keras

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 ......
Embedding layers keras tf

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】 ......
TensorFlow PyTorch Keras 3.0 JAX

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 ......

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 ......
模型 问题 keras VGG 16

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 ......
Keras_Quantization Quantization Keras

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 ......

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 ......
keras-Embedding Embedding pytorch keras 9.7

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 ......
神经网络 神经 笔记 Keras 网络

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 ......
Optimizer execution keras eager ValueError

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 版本 keras

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 ......
tensorflow keras

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 Dense

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 ......
layers Keras

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 ......
layers keras Input

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 ......
函数 int_shape backend keras shape

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 ......
Multiply Keras

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 Adam

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 ......
Flatten Keras

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 ......
Dropout Keras

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 ......
Sequential Keras Model

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: ......
MaxPooling2D MaxPooling2 MaxPooling Keras 2D

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 ......
中间层 keras function layers

解决tansorflow新手教程的keras.datasets数据下载问题

portal > https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33285 ......
tansorflow datasets 新手 教程 数据

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 ......
EarlyStopping Keras

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 ......
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