keras dense
tf.keras.layers.Embedding:
Turns positive integers(indexes) into dense vectors of fixed size. e.g. [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] This layer can only be used on posit ......
tf.keras.layers.Attention: Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention.
tf.keras.layers.Attention( View source on GitHub ) Dot-product attention layer, a.k.a. Luong-style attention. Inherits From: Layer, Module tf.keras.la ......
Keras 3.0正式发布：可用于TensorFlow、JAX和PyTorch
前言 Keras 3.0正式发布：可用于TensorFlow、JAX和PyTorch 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】 ......
PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn?p=26519 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断 ......
Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks论文阅读
目录Optimized Content Caching and User Association for Edge Computing in Densely Deployed Heterogeneous Networks1、问题背景贡献点：2、系统建模及问题公式化系统建模问题公式化联合内容缓存和用户 ......
解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
mysql中的并列/非并列排名：rank() over() 、dense_rank() over()以及 row_number() over()
前言：使用sql查询数据的时候，我们有时候需要根据具体的字段值进行排名，下面使用几个栗子来说明rank在sql中的作用 下面用到的表名：user_visit_stats 主要字段包括：用户id(uid)，部门名词(dept_name)，访问次数(visit_count) 1、格式：rank() ov ......
Keras_Quantization
PTQ训练后量化的实现代码; 过程： 权重量化； infer校准数据集统计 示例代码： QAT量化训练的实现代码; 过程（量化后小模型平均精度损失1~2个点） 训练模拟顶点模型（卷积参数为定点数，batch normalization参数为高精度浮点数） combines batch normali ......
Oracle 分组排序函数详解 （row_number、rank、dense_rank）
1 概述 项目开发中，我们有时会碰到需要分组排序来解决问题的情况：1）要求取出按field1分组后，并在每组中按照field2排序；2）亦或更加要求取出1中已经分组排序好的前多少行的数据。 1. 完整格式 (1) row_number() over(partition by col1 order b ......
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/imdb.npz: None -- [Errno 104] Connection reset by peer
首次装载IMDB数据集时可能会出现的错误。 解决方案： 1、先将数据集单独下载下来： datasets/imdb.npz · 黄健/keras-datasets - Gitee.com 2、将其复制到 ~/.keras/dataset 目录下： cp imdb.npz ~/.keras/datase ......
论文阅读 Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection
原始题目：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 中文翻译：Generalized Focal Loss：学习用于密集目标检测的 Qual ......
pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层
https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量（数字数组）作为输入。处理文本时，您必须做的第一件事是想出一种策略，将字符串转换为数字（或“矢量化”文本），然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
学习笔记428—Keras实现简单BP神经网络
Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y ......
学习笔记427—Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法
Python Keras 报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'解决方法 本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classe ......
学习笔记426—keras中to_categorical函数解析
keras中to_categorical函数解析 1.to_categorical的功能简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果： from keras.utils.np_utils ......
ValueError: ('`tf.compat.v1.keras` Optimizer is not supported when eager execution is enabled. Use a `tf.keras` Optimizer instead, or disable eager execution.')
ValueError: ('`tf.compat.v1.keras` Optimizer (', <tensorflow.python.keras.optimizers.SGD >, ') is not supported when eager execution is enabled. Use a ......
ImportError: cannot import name 'tokenizer_from_json' from 'tensorflow.python.keras.preprocessing.text'
ImportError: cannot import name 'tokenizer_from_json' from 'tensorflow.python.keras.preprocessing.text' (/home/software/anaconda3/envs/mydlenv/lib/pyt ......
keras 与 tensorflow 对应版本
https://master--floydhub-docs.netlify.app/guides/environments/ Environments Below is the list of Deep Learning environments supported by FloydHub. Any ......
tensorflow 与 keras 的关系
网址： https://t.rock-chips.com/forum.php?mod=viewthread&tid=125 这个帖子基本再说 自己训练一个模型，然后转换成 rknn ......
Keras Dense
Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是output = activation(dot(input, kernel)+bias)。其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。如果本层的输入数据的维度大 ......
Keras.layers各种层介绍
本文章向大家介绍Keras（七）Keras.layers各种层介绍，主要包括Keras（七）Keras.layers各种层介绍使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。 一、网络层 keras的层主要包括： 常用层（Core）、卷积层（Convol ......
keras.layers.Input()输入层解析
Input()参数解析 layers.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None, ragged=False, **kwargs,)Returns: A tensor. 参数 ......
tf.keras.backend.int_shape 函数
tf.keras.backend.int_shape函数 tf.keras.backend.int_shape(x) 定义在：tensorflow/python/keras/backend.py。 返回张量或变量的shape，作为int或None条目的元组。 参数： x：张量或变量。 返回： 整数元 ......
Keras GlobalAveragePooling2D 空间数据的全局平均池化操作
空间数据的全局平均池化操作。 一张图片通过卷积核提取特征，有几个卷积核就有几个特征。一张图片需要经过几次卷积，每次卷积时卷积核的个数都按2的n次方增加。第一次卷积, 卷积核2个, 得2张图，池化压缩长宽；第二次卷积, 卷积核4个, 得4张图，池化压缩长宽；因为卷积次数有限，池化大小默认(2，2)，因 ......
Keras Multiply
Keras Multiply Multiply 层的函数接口。 该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素积的张量，shape不变。 用法 tf.keras.layers.multiply( inputs, **kwargs ) 参数 inputs 输入张量列表(至少 2 个)。 **k ......
Keras Adam
keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False) learning_rate: float >= 0. 学习率。 beta_1: f ......
Keras Flatten
Keras Flatten 作用：Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，常用在从卷积层到全连接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。例子： from keras.models import Sequential from keras.layers.core import ......
Keras Dropout
一、Keras 中使用 Dropout 正则化减少过度拟合Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。其原理非常简单粗暴：任意丢弃神经网络层中的输入，该层可以是数据样本中的输入变量或来自先前层的激活。它能够模拟具有大量不同网络结构的神经网络，并且反过来使网络中的节点更具有鲁棒性。阅读完本文，你 ......
Keras Model 和 Sequential
Keras Model https://cloud.tencent.com/developer/article/2162930 Keras 模型 Keras提供的模型，其中分为两类： Sequential 顺序模型 Model 类模型 我们可以通过 from keras.models import ......
Keras MaxPooling2D
Keras MaxPooling2D 2D最大池化层 keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)参数详解 pool_size: 池化窗口大小 strides: ......