新技术革命

深度学习 在深入学习的基本单位上实施初级到高级操作。 > Excerpts 我习惯于为不同的问题创建新的深度学习架构，但选择哪个框架（Keras、Pytorch、TensorFlow）通常比较困难。 由于其中存在不确定性，因此了解这些框架的基本单元（NumPy、Torch、Tensor）的基本操作是件好事。 在这篇文章中，我跨 3 个框架执行了几个相同的操作，也尝试了大多数框架的可视化操作。 这是一个初学者友好的帖子，所以让我们开始。 1. 安装 pip install nu

目标：TensorFlow2.0 + CNN + keras + 人脸识别。 即基于TensorFlow2.0使用CNN（卷积神经网络）实现人脸识别。数据集为来自sklearn的datasets的fetch_olivetti_faces。 # python环境下通过TensorFlow2.0集成的keras进行人脸识别 import numpy as np from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt from skle

本文文要介绍Python中，使用 Keras 执行yhat_classes = model.predict_classes(X_test)代码报错：AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute 'predict_classes’解决方法。 model = Sequential() model.add(Dense(24, input_dim=13, activation='relu')) model.add(Dense(18, activation=

新版的KERAS里面没有那个要加个前缀 from keras.utils import to_categorical 导入categorical时报错，如下： ImportError: cannot import name ‘to_categorical’ from ‘keras.utils’ 将导入代码改为如下即可：``` ```python from tensorflow.keras.utils import to_categorical ...