TensorFlow/Keras TensorFlow是Google Brain团队创建的一个Python开源库,它包含许多算法和模型,能够实现深度神经网络,用于图像识别/分类和自然语言处理等场景。TensorFlow是一个功能强大的框架,通过实现一系列处理节点来运行,每个节点代表一个数学运算,整个系列节点被称为“图”。Keras是一个高级API(应用程序编程接口),支持T...
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...
您还可以选择使用tf.keras.utils.set_random_seed()函数,它方便地为 TensorFlow、Python (random.seed()) 和 NumPy (np.random.seed()) 设置随机种子。 下一行创建一个Sequential模型。这是 Keras 模型中最简单的一种,用于仅由一系列按顺序连接的层组成的神经网络。这被称为顺序 API。 接下来,我们构建第一层...
from sklearn.base import clonekeras_class = tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier(build_fn = build_model,nb_epoch = 100, batch_size=10)clone(keras_class)keras_class.fit(X_train, y_train.values)创建随机搜索网格 from scipy.stats import reciprocalfrom sklearn.model_selection import Rand...
keras.io/api/losses/ 用Python开发ANN 我们将使用Kaggle的信用数据开发一个在Jupyter Notebook中实现的欺诈检测模型,同样的也可以在google colab中实现。 数据集包含2013年9月欧洲持卡人通过信用卡进行的交易数据,此数据集显示两天内发生的交易,其中284807笔交易中有492宗欺诈。数据集高度不平衡,正类(欺诈)占所有交...
TensorFlow/Keras TensorFlow是Google Brain团队创建的一个Python开源库,它包含许多算法和模型,能够实现深度神经网络,用于图像识别/分类和自然语言处理等场景。TensorFlow是一个功能强大的框架,通过实现一系列处理节点来运行,每个节点代表一个数学运算,整个系列节点被称为“图”。
如果你使用Anaconda,你需要保证你能够安装TensorFlow 1.0.1版本在你本地的机器上。此代码将不能在TensorFlow <1.0版本上使用。如果TensorFlow版本相同,则可以在本地机器上运行并传输到集群。其他需要考虑的深度学习库是MXNet,Caffe2,Torch和Theano。Keras是另一个为TensorFlow或Theano提供python包的深度学习库。
如果你使用Anaconda,你需要保证你能够安装TensorFlow 1.0.1版本在你本地的机器上。此代码将不能在TensorFlow <1.0版本上使用。如果TensorFlow版本相同,则可以在本地机器上运行并传输到集群。其他需要考虑的深度学习库是MXNet,Caffe2,Torch和Theano。Keras是另一个为TensorFlow或Theano提供python包的深度学习库。
在第一章中,我提到最常见的监督学习任务是回归(预测值)和分类(预测类)。在第二章中,我们探讨了一个回归任务,使用各种算法(如线性回归、决策树和随机森林)来预测房屋价值(这将在后面的章节中进一步详细解释)。现在我们将把注意力转向分类系统。
可以在 TensorFlow 上使用高级深度学习库 Keras。Keras 非常便于用户使用,并且可以轻松快速地进行原型设计。它支持各种 DNN,如RNN、CNN,甚至是两者的组合。 任何深度学习网络都由四个重要部分组成:数据集、定义模型(网络结构)、训练/学习和预测/评估。可以在 TensorFlow 中实现所有这些。