我们对Keras应该已经有了一个直观、宏观的认识了。现在,我们来系统的学习一下Keras的一些关于网络层的API,本文的主要内容是围绕卷积展开的,包含以下的内容: 不同类型的卷积层; 不同的参数初始化方式; 不同的激活函数; 增加L1/L2正则; 不同的池化层; 多个Normalization层; 其他的常用层。 本文内容较多,对于API的学
其他都是初始化的方法和正则化的方法,一般不加以限制,使用的方法在上节课也已经讲解了,在此不加赘述。 这里需要注意的一点是,keras的API中并没有像PyTorch的API中的这个参数group,这样的话,就无法衍生成GN和InstanceN层了,在之后的内容,会在Tensorflow_Addons库中介绍 2.2 LN 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
Keras最显著的一个特征是其具有非常直观且便于使用的API,用户只需写几行代码就能运行神经网络。 Keras 1.1.0.及以上的版本均可植入TensorFlow,作为其中的contrib 模板(包含由参与者开发给TensorFlow的数据包,为实验性代码)的一部分。 本教程将从以下几方面介绍该TensorFlow的高级 API: · 前馈神经网络的基础知识 · ...
1 Keras概述 在TensorFlow2.0中,Keras是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶API。因此如果你正在使用TensorFow2.0,那么使用Keras构建深度学习模型是您的不二选择。在Keras API中总共有如下三大块: 在Modules中有构建训练模型各种必备的组件,如激活函数activations、损失函数losses、优化器optimizers等;在Class中有Sequential...
第一节,tensorflow基础卷积 和Keras API 项目地址https://github.com/chunjiangwong/TensorFlow-Tutorials-Chinese 一、原始卷积02_Convolutional_Neural_Network_CN 1、数据参数 importtensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_eager_execution()#初始图片信息img_size_flat = 28 * 28img_shape= (28, 28)...
一、Keras API Keras是一个用Python编写的高级神经网络API,它能够以Tensorflow、CNTK或者Theano作为后端运行,是一个模块化,最小化并且非常容易扩展的架构,它的开发者Francois Chollet说:当时开发这个库的目的是快速的实验,能够在最短的时间内把想法转换成结果,而这正是好的研究的关键,下面网址是Keras的中文文档手册,其...
使用TensorFlow的Keras API创建一个MLP 首先,为NumPy和TensorFlow设置随机种子数,获得如下相同结果: import tensorflow.contrib.keras as keras np.random.seed(123) tf.set_random_seed(123) 继续准备训练数据,将类标签(整数0-9)转化为独热形式。幸运的是,Keras为实现该操作提供了便利的工具: y_train_onehot =...
首先,Keras是一个API规范。Keras的相关实现是作为独立的开源项目维护的,您可以在keras.io上找到它。该项目独立于TensorFlow,并拥有一个活跃的贡献者和用户社区。TensorFlow包含Keras API的完整实现(在tf.keras模块中),具有TensorFlow特定的增强功能。 02. Keras只是TensorFlow或其他库的wrapper吗? 不,这是一个常见的(但...
TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。 使用Keras接口有以下3种方式构建模型:使用Sequential按层顺序构建模型,使用函数式API构建任意结构模型,继承Model基类构建自定义模型。 此处分别演示使用Sequential按层顺序构建模型以及继承Model基类构建自定义模型。
从TensorFlow 2.0开始,Keras被重新设计并作为TensorFlow的最初API,这意味着它成为了TensorFlow的一部分,不再需要单独安装。这一变化使得Keras的使用更加方便,同时也简化了版本依赖的问题。在TensorFlow 2.0至2.3.0版本中,Keras的版本是2.3.0。而在TensorFlow 2.4.0及以后的版本中,使用的Keras版本是2.4.0。值得注意的是...