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代码举例content_image = scipy.misc.imread("images/louvre.jpg")在使用scipy.misc.imread函数时报错：AttributeError Traceback (most recent call last)<ipython-input-3-42536be77bb1> in <module>()----> 1 content_image = scipy.mi

简介神经网络层数比较高时，就很难被训练，容易出现梯度爆炸、梯度消失等问题。残差网络就是一种跳跃连接的网络，它通过将前面的激活值跳过中间的网络层而直接传到更后面的网络中，来避免梯度爆炸和梯度消失，训练更深的网络。残差块普通的神经网络层一个神经网络在准确率已经达到饱和的情况下，增加网络层数可能会导致梯度爆炸和梯度消失的情况，导致准确率突然下降。梯度爆炸：激活值会越来越大梯度消失：激活值会越来越小残差块期望结果H(x)从F(x)变为F(x)+x通过“shortcut con

导入Tensorflow框架在安装好tensorflow库之后，使用如下命令导入import tensorflow as tf # tf作为别名使用Tensorflow编写程序的过程定义tensorflow常量C = tf.constant(N,name='C') # N为一个常量的值定义tensorflow变量/张量f = tf.Variable(f(x,y),name='f') # 可以用来定义变量，也可以定义简单的函数初始化变量由于tf.Variable类型的变量在创建时是没有

一、tf.Variable()（1）参数说明tf.Variable是一个Variable类。通过变量维持图graph的状态，以便在sess.run()中执行；可以用Variable类创建一个实例在图中增加变量；Args参数说明:initial_value：Tensor或可转换为Tensor的Python对象，它是Variable的初始值。除非validate_shape设置为False，否则初始值必须具有指定的形状。也可以是一个可调用的，没有参数，在调用时返回初始值。在这种情况下，必须指定dt

Keras介绍简介Keras是更高层的深度学习框架，它可以运行在其它的底层框架上面，包括TensorFlow和CNTK。也就是说，keras内部会调用tensorflow来完成任务。换句话说，就是keras比tensorflow更加方便。导入keras# 根据代码需要导入相应的函数from keras import layersfrom keras.layers import Input, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization,