R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。本文的目的是为了让大家亲身体验并熟悉培训课程中的神经网络部分。 1 软件包的下载和安装 在这个例子的笔记本中，需要keras R包。由于它有许多需要下载和安装的依赖包，因此需要几分钟的时间才能完成。请耐心等待!...
用于NLP的Python：使用Keras进行深度学习文本生成
文本生成是NLP的最新应用之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。但是，在本文中，我们将看到一个非常简单的文本生成示例，其中给定输入的单词字符串，我们将预测下一个单词。我们将使用莎士比亚著名小说《麦克白》的原始文本，并根据给定的一系列输入单词来预测下一个单词...
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13（1）
十一、对象检测目标检测是计算机视觉最重要的应用之一。 对象检测是同时定位和识别图像中存在的对象的任务。 为了使自动驾驶汽车安全地在街道上行驶，该算法必须检测到行人，道路，车辆，交通信号灯，标志和意外障碍物的存在。 在安全方面，入侵者的存在可以用来触发警报或通知适当的当局。尽管很重要，但是对象检测一直...
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10（3）
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10（2）https://developer.aliyun.com/article/1426951我们遵循训练过程，我们可以从上一节中的“算法 7.1.1”中调用。“列表 7.1.5”显示了 CycleGAN 训练。 此训练与原始 GAN ...
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5（5）
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5（4）https://developer.aliyun.com/article/1426947“列表 5.1.2”：wgan-mnist-5.1.2.py为 WGAN 训练算法：def train(models, x_train, par...
基于Python TensorFlow Keras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络
1 写在前面前期一篇详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFlow 2.0中，新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能，且其更易于学习，对于新手而言友好程度更高；在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手...
Keras 初级教程：深度学习的开始
Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高级接口，它可以运行在多种底层引擎上，如 TensorFlow、CNTK 或 Theano。Keras 的核心数据结构是“模型”，模型是一种组织网络层的方式。Keras 中主要的模型是 Sequential 模型和函数式 API 模型。在这篇文章中，我们...
在生产环境中使用 Keras、Redis、Flask 和 Apache 进行深度学习
今天我们演示如何在生产环境中使用Keras、Redis、Flask 和 Apache 进行深度学习项目结构keras-complete-rest-api ├── helpers.py ├── jemma.png ├── keras_rest_api_app.wsgi ├── run_mod...
DL之Keras： Keras深度学习框架的注意事项(默认下载存放路径等)、使用方法之详细攻略
Keras深度学习框架的注意事项1、Keras自动下载默认数据集/模型存放位置Windows系统数据集文件：C:\用户\用户名\.keras\datasets模型文件：C:\用户\用户名\.keras\modelsMac系统数据集文件：~/.keras/datasets/模型文件：~/.keras/...
DL框架之Keras：深度学习框架Keras框架的简介、安装(Python库)、相关概念、Keras模型使用、使用方法之详细攻略（三）
其他概念1、shape(1)、指定输入数据的shape 模型需要知道输入数据的shape，因此，Sequential的第一层需要接受一个关于输入数据shape的参数，后面的各个层则可以自动的推导出中间数据的shape，因此不需要为每个层都指定这个参数。(2)、关于张量shape &nbs...
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