Публикации по теме 'keras'
Keras в значительной степени сосредоточен на ANN, в то время как TensorFlow пытается решить ряд проблем, это стоит…
Keras в значительной степени сосредоточен на ANN, в то время как TensorFlow пытается решить ряд проблем, это стоит попробовать.
Keras Model Wars: функциональное против последовательного [EN]
Привет,
В этой статье я попытаюсь объяснить 2 типа моделей, с которыми мы сталкиваемся при разработке в Keras.
Приятного чтения🙂
ЧТО ТАКОЕ МОДЕЛЬ?
Возьмем в качестве примера первую статью из серии Başarabilirsin: Makine Öğrenmesi’ne Giriş:
Представьте себе старшеклассника, у которого через два дня экзамен в университете. Этот студент готовится к экзамену и решает практические экзамены. Когда студент сдает университетский экзамен, он сталкивается с похожими вопросами, а не с..
Обучайте плотные слои с помощью tensorflow GradientTape вместо Keras model.fit()
Обучайте плотные слои с помощью tensorflow GradientTape вместо Keras model.fit()
Интересно посмотреть, можно ли заменить встроенный метод Keras model.fit() во время обучения на tensorflow GradientTape. Я покажу, как tf.GradientTape может заменить model.fit() практически без изменений, точно воспроизводя обучение Keras и вычисления градиента. Есть много ситуаций, когда это может пригодиться, особенно при оценке пользовательских функций потерь. Это может стать хорошей отправной..
Простое распознавание рукописных цифр с помощью TensorFlow и MNIST
В этой статье мы создадим очень простую модель с помощью TensorFlow, которая учится распознавать рукописные цифры. Пример предназначен для использования в качестве основы для будущих статей.
Статья написана с использованием Jupyter Lab, и вы можете скачать соответствующий код по адресу https://github.com/alan-cooney/blog/blob/main/posts/mnist-simple/mnist-simple.ipynb .
Настраивать
Сначала мы импортируем ключевые зависимости:
import typing
from os import getcwd, path..
Итак, я попытался сделать это с моей моделью word2vec, но:
Итак, я попытался сделать это с моей моделью word2vec, но:
Traceback (последний последний вызов): Файл «siam.py», строка 233, в ‹module› validation_data=([X_validation_left, X_validation_right], Y_validation), callbacks=callbacks_list) Файл «D:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py», строка 1581, в формате batch_size=batch_size) Файл «D:\Anaconda3\lib \site-packages\keras\engine\training.py", строка 1414, в _standardize_user_data exception_prefix='input') Файл..
Tensorflow против Кераса против Pytorch
Тензорный поток
Tensorflow — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания моделей глубокого обучения, таких как классификация, обнаружение и т. д., разработанная Google. Это программная библиотека с открытым исходным кодом для программирования потоков данных для решения ряда задач. Это символьная математическая библиотека, которая используется для приложений машинного обучения, таких как нейронные сети. Tensorflow чаще используется в промышленности.
Керас
Keras —..
Нейронная сеть с несколькими выходами
Эта записная книжка использует простую CNN с несколькими головками для задачи классификации нескольких классов в динамически создаваемом наборе данных. Модель построена с использованием функционального API Keras
Неисчерпывающий список преимуществ нейронных сетей с несколькими головками (или несколькими выходами): — «НС может изучать скрытые представления, которые полезны для прогнозирования всех выходных данных сети. NN» https://goo.gl/xQQJ74 — Если выходные данные NN используют..
