keras模型快速搭建简明API

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
转载 最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布 · 114 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://keras.io/guides/functional_api/#the-concept-of-layer-node
文章标签：

#keras #人工智能 #深度学习

博客提及Keras的函数式API，Keras是人工智能深度学习领域常用工具，函数式API在深度学习模型构建等方面有重要作用，能帮助开发者更灵活地创建模型。
从基础到高级：AI大模型开发的技术栈
AI天才研究院
01-17 2722
人工智能（AI）技术在近年来取得了突飞猛进的发展，其中大模型（Large Language Models，LLMs）的出现更是掀起了新一轮的技术革命。从OpenAI的GPT系列到Google的BERT，再到更近期的Claude和PaLM，这些大模型展现出了惊人的语言理解和生成能力，正在重塑我们与技术交互的方式。然而，开发如此复杂的AI系统并非易事，它需要一整套完善的技术栈支持。本文旨在全面剖析AI大模型开发的技术栈，从基础理论到实际应用，为读者提供一个清晰而深入的认识。
一张表格详细对比 Typical language models（典型语言模型）和 AI Agent Workflow（AI 代理工作流）的特点
AI天才研究院
11-13 389
本文旨在全面介绍AI Agent Workflow的核心原理和实际应用。我们将深入探讨AI Agent的基本概念、工作流程设计、关键技术实现，以及在各个领域的具体应用案例。通过本文，读者将能够理解AI Agent Workflow的工作机制，掌握其实现方法，并了解其在实际场景中的应用潜力和挑战。背景介绍：阐述文章目的、范围和预期读者AI Agent的基本概念AI Agent Workflow的设计原理核心技术实现应用案例分析未来发展趋势和挑战工具和资源推荐总结常见问题解答。
使用Keras/Tensorflow.keras子类API构建复杂模型
qq_38380853的博客
06-23 633
基于keras/tensorflow.keras.Model API深度神经网络模型定义，建立，训练等过程示例，包括简单顺序模型，跨层连接（短路径连接）模型，多输入单输出模型，及多输入多输出模型。
八、Keras 高层接口
coder_jyz的博客
08-23 298
八、Keras 高层接口 内容参考来自https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book开源书籍《TensorFlow2深度学习》，这只是我做的简单的学习笔记，方便以后复习 Keras 是一个主要由 Python 语言开发的开源神经网络计算库，最初由 François Chollet编写，它被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，使得用户可以不需要过多的专业知识就可以简洁、快速地完成模型的搭建与训练。 1.常见功能模块
flask+keras实现简单api接口
hhhuua的博客
06-25 384
目的：图片有两种类型分别是zhong和jing,实现预测。 利用Keras训练好分类模型，创建一个flask api调用，实现图片预测分类。 目录： flask_api下的代码结构： app.py:flask程序 jing.jpg: 测试图片 simple_request.py: 请求程序 vgg_model.h5 : keras已经训练好的模型 cm...
api(应用程序编程接口)
hbltjdw的专栏
11-21 562
应用程序接口（英语：Application Programming Interface，简称：API），又称为应用编程接口，就是软件系统不同组成部分衔接的约定。由于近年来软件的规模日益庞大，常常需要把复杂的系统划分成小的组成部分，编程接口的设计十分重要。程序设计的实践中，编程接口的设计首先要使软件系统的职责得到合理划分。良好的接口设计可以降低系统各部分的相互依赖，提高组成单元的内聚性，降低组成单元
【Keras】Model 类（函数式 API）
mjiansun的专栏
11-14 8915
目录 Model 类（函数式 API） Model 类模型方法 compile fit evaluate predict train_on_batch test_on_batch predict_on_batch fit_generator evaluate_generator predict_generator get_layer Model 类（函数式 API） ...
深度学习快速通道：Keras核心特性与实战演练
AI心易行者
07-14 1142
Keras以其简洁性、灵活性征服了众多深度学习爱好者，而结合如PlugLink这样的高效工具，则能进一步放大生产力，让从原型设计到生产部署的每一步都更加流畅。无论你是着手解决图像分类、文本生成还是其他复杂的机器学习问题，Keras加PlugLink的组合都是值得探索的强大武器。现在，不妨打开你的编辑器，开始构建下一个智能应用吧！通过上述指南，希望你对Keras有了更深层次的认识，并对如何借助PlugLink优化工作流程有了初步的概念。在深度学习的征途中，持续学习与实践，才是通往成功的不二法门。
keras基本函数以及网络构建介绍
qq_33511693的博客
09-17 781
Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。具体keras中文介绍文档 keras的简单介绍 你的字体 Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果，如果你有 如下需求，请选择Keras： 简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） 支持CNN和RNN，或二者的结合 ...
简明 SSD 目标检测模型 Keras 版本（交通标志识别训练部分详见 dev 分支）
08-24
对于快速搭建原型，Keras是理想的选择。 在介绍SSD模型的Keras实现之前，需要明确几个关键点。首先，交通标志识别作为目标检测的一个重要应用场景，对于提高道路安全性和自动驾驶技术的发展具有重要意义。其次，...
keras实现
03-27
根据引用[1]和[2]，Keras以API简单易用著称，模块化设计，适合快速搭建模型。 用户可能需要从基础开始，比如全连接神经网络。我应该先介绍Sequential模型，因为这是最常用的。然后分步骤讲解：数据准备、模型构建、...
Keras入门必读教程：手把手从安装到解决实际问题
大数据
09-22 1965
导读：Keras是目前深度学习研究领域非常流行的框架。作者：史丹青来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01Keras简介与安装Keras是目前深度学习研究领域非常流行的框架，相比...
Keras 搭建模型常用API函数汇总
qq_42805483的博客
08-05 1052
这篇博客主要记录Keras中搭建模型常用的API函数，和一个综合的例子，方便之后的学习和使用。 参考内容：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/， https://keras.io/zh 1.卷积层，包含一维卷积层、二维卷积层、二维图像裁剪层、二维图像边界填充层等 2.池化层，包括二维平均池化、二维最大池化和二维全局平均池化、二维全局最大池化等 3.常用层，包括激活函数层、展开层、全连接层、reshape层、dropout层，Lambda层
keras + tensorflow —— 函数式 API编程
11-03 2052
1. 实现简单的逻辑回归 from keras import Input from keras import layers from keras.models import Model x = Input(shape=(32, )) # TensorShape([Dimension(None), Dimension(32)]) y = layers.Dense(16, activation='s...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 213
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 336
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 558
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 215
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1781
基于华为开发者空间实现花卉识别
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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