orDream的博客

目录动机讲解以前的情况记号数据产生器Keras脚本结论动机您是否曾经不得不加载一个非常消耗内存的数据集，以至于希望魔术能够无缝地解决这一问题？大型数据集正日益成为我们生活的一部分，因为我们能够利用数量不断增长的数据。我们必须谨记，在某些情况下，即使是最先进的配置也没有足够的内存空间来像以前那样处理数据。这就是为什么我们需要找到其他有效地完成该任务的方法的原因。在此博客文章中，我们将向您展示如何实时在多个内核上生成数据集并将其立即馈送到您的深度学习模型。本教程中使用的框架是Python的高级软件包Ke

本节将重点介绍如何构建数据生成器以在Keras中加载和处理图像。数据生成器的功能是什么在Keras Model类中，有三种我们感兴趣的方法：fit_generator，valuate_generator和predict_generator。它们全部三个都需要数据生成器，但并非所有生成器都是平等创建的。让我们看一下每种方法需要哪种生成器：fit_generator需要两个生成器，一个用于训练数据，另一个用于验证。幸运的是，它们两个都应该返回一个tupple（输入，目标），并且它们都可以是Sequen

目录前言神经网络背后的想法最小神经网络在Keras中创建神经网络创建数据训练网络摘要完整代码前言此篇博客不会涉及到复杂的数学和算法。相反，我将建立您对神经网络如何工作初步的认识，并通过创建最小的神经网络并进行训练以完成一个简单的任务来做到这一点。神经网络背后的想法神经网络是权重的集合。我们可以在一组输入和输出（目标或标签）上训练神经网络。神经网络内部的权重与输入交互并产生输出。在训练网络时，权重会更新，以使其尝试将输出与目标值进行匹配。简而言之，神经网络学习输入和输出之间的映射。现在，让我们看看所有

目录引言二维CNN | Conv2D一维CNN | Conv1D3维CNN | Conv3D摘要引言当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的二维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即一维CNN和3维CNN。在本指南中，我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设您已经大体上熟悉卷积网络的概念。二维CNN | Conv2D在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络，其Conv2D通常用于图像数据。之所以称其为2维CNN，是因为内核在数据上沿2

from keras.layers import Flatten, Dropout, Densefrom keras.models import Sequentialimport tensorflow as tfimport keras.backend.tensorflow_backend as KTFconfig = tf.ConfigProto()config.gpu_opti...