tensorflow.keras篇

最新推荐文章于 2025-06-27 16:49:43 发布
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Tensorflow环境下的Keras基础操作指南
GTMD_优快云的博客
04-07 893
Keras搭建基本神经网络 该小节内容可以参照第一篇博客： Tensorflow 的环境配置以及Hello World程序的运行 Keras本身是一套搭建与训练神经网络的高层API协议，自身可以提供tensorflow的接口。而在tensorflow环境中，tf.keras则是其中一个与其他子模块一样的普通模块。透过keras协议我们可以高效搭建，训练，存储，调用神经网络，还可以 ...
python 无法引用 tensorflow.keras_解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题
weixin_39722070的博客
11-28 1987
tensorflow在1.4版本引入了keras，封装成库。现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中，看到TensorFlow中有Keras库，大喜，故将神经网络定义部分使用Keras的Function API方式进行定义，训练部分则使用TensorFlow来进行编写。一顿操作之后，运行，没有报错，不由得一喜。但是输出结果，发现，和预期的不一样。难道是欠拟合？故采用正弦波预测余...
tensorflow之keras
Bobdragery的博客
12-05 486
tensorflow-keras简介 一、keras是什么 基于python的高级神经网络API Francois Chollet于2014–2015年编写Keras 以Tensorflow、CNTK或者Theano为后端运行，Keras必须有后端才可以运行，后端可以切换，现在多用于tensorflow 极方便于快速实验，以最少的时间验证自己的想法 二、tensorflow-keras是什么 ...
AI深度学习框架之TensorFlow/Keras：从入门到实战的通俗指南
最新发布
achenbusi的博客
06-27 778
摘要： TensorFlow与Keras作为深度学习领域的核心工具，分别扮演“底层引擎”与“高层接口”的角色。TensorFlow提供张量计算、自动微分和硬件加速能力，适合处理复杂模型（如RNN销量预测）；Keras则以模块化设计简化开发流程，5行代码即可构建手写识别模型。两者深度融合后，既能通过Keras快速原型开发，又能利用TensorFlow实现分布式训练与自定义扩展。本文结合线性回归、MNIST分类等实例，详解代码实现，并建议从推荐系统、图像分类等场景实践，为开发者提供高效、灵活的AI解决方案。
TensorFlow-keras介绍(一)
m0_73426548的博客
09-05 2674
Keras是一个用python编写的开源神经库，能够运行在TensorFlow，Micsrosoft， Toolkit,Theano或PlaidML之上，kerea是单独是深度学习框架，一些代码用到了Tnesorflow的API,但在TensorFlow1.9新增加了tf.kerea。Keras与TF的深度集成。
Tensorflow-keras实战一
qq_41950447的博客
07-06 374
1. keras是什么 ◆基于python的高级神经网络API，不是一个完整的库。 ◆Francois Chollet于2014-2C15年编写Keras。 ◆以Tensorflow、 CNTK或者Theano为后端运行, keras必须有后 端才可以运行。后端可以切换,现在多用tensorflow ◆极方便于快速实验,帮助用户以最少的时间验证自己的想法。 2. Tensorflow-keras是什么 ◆Tensorflow对keras API规范的实现 ◆相对于以tensorflow为后端的kera
TensorFlow----Keras库
风间琉璃的博客
01-26 1万+
小白也能学会的简单神经网络的搭建，全面了解Keras高层接口
解决tensorflow.keras无法引入layers问题
热门推荐
ljx0951的博客
02-20 2万+
最近想学习一下Keras，利用Conda创建的TensorFlow2.0环境开始进入Keras。刚开始搭建网络，TensorFlow2.0推荐使用Keras来构建网络结构。但是当我根据教程引入Keras时显示没有这个库。。具体是这样敲的。 报错显示我没有Keras，无法导入。通过网上搜索没发现有效的解决方法。换一种思路去搜索试试，显示TensorFlow没有Keras会不会是由于我的路径错了...
tensorflow.keras.datasets.imdb 中 load_data 函数的解析
baidu_41902768的博客
08-04 8606
开始接触一点 NLP，一边看 2017 年的 CS224n课程，因为里面的作业似乎是要求用 tensorflow，而 2019 年新的课程是用 pytorch。从 IMDB 数据集开始试试，简单的解析了之后可以看到评论的内容和正负两种评价标签，然后就要对词向量做一个词嵌入(Embedding)的处理，因为网络结构不是用 ANN 而是用循环神经网络 RNN 来做，所以不可以用稀疏向量(...
掌握图像分类：TensorFlow和Keras模型构建全流程
AI心易行者
07-19 856
通过本文，我们学习了如何使用TensorFlow和Keras构建一个基本的图像分类模型。从数据加载、预处理到模型构建、训练和评估，每一步都是构建深度学习模型的关键。希望这篇文章能够为你在图像分类领域的探索提供帮助。如果你对AI技术感兴趣，还可以关注一下PlugLink这个开源项目，它为开发者提供了一个方便的工具来管理和集成AI插件。
TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 的模型构建
AlexanderJLiu的博客
10-26 1889
「导语」TensorFlow 2.0 版发布以来，Keras 已经被深度集成于 TensorFlow 框架中，Keras API 也成为了构建深度网络模型的第一选择。使用 Keras 进行模型开发与迭代是每一个数据开发人员都需要掌握的一项基本技能，让我们一起走进 Keras 的世界一探究竟。 Keras 介绍 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API ，它是一个独立的库，能够以 TensorFlow ， CNTK 或者 Theano 作为后端运行。 TensorFlow 从 ..
Tensorflow-keras简介
一只攻城狮的博客
02-10 528
Tensorflow-keras简介 1.tf-keras和keras联系 基于同一套API keras程序可以通过改导入方式轻松转为tf.keras程序 反之可能不成立，因为tf.keras有其他特性 相同的JSON和HDF5模型序列化格式和语义 2.tf-keras和keras区别 tf.keras全面支持eager mode 只是用keras.Sequential和keras.M...
tensorflow-keras简介
qq_46244851的博客
10-23 1566
大纲1.keras简介2.tensorflow-keras简介3.tf.keras和keras的联系4.tf.keras和keras的区别5.二者之间的选择 1.keras简介 keras是基于python的高级API. 2.keras必须要以Tensorflow，CNTK或者Theano为后端才能运行，后端是可以切换的，现在多用tensorflow. 2.tensorflow-keras简介 1.Tensorflow对keras API更加规范 2.tensorflow-keras和tenso.
Tensorflow（二十四） —— keras实用API
Cyrus_May的博客
04-17 870
Tensorflow（二十四） —— keras实用API1. Metrics2. compile & fit3. evaluate4. predict & predict_classes 1. Metrics import tensorflow as tf from tensorflow.keras import optimizers,layers,Sequential,metrics,datasets # ************** Metrics 1、build a meter
TensorFlow与Keras
AI天才研究院
01-24 1477
1.背景介绍 1. 背景介绍 TensorFlow 和 Keras 是目前最流行的深度学习框架之一。TensorFlow 是 Google 开发的一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。Keras 是一个高级的神经网络API，可以运行在顶层的TensorFlow上。Keras 使得构建、训练和评估神经网络变得简单，同时也提供了许多预训练模型和高级功能。 在本文中，我们将深入探讨 Te...
TensorFlow 从入门到精通（-2）—— Keras概述
厚积而薄发
10-18 1279
这是一条新的通道，记录我神经网络的课程笔记和课件，序号从-2开始。 TensorFlow2教程-Keras概述 Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。 Keras的3个优点： 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1 导入tf.keras TensorFlow2推荐使用tf.keras构建网络，常见的神经网络都包含在tf.keras.layer中(最新的tf.keras的版本可能和keras不同) import tensorflow as t.
Keras与Tensorflow
我是天才很好
01-29 6387
Tensorflow简介 tensorflow是Google开源的基于数据流图的深度学习框架，支持python和c++程序开发语言。轰动一时的AlphaGo就是使用tensorflow进行训练的，其命名基于工作原理，tensor 意为张量（即多维数组），flow 意为流动。即多维数组从数据流图一端流动到另一端。目前该框架支持 Windows、Linux、Mac乃至移动手机端等多种平台。下图为其数据流动示意图。 Keras简介 Keras是基于TensorFlow和Theano（由加拿大蒙特利尔大学开发的机
TensorFlow高阶 API: keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络
AI吃大瓜的博客
12-10 1万+
TensorFlow高阶 API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 目录 TensorFlow高阶 API：keras教程-使用tf.keras搭建mnist手写数字识别网络 1、Keras 2、导入 tf.keras 3、构建简单的模型 3.1、序列模型 3.2、配置层 4、训练和评估 4.1、设置训练流程 4.2、输入 NumPy 数据 ...
深度学习-Tensorflow使用Keras进行模型训练
数据客
03-19 3130
本文以FasionMNIST/加州房价数据集为例，介绍KerasAPI进行分类问题/回归问题模型训练的方法
import tensorflow as tf # 添加TensorFlow导入 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout from tensorflow.keras.regularizers import l2 model = Sequential([ LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 3)), Dropout(0.3), LSTM(64), Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)), Dropout(0.3), Dense(len(classes), activation='softmax') ]) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) #4.模型训练 from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1) history = model.fit( X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.2, callbacks=[early_stop] )请帮我详细解释一下这段代码
03-15
<think>嗯，用户问的是如何逐行解析使用TensorFlow Keras API创建LSTM神经网络并进行编译和训练的代码。首先，我需要回忆一下用户提供的代码示例。看起来用户引用了两篇关于LSTM在时间序列预测中的应用，特别是股票价格预测。所以，用户的背景可能是想用LSTM处理时间序列数据，比如股市预测或者异常检测。 用户提供的代码包括模型构建的部分，使用了Sequential模型，添加了LSTM层、Dense层、Dropout层，然后编译和训练模型。我需要逐行解释这些代码的作用，确保每个参数的意义都讲清楚，比如units=64，return_sequences=True，input_shape这些参数。还要解释为什么使用LSTM而不是普通RNN，比如梯度消失的问题，以及LSTM的门控机制如何帮助解决这个问题。 然后，编译模型的时候，用户可能对损失函数和优化器的选择有疑问，比如为什么用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam优化器的好处是什么。训练部分需要解释epochs和batch_size的作用，以及如何监控训练过程，比如validation_split的使用。 此外，用户可能还想知道每个层的作用，比如第一个LSTM层的return_sequences=True是为了将输出传递给下一个LSTM层，而第二个LSTM层不需要这个参数，因为它后面接的是全连接层。Dropout层的作用是防止过拟合，需要解释其比例参数0.5的意义。 可能还需要提到模型结构，比如输入形状input_shape=(X_train.shape[1], 1)，这里的时间步长和特征数的设置。另外，模型摘要model.summary()的输出可以帮助用户理解各层的参数数量，这有助于调试和优化模型。 用户可能还关心如何评估模型性能，比如使用测试集进行预测，计算MSE或其他指标，以及如何可视化预测结果。不过根据问题，用户主要关注的是代码解析，所以需要集中在给出的代码部分，而暂时不涉及训练后的步骤。 需要确保解释清晰，用中文，避免专业术语过于晦涩，同时覆盖每一行代码的关键点。还要注意引用用户提供的参考文献，比如引用[^2]中的模型结构，说明LSTM单元如何解决梯度消失问题。同时，在回答最后生成相关问题，帮助用户深入理解，比如如何选择超参数、防止过拟合、评估模型等。</think>### 分步解析LSTM模型构建与训练代码 #### **1. 模型初始化** ```python model = keras.models.Sequential() ``` - **作用**: 创建一个顺序模型容器，用于按顺序堆叠神经网络层。顺序模型适用于简单的层堆叠结构[^2]。 - **注意**: 若需要更复杂的拓扑（如分支、共享层），需改用函数式API。 --- #### **2. 第一层LSTM单元** ```python model.add(keras.layers.LSTM(units=64, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) ``` - **参数解析**: - `units=64`: 定义LSTM层有64个神经元，控制记忆单元容量 - `return_sequences=True`: 输出完整时间步序列（而非仅最后一步），用于堆叠多层LSTM - `input_shape=(时间步长, 特征数)`: 如`X_train.shape[1]`表示输入序列长度，`1`表示单特征（如股价） --- #### **3. 第二层LSTM单元** ```python model.add(keras.layers.LSTM(units=64)) ``` - **关键差异**: - 省略`return_sequences`，默认`False`，仅输出最后时间步结果 - 接收前一层的64维输出，进一步提取时序特征 --- #### **4. 全连接层与正则化** ```python model.add(keras.layers.Dense(128)) model.add(keras.layers.Dropout(0.5)) ``` - **Dense层**: 128个神经元的全连接层，将LSTM输出映射到高维空间 - **Dropout层**: 以0.5概率随机丢弃神经元，防止过拟合（正则化技术） --- #### **5. 输出层** ```python model.add(keras.layers.Dense(1)) ``` - **作用**: 输出最终预测值（如股价），`1`表示单目标回归任务 - **激活函数**: 默认线性激活，适合回归问题；分类任务需改用`sigmoid`等 --- #### **6. 模型编译** ```python model.compile(optimizer='adam', loss='mse') ``` - **优化器**: `adam`自适应学习率算法，平衡收敛速度与稳定性 - **损失函数**: `mse`（均方误差），衡量预测值与真实值的差异，常用于回归 --- #### **7. 模型训练** ```python model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.1) ``` - **参数说明**: - `epochs=50`: 全量数据迭代50次 - `batch_size=32`: 每次用32个样本更新权重 - `validation_split=0.1`: 取10%训练数据作为验证集，监控泛化能力 --- ### 关键概念补充 1. **LSTM结构优势** 通过遗忘门、输入门、输出门控制信息流，解决RNN长期依赖问题。数学表达式： $$f_t = \sigma(W_f \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_f)$$ $$i_t = \sigma(W_i \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_i)$$ $$C_t = f_t \cdot C_{t-1} + i_t \cdot \tanh(W_C \cdot [h_{t-1}, x_t] + b_C)$$ 2. **输入数据形状** 需为三维张量：`(样本数, 时间步长, 特征数)`。例如股价预测中，`时间步长=30`表示用30天数据预测下一天价格。 ---
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