zywvvd的博客

在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。调用fit-generator时，每个epoch训练结束后会使用验证数据检测模型性能，Keras使用model.evaluate_generator提供该功能。然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求，在网上没有找到现有的功能实现方法，于是自己对源码进行了微调，实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能，记录如下。原理简介通过查看源代码，发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据，该函数.

keras支持模型多输入多输出，本文记录多输出时loss、loss weight和metrics的设置方式。模型输出假设模型具有多个输出classify： 二维数组，分类softmax输出，需要配置交叉熵损失segmentation：与输入同尺寸map，sigmoid输出，需要配置二分类损失others：自定义其他输出，需要自定义损失具体配置model变量均为模型中网络层inputs = [input_1 , input_2]outputs = [classify, s.

keras支持模型多输入多输出，本文记录多输出时loss、loss weight和metrics的设置方式。<!--more-->模型输出假设模型具有多个输出 classify： 二维数组，分类softmax输出，需要配置交叉熵损失 segmentation：与输入同尺寸map，sigmoid输出，需要配置二分类损失 others：自定义其他输出，需要自定义损失 具体配置model 变量均为模型中网络层 inputs =...

Windows操作系统下，运行pydot相关程序时（我的是keras.utils.plot_model)报错，提示没有安装GraphViz，事实上并不都是因为GraphViz没有安装，本文记录错误解决方法。问题复现操作系统：Win10keras版本：2.2.4在Win10系统下（Windows系列都可能出这个问题）keras建立简单的模型，执行 plot_model，报错：import keras from keras.models import Modelfrom keras.la.

参考：https://blog.youkuaiyun.com/C_chuxin/article/details/85269471Keras中计算神经网络的梯度函数K.gradients（y，x）【功能】用于求y关于x 的导数（梯度），【输入】(y和x可以是张量tensor也可以是张量列表，形如 [tensor1, tensor2, …, tensorn]），【返回】返回的是一个张量列表，...

Tensorflow 几个最新版本的更新大力推崇 Keras 相当于官宣啊相信Keras的可用性给大家做深度学习带来方便 畅快的同时逐渐会变成主流的开发组件0、官方资料Imagenet的图像识别任务目睹了近几年人工神经网络的进展其中有很多里程碑式的进展 keras在应用模块（keras.applications）中提供了带有预训练权值的深度学习模型，这些模型可以用来进行预...

转自：https://spaces.ac.cn/archives/5879今天我们来看一个小众需求：自定义优化器。细想之下，不管用什么框架，自定义优化器这个需求可谓真的是小众中的小众。一般而言，对于大多数任务我们都可以无脑地直接上Adam，而调参炼丹高手一般会用SGD来调出更好的效果，换言之不管是高手新手，都很少会有自定义优化器的需求。那这篇文章还有什么价值呢？有些场景下会有一点...