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标签:Keras

学习keras 0x08–tf.data四种迭代器

tf.data 四种迭代器日常使用中单次迭代器应该是是用最多的,一般情况下数据量都是比较大,遍历一遍就搞定了。还是需要了解一下其他的迭代器,其实也是有相应的场合会需要这么去处理。MNIST 的经典例子本篇博客结合 mnist 的经典例子,针对不同的源数据:csv 数据和 tfrecord 数据,分别运用 tf.data.TextLineDataset(……

keras学习 0x07-Tfrecord 读取

很久没更新了,都已经忘记的差不多了,说实话是自己偷懒了,最近一段时间周末其实也是有时间来更新的。上一篇文章写的还是怎么生成 tfrecord,这次准备从 tfrecord 中读数据。读写的方式可以使用 tf.data 或者使用 python io 方法来读取,不过建议还是使用 tf.data 来实现数据的读写。import tensorflow as ……

Keras学习-0x06-Tfrecord相关

前面的描述中讲完了序列模型和函数式模型的理论,对于 keras 而言后面所有模型代码的实现都是基于这两种方式来实现,所以这也是有讨论,接下来就是要从每一点去学习,自己计划的方式是从 input 到 output 依次来学习,所以最先开始讲的就是输入数据相关,总的顺序是这样,每一步都可以发散很多点来了解。先从 tfrecord 学习开始。tfrecord 也……

Keras从零学习-函数式多输入与多输出-0x05

在工程实践中单输入的场景还是比较少的,这种单输入的理解仅是单个 Input,并不是特征为 1 哈。关于多输入这块还是有点歧义,比如我们有多种类型的特征,那么每一种特征处理的方式不一样,在工程实现也是使用多个 Input 来实现,可以参考我之前写的这篇文章keras 多输入官网给了一个例子,tweet 预测赞数的一个例子,在给出的模型中是定义了两个单独的输……

Keras从零学习-函数式模型-0x4

序列模型的好处就是简单易理解,上一篇文章介绍了序列模型的简单使用模型定义序列模型但是函数式模型定义会让你定义模型更加灵活。为什么称之为函数式,是因为你发现你在定义网路的时候就是在写各种函数的调用,所以看起来就是不断调用的函数来操作神经网络。先看一个简单的例子(来源 keras 官网)from keras.layers import Input, Den……

Keras从零学习-模型定义(序列模型)-0x03

之前的文章是使用感知机作为引导,文章中也涉及到一点点的 keras 代码示例,从这篇开始主要以讲解 keras 代码为主,暂时主要讲解 api 的使用,如果涉及到很低层的原理相关,我自己理解多少会写多少,水平有限。回到正题,这一节主要是讲一下 Keras 定义模型的第一种方法:序列模型定义你可以把它当做一个流水线你定义的模型就是按照流水线的方式,一……

Keras从零学习-多层感知机-0x02

多层感知机顾名思义,相比于单层感知机多了很多网络层,可以参考下图:上面图中中间插入了两层网络,在 DL 中又称之为隐层,与之相关的名词就是输入层和输出层。感知机输出的结果非 0 即 1,对于结果的判断存在很大的跳跃,这中间没有任何的过度。从数据层面来说,你的数据特征如果波动一点可能输出的结果就会从 0 到 1,所以在做推理预测的时候有的时候会发现一……

Keras从零学习-感知机-0x01

学习神经网络一般都是从感知机开始着手学习,那先从 keras 构建一个感知机开始。感知机算法的原理比较简单上面的公式中 w 对应着权重,x 就是你输入的特征,比如广告的分类信息,b 表示偏置信息。当然满足条件大于 0 则为 1 否则为 0.这里引入一个激活函数的概念,单层感知器使用的是 sign 符号函数,如果改为 sigmoid 函数那么就与逻辑……

keras从零学习-安装指引-0x00

安装方法在安装 Keras 之前,请安装以下后端引擎之一:TensorFlow,Theano,或者 CNTK。我们推荐 TensorFlow 后端。如果你要从源码上编译可以参考这篇文 mac 下编译 tensorflow你也可以考虑安装以下可选依赖:cuDNN (如果你计划在 GPU 上运行 Keras,建议安装)。HDF5 和 h5py (如果……