老卫带你学

keras输入图像非正方形，可以任意形状在深度学习中，为了更好的满足不同的图像输入，需要根据项目的需求改变输入图像的尺寸。以往的尺寸都是正方形，但也可以输入非正方形。只需要去掉模型输入时的_obtain_input_shape函数，然后手动的输入想要输入的图像尺寸。model=near_term(input_shape=(512,1024,3))...

keras-viskeras-vis 用于可视化中间层图像

keras和tensorfboard的结合keras通过结合tensorfboard，可以很直观的分析迭代过程中的指标变化，为研究指明方向1.通过回调函数，保存训练记录from keras.callbacks import TensorBoardfrom keras.models import Sequentialfinetuned_model = Model(model.input, x)finetuned_model.compile(optimizer='adam', loss='bin

通过实现回调函数来实现，loss和acc的画图功能from __future__ import print_functionimport numpy as npimport kerasfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers.core import Dense, Dropout, Activationfrom keras.optimizers import SGD

解决方法安装相关依赖包pip install pydot-ng pip install graphviz pip install pydot==1.2.3 #这个版本较稳定下载graphviz.msi，下载完成后直接安装到自己的指定目录，然后将安装目录添加到电脑的系统环境变量中。修改源代码找到pydot.py中的Dot（）函数pydot.py一般在D:\Anaconda\envs\keras\Lib\site-packages\pydot.py这样的路径上。找到里面Dot（）函数中的

keras画出模型结构图安装相关依赖包pip install pydot运行代码from keras.utils import plot_modelfrom keras.models import load_modelmodel=load_model("near_term_best.h5")plot_model(model,to_file="model.png",show_shapes=True)如果提示错误 FileNotFoundError:“dot.exe” not found

因为需要深度学习，所以安装了keras但是因为显卡比较老，是1070ti，所以下载的cuda是cuda9.0.对应的cudnn7.0经过无数次尝试：cuda9.0tensorflow-gpu==1.10.0keras ==2.2.0python ==3.6这套组合可以完美运行

整理keras的中文文档https://www.bookstack.cn/read/keras-zh/49b0feff5372601c.md

在用keras或者tensorflow训练的时候出现类似这样的错误：tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [Op:Conv2D]

为了避免训练过程中下载模型，我们一般提前下载好模型，并放入正确的地方keras各个模型的链接：https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases将模型下载好以后，将其放入文件夹中C:\Users\laowei.keras\models\...

导入tensorflow这个模块时，安装已经成功，导入也没抱错，但是在运行时出现了以下错误解决办法：在自动安装了tensorflow时， protobuf安装的是最新版本3.7.1， 出现了不兼容的问题。我们只要把protobuf的版本改为3.6.0就解决了，如果第一次执行这条命令，执行到一半出现错误，可以尝试再次执行下面这条命令再次安装 pip install protobuf==3.6.0 ...

1、epochKeras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”（1）释义：训练过程中当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个epoch，网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。（2）为什么要训练多个epo...

训练好的模型，想要输入中间层的特征图，有两种方式：1. 通过model.get_layer的方式。创建新的模型，输出为你要的层的名字。创建模型，debug状态可以看到模型中，base_model/layers,图中红框即为layer名字，根据你想输出的层填写。最后网络feed数据后，输出的就是中间层结果。...

在keras中，数据是以张量的形式表示的，张量的形状称之为shape，表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。比如，一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,);一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)。input_shape就是指输入张量的sh...