DL4J中文文档/Keras模型导入/本地层

最新推荐文章于 2024-09-21 19:51:06 发布
翻译 最新推荐文章于 2024-09-21 19:51:06 发布 · 181 阅读 · 1

本文深入解析了Keras中的一维局部连接层(KerasLocallyConnected1D)与二维局部连接层(KerasLocallyConnected2D)，介绍了它们的构造函数、如何从配置字典中创建层、获取输出类型以及设置权重等关键操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

KerasLocallyConnected1D

[源码]

从Keras导入一维本地连接层。

KerasLocallyConnected1D

public KerasLocallyConnected1D(Integer kerasVersion) throws UnsupportedKerasConfigurationException

从KerasLayer传递构造函数

  • 参数 kerasVersion Keras主版本
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的 Keras 配置

getLocallyConnected1DLayer

public LocallyConnected1D getLocallyConnected1DLayer()

获取一维本地连接层

 

   public KerasLocallyConnected1D(Map<String, Object> layerConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

getOutputType

public InputType getOutputType(InputType... inputType) throws InvalidKerasConfigurationException

获取层输出类型

  • 参数 inputType 输入类型数组
  • 返回 按输入类型返回输出类型
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

setWeights

public void setWeights(Map<String, INDArray> weights) throws InvalidKerasConfigurationException

为一维本地连接层设置权重

  • 参数 weights 从参数名映射到INDArray。

KerasLocallyConnected2D

[源码]

从Keras导入二维本地连接层。

KerasLocallyConnected2D

public KerasLocallyConnected2D(Integer kerasVersion) throws UnsupportedKerasConfigurationException

从KerasLayer传递构造函数

  • 参数 kerasVersion Keras主版本
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的 Keras 配置

getLocallyConnected2DLayer

public LocallyConnected2D getLocallyConnected2DLayer()

获取二维本地连接层。

 

   public KerasLocallyConnected2D(Map<String, Object> layerConfig)
            throws InvalidKerasConfigurationException, UnsupportedKerasConfigurationException

来自解析的keras层配置字典的构造函数。

  • 参数 layerConfig 包含keras层配置的字典
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置
  • 抛出 UnsupportedKerasConfigurationException 不支持的无效的 Keras 配置

 

getOutputType

public InputType getOutputType(InputType... inputType) throws InvalidKerasConfigurationException

获取层输出类型

  • 参数 inputType 输入类型数组
  • 返回 按输入类型返回输出类型
  • 抛出 InvalidKerasConfigurationException 无效的 Keras 配置

setWeights

public void setWeights(Map<String, INDArray> weights) throws InvalidKerasConfigurationException

为二维本地连接层设置权重

  • 参数 weights 从参数名映射到INDArray。
Java Deeplearning4j：高级应用 之 模型部署
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-05 3517
模型导出是将训练好的深度学习模型转换为一种可部署的格式，以便在生产环境中进行加载和使用。这种转换过程将模型的结构、权重和相关的元数据打包成一种可移植的格式。常见的可部署格式包括和等。监控和维护模型是指在模型部署到生产环境后，对模型的性能和稳定性进行监控，并及时处理模型漂移和更新模型。本文介绍了如何使用 Java Deeplearning4j 进行模型的部署，包括模型的导出、加载和使用以及监控和维护。通过导出模型为可部署的格式，可以实现跨平台部署和方便集成。
Java Deeplearning4j：基础大纲详细整理
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
09-19 2034
学习如何定义 多层感知器 (MLP) 的层结构，包括输入层隐藏层和输出层。理解不同类型的层（如DenseLayer）及其参数。在 DeepLearning4J (DL4J) 中，多层感知器 (MLP) 是一种常见的前馈神经网络，通常用于分类和回归任务。MLP 由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。每层可以是全连接层（DenseLayer）或输出层（在(DL4J) 中，卷积神经网络 (CNN) 是一种常用的深度学习模型，特别适用于图像处理任务。CNN 由多个层组成，包括卷积层、池化层和全连接层。
DL4J中文文档/Keras模型导入/高级激活函数
bewithme的专栏
01-15 417
Keras 高级激活函数 KerasThresholdedReLU [源码] 从Keras导入ThresholdedReLU层 KerasThresholdedReLU public KerasThresholdedReLU(Map&lt;String, Object&gt; layerConfig) throws InvalidKerasConfigurati...
DL4J中文文档/Keras模型导入/概述
bewithme的专栏
12-05 716
DL4J: Keras模型导入 Keras模型导入为导入最初用Keras配置和训练的神经网络模型提供了例程，Keras是一个流行的Python深度学习库。 一旦你的模型导入到DL4J，我们的整个生产栈是由你来处理的。我们支持导入所有的Keras模型类型、大多数层和几乎所有的实用功能。请在这里查看支持的Keras特性的完整列表。 入门：在60秒内导入一个Keras模型 要导入Keras模型，...
keras保存模型和载入模型
weixin_42386003的博客
10-22 920
Keras保存模型并载入模型继续训练 目录 关于compile和load_model()的使用顺序 我们以MNIST手写数字识别为例 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers impo
DL4J中文文档/Keras模型导入/卷积层
bewithme的专栏
01-15 505
Keras layers KerasSeparableConvolution2D [源码] Keras 可分离卷积2D层支持 KerasSeparableConvolution2D public KerasSeparableConvolution2D(Integer kerasVersion) throws UnsupportedKerasConfigurationException ...
DL4J中文文档/调优与训练/迁移学习
bewithme的专栏
11-24 598
DL4J迁移学习API DL4J迁移学习API使用户能够： 修改现有模型的结构 调优现有模型的学习配置。 在训练期间保持指定层参数为常量（恒定不变），也称为“冻结”。 将某些层冻结在网络上，并且训练实际上与对输入的转换版本的训练相同，转换版本是冻结层边界处的中间输出。这是从输入数据中“特征提取”的过程，在本文档中称为“特征化”。 迁移学习帮手 在大型的、预训练的网络上，对输入数据进行“...
Deeplearning4j【基础 01】初识Java深度学习框架DL4J
最新发布
2401_87298564的博客
09-21 917
Deeplearning4j是当前最大、最流行的基于JAVA的深度学习框架，正式诞生于2013年，在2017年加入Eclipse基金会，由美国的Skymind开源并维护。支持神经网络模型的构建、模型训练和部署；能够与现有大数据生态进行无缝衔接（Hadoop、Spark等），也是可以原生态支持分布式模型训练的框架之一；支持多线程；跨平台（硬件：CUDA GPU，x86操作系统：Windows/Mac/Linux/Android）。
Deeplearning4j【基础 01】初识Java深度学习框架DL4J_dl4j java
2401_86358637的博客
09-01 1271
Deeplearning4j是当前最大、最流行的基于JAVA的深度学习框架，正式诞生于2013年，在2017年加入Eclipse基金会，由美国的Skymind开源并维护。支持神经网络模型的构建、模型训练和部署；能够与现有大数据生态进行无缝衔接（Hadoop、Spark等），也是可以原生态支持分布式模型训练的框架之一；支持多线程；跨平台（硬件：CUDA GPU，x86操作系统：Windows/Mac/Linux/Android）。
Deeplearning4j 快速入门
GitChat
07-02 6627
课程亮点 机器学习经典案例基于 DL4J 的实现 Spark 分布式场景下的模型训练及调优 多 GPU 环境下的并行建模 迁移和强化学习的模型训练 搭建在线服务环境实战演练 本课程是关于 Eclipse Deeplearning4j 的基础课程。Deeplearning4j 是基于 Java/JVM 的深度学习开源库，课程内容涵盖了 Deeplearning4j 生态圈中核心框架的使用（如 N...
DL4J与Torch、Theano、Caffe、TensorFlow的比较
热门推荐
常思考->有目标->重实践->善反思
01-18 1万+
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn Deeplearning4j不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J是基于JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架，其宗旨是在合理的时间内解决各类涉及大量数据的问题。它与Hadoop和Spark集
DL4J中文文档/开始/通用基准测试准则
bewithme的专栏
10-25 462
通用基准测试准则 准则1: 在基准测试之前运行预热迭代 预热期是你开始计时进行更多迭代之前，在没有计时的情况下运行多个（例如 几百个）迭代。 为什么有预热期？任意ND4J/DL4J 执行的前几次迭代可能比后面的迭代要慢，有以下原因： 在初始化基准测试迭代中，JVM没有时间去进行代码的即时编译。一旦即时编译完成，对于所有后续操作，代码可能执行得更快。 在ND4J 和 DL4J (和其它库)...
DL4J中文文档/Keras模型导入/入门
bewithme的专栏
12-05 415
模型导入入门 以下是演示将Keras模型加载到DL4J中并验证工作网络的工作代码的视频教程。教员Tom Hanlon提供了一个简单的分类器概述，该分类器在Keras内置的Iris数据上具有Theano后端，并导出和加载到DL4J：   如果你看视频有问题，请点击这里查看YouTube上的视频。...
DL4J中文文档/Keras模型导入/函数模型
bewithme的专栏
12-07 625
导入Keras函数模型入门 假设你使用Keras的函数API开始定义一个简单的MLP： from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Input inputs = Input(shape=(100,)) x = Dense(64, activation='relu')(inputs) predictions =...
Keras--局部连接层
升级迭代
04-08 3050
LocallyConnected1D LocallyConnected1D 层与 Conv1D 层的工作方式相同，除了权值不共享外， 也就是说，在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。 keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, ac...
DL4J中文文档/Keras模型导入/导入
bewithme的专栏
12-07 500
Keras模型导入API KerasModelImport [源码] 从两个存档中的一个读取存储的Keras配置和权重： 单个HDF5文件存储模型及JSON配置和权值的训练 文本文件用于存储模型JSON配置，HDF5文件用于存储权重。 importKerasModelAndWeights public static ComputationGraph importKerasModelA...
Deeplearning4j 实战（8） : Keras为媒介导入Tensorflow/Theano等其他深度学习库的模型
万宫玺的专栏
06-03 5073
Eclipse Deeplearning4j GitChat课程：https://gitbook.cn/gitchat/column/5bfb6741ae0e5f436e35cd9fEclipse Deeplearning4j 系列博客：https://blog.youkuaiyun.com/wangongxiEclipse Deeplearning4j Github：https://github.com/e...
深度学习入门-框架keras-6keras局部连接层介绍
chise_
12-30 841
目录LocallyConnected1DLocallyConnected2D LocallyConnected1D keras.layers.LocallyConnected1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format=None, activation=None, use_bias=True, kernel_ini...
DL4J--NeuralNetConfiguration类
tiansheng1225的博客
01-31 1233
NeuralNetConfiguration类 DL4J神经网络构建器基础 DL4J中的所有神经网络均以NeuralNetConfiguration构造器为基础创建。该对象极其灵活，无论您需要实现什么类型的神经网络层，几乎都可以通过它来构建。这个类的参数组合及配置可用于设定不同类型的层，包括受限玻尔兹曼机（RBM）、深度置信网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、自动编码器等。各项参数
Scala实现AlphaGo Zero：探索DeepLearning4J深度强化学习
**python scala deep-learning keras deep-reinforcement-learning artificial-intelligence dl4j**：这些标签揭示了项目的技术栈和相关领域。其中，Python是AI和深度学习领域常用的编程语言之一。Scala作为另一种...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值