平均学习了四个参数:γ(输出缩放矢量),β(输出偏移矢量),μ(最终输入平均值矢量)和σ(最终输入标准差矢量)。μ和σ都是在训练过程中计算的,但只在训练后使用(用于替换公式11-3中批输入平均和标准差)。
Keras是一个在Python中使用的高级神经网络库,它运行在TensorFlow之上。Keras的设计理念是“用户友好,模块化,易于扩展”,这使得Keras对于初学者非常友好。然而,对于一些复杂的模型,Keras可能没有TensorFlow和PyTorch那么强大。 编辑 4.Scikit-learn:Scikit-learn是一个广泛用于统计建模和机器学习的Python库。它提供了大量的...
《机器学习实战 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第3版第3版的主要变化: 所有代码都已更新为最新的库版本。特别是,第3版为Scikit-Learn引入了许多新功能(例如,特征名称的跟踪、基于直方图的梯度提升、标…
tf.nn.crelu() 是串联 ReLU 激活函数。tf.nn.elu() 是指数线性单元(exponential linear unit) 激活函数。我们将在后续用 TensorFlow 和 Keras 训练我们的第一个模型时用到其中一个激活函数。 在开始训练模型之前,我想向你分享 TensorFlow 的提供的“神经网络实验场”工具。它通过可视化的方式帮助你理解神经网络的...
这本畅销书采用具体示例、*小化理论和生产就绪的Python框架(Scikit-Learn、Keras和TensorFlow)来帮助你直观地理解构建智能系统的概念和工具。在更新的第3版中,作者Aurélien Géron探究了一系列技术,从简单的线性回归开始,逐步推进到深度神经网络。书中的大量代码示例和练习有助于你学以致用。你需要具备一定的编程经验...
4、scikit-learn&tensorflow结合使用 更常见的情况下,可以把sklearn和tf,甚至keras结合起来使用。sklearn肩负基本的数据清理任务,keras用于对问题进行小规模实验验证想法,而tf用于在完整的的数据上进行严肃的调参(炼丹)任务。 而单独把sklearn拿出来看的话,它的文档做的特别好,初学者跟着看一遍sklearn支持的功能大概就...