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...
tensorflow的入门好书 tensorflow的官方文档写的比较乱,这本书的出现,恰好拯救了一批想入门tf,又看不进去官方文档的人。行文非常棒,例子丰富,有助于工程实践。这本书上提到了一些理论,简单形象;但是,理论不是此书的重点,也不应是此书的重点。这本书对于机器学习小白十分友好,读完了也就差... (展开) 3 1 0...
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新,通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架,从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概...
训练TensorFlow 模型 训练Keras 模型 训练PyTorch 模型 优化超参数 分布式训练和深度学习 跟踪和监视 调试作业 计划作业 探索AI 模型功能 使用生成式 AI 负责任地开发和监视 使用管道协调工作流 部署以用于推理 使用MLOps 实现操作化 监视模型 基础结构和安全性 ...
《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…
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(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
代价是你需要自己实现算法。因此用tf类比sklearn不适合，封装在tf等工具库上的keras[2]才更像深度学习...
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...