keras dense
keras.layers. K.function 用法(keras提取中间层的输出)
https://www.laike.net/article-11-295083-0.html 使用K.function()调试keras操作 Keras的底层库使用Theano或TensorFlow，这两个库也称为Keras的后端。无论是Theano还是TensorFlow，都需要提前定义好网络的结 ......
解决tansorflow新手教程的keras.datasets数据下载问题
portal > https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33285 ......
Keras EarlyStopping
from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint es = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2, restore_best_weights=True) 为了获得性能良好的神经网络 ......
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 ......
hive排序函数 rank、dense_rank、row_number
rank函数：对有序序列编号，当排序字段取值相同时编号相同，且下一条取值不同记录的编号不连续。如序列为：13,13,13,13,13,14,…对应的排序编号为1,1,1,1,1,6,… dense_rank函数：对有序序列编号，当排序字段相同时编号相同，且下一条记录的编号仍连续。如序列为：13,13 ......
Long-term Forecasting with TiDE: Time-series Dense Encoder 学习笔记
Long-term Forecasting with TiDE: Time-series Dense Encoder 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08424 代码地址：https://github.com/google-research/google-resear ......
排名函数rank、dense_rank、row_number
rank()：返回一个连续的排名值，相同的值将具有相同的排名，可能会有空缺。如果存在两个相同的值，则下一个排名与当前值的排名相同，并且下一个排名将相应地增加。 使用场景：当需要按照某个特定的列对数据进行排序，但不需要为相同值分配连续的排名时，可以使用rank()函数。 dense_rank()：返回 ......
使用Keras Tuner进行超参数自动调优
本文将使用 Tensorflow 中包含的 Fashion MNIST 数据集。该数据集在训练集中包含 60,000 张灰度图像，在测试集中包含 10,000 张图像。 每张图片代表属于 10 个类别之一的单品（“T 恤/上衣”、“裤子”、“套头衫”等）。 因此这是一个多类分类问题。 首先我们需要安 ......
利用Anaconda3安装tensorflow/keras，并迁移虚拟环境至不能上网的电脑
# 利用Anaconda3安装tensorflow/keras，并迁移虚拟环境至不能上网的电脑 下面记录下利用Anaconda安装tensorflow和keras，前前后后也踩了不少坑。并分别在windows系统和linux系统下将能上网的电脑下安装的tensorflow虚拟环境迁移至不能上网的环境 ......
Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23573 最近我们被客户要求撰写关于Keras神经网络序列模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。 在这篇文章中，我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回 ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions
来自ICCV2021 论文地址：[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址：https://link. ......
Could not fetch URL https://pypi.org/simple/keras-bert/: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host='pypi.org', port=443):
pip下载包的时候报错 Could not fetch URL https://pypi.org/simple/keras-bert/: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host='pyp ......
TensorFlow08 神经网络-keras实战
# 1 数据集：  这个照片很模糊，大小只有[32,32]，所以我们预测的结果也不是很好。 # 2 自定义 ......
简洁优美的深度学习包-bert4keras
新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段，follow苏神（科学空间）的博客，启发了idea，成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras，清晰轻量、基于keras，可以很简洁的实现bert，同时附上了很多 ......
R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
深度学习框架Keras
模型亮点 测试集上评分为1.0 数据集由sklearn自带 以下为模型具体实现 Step1.数据读取 how 数据读取？ 使用load_iris命令，加载鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() x=iris.dat ......
【论文阅读】Pyramid Vision Transformer：A Versatile Backbone for Dense Prediction Without Convolutions
> # 🚩前言 > > - 🐳博客主页：😚[睡晚不猿序程](https://www.cnblogs.com/whp135/)😚 > - ⌚首发时间：2023.6.11 > - ⏰最近更新时间：2023.6.11 > - 🙆本文由 **睡晚不猿序程** 原创 > - 🤡作者是蒻蒟本蒟，如果 ......
[重读经典论文] RetinaNet——Focal Loss for Dense Object Detection
1. 前言这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的，网络架构魔改了FPN，因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——Focal Loss，用一个合适的函数，去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了 ......
导入keras报错Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
1. 遇到报错问题 导入keras报错Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005) 查看chatgpt后，给出的解答如下： 2. tensorflow与keras兼容问题 关于版本兼容问题，以下是chatGPT3.5给的答案，具体更 ......
基于Keras-YOLO实现目标检测
Keras-YOLO 3项目使用Python语言实现了YOLO v3网络模型，并且可以导入Darknet网络预先训练好的权重文件信息直接使用网络进行目标识别。 1. 下载Keras-YOLO 3项目 执行如下命令下载Keras-YOLO 3项目代码： git clone https://github ......
APRIL 2022-Explanation-Aware Experience Replay in Rule-Dense Environments
#I. INTRODUCTION 解释是人类智能的关键机制，这种机制有可能提高RL代理在复杂环境中的表现 实现这一目标的一个核心设计挑战是将解释集成到计算表示中。即使在最小的规则集变化下，将规则集(或部分规则集)编码到智能体的观察空间等方法也可能导致严重的重新训练开销，因为规则的语义被明确地作为输入 ......
keras.preprocessing.text.Tokenizer.fit_on_texts(texts)
1.fit_on_texts()的作用 fit_on_texts的作用就是根据输入的文本列表生成一个大词典，保存在t里面，每个词有唯一一个不重复的索引。如果有新的语句，可直接通过t来转成对应的词索引列表。 2.用法 fit_on_texts(text) 中的text应该输入是一个列表，每个元素是切分 ......
keras.preprocessing.sequence.pad_sequences()的用法
1.pad_sequences()的作用 keras只能接受长度相等的序列输入。当我们的数据集中出现了长度不等的序列时，可以使用pad_sequence()函数将序列转化为经过填充以后得到的一个长度相同新的序列。 2.pad_sequences()语法 1 keras.preprocessing.s ......
Experience Lightning-Fast Wi-Fi Connectivity with the QCN9024: The Ultimate Solution for Dense Environments
The QCN9024 is the latest addition to the Qualcomm Networking Pro Series platform for Wi-Fi 6E access points. Designed to support high-performance, lo ......
窗口函数DENSE_RANK()/DENSE_RANK()/ROW_NUMBER() 区别
SQL语句之DENSE_RANK函数： DENSE_RANK()是一个窗口函数，它为分区或结果集中的每一行分配排名，而排名值没有间隙。 DENSE_RANK()。如果使用 DENSE_RANK() 进行排名会得到：1，1，2，3，4。 RANK()。如果使用 RANK() 进行排名会得到：1，1，3 ......
使用GPU加速TensorFlow-Keras
之前一直在用CPU训练TensorFlow模型，现在来尝试一下GPU训练。 【1】安装GPU必要的软件环境 显卡：MX450（支持CUDA 11.7以下版本） 软件1：Visual Studio 2019 Community 软件2：Cuda 10.1 update2 软件3：cuDNN 8.0.5 ......
keras_preprocessing参数详解
keras_preprocessing.image.image_data_generator.ImageDataGenerator.flow_from_directory() 获取目录路径并生成一批增强数据。 def flow_from_directory(self, directory: Any, ......
keras图片生成器ImageDataGenerator参数详解
keras图片生成器ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normaliza ......
java调用python脚本，用到tensorflow、keras等第三方库
https://blog.csdn.net/jstlovely/article/details/121247764?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168110434116800227452800%2522%252C%2 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......