z小白的博客

Keras内置损失函数都预定义在keras.metrics.losses中，以MSE为例，其预定义方法如下： def mean_squared_error(y_true, y_pred): return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1) 我们可以仿照其写法，定义自己的损失函数。例如何凯明大神在论文Focal Loss for Den...

简介 当我们的任务涉及到多个维度不同的数据来拟合一个目标时，我们需要构建多输入模型。 模型构建  假设我们需要搭建如下的模型，输入数据分别为100维和50维的向量，输出为0或1： from keras.layers import Conv1D, Dense, MaxPool1D, concatenate, Flatten from keras import Input, Model ...

在使用Keras load_model时，会出现以下报错： ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work. 解决办法： $ pip install pydot $ sudo apt-get install graphviz  ...

我们不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型 你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含： 模型的结构，以便重构该模型模型的权重训练配置（损失函数，优化器等）优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方开始使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型，如果文件中存储了训练配

Keras可通过TensorBoard来可视化训练过程，以回调函数的形式提供TensorBoard的功能。 TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具，该回调函数将日志信息写入TensorBorad，使得你可以动态的观察训练和测试指标的图像以及不同层的激活值直方图。 keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs', histogra...

依赖：TensorFlow，Anaconda TensorFlow（附Anaconda安装）安装教程参考： GPU：https://blog.youkuaiyun.com/zzc15806/article/details/80652749 CPU：https://blog.youkuaiyun.com/zzc15806/article/details/73662491 Keras安装： pip install...

Keras提供两种学习率适应方法，可通过回调函数实现。 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule) 该回调函数是学习率调度器. 参数 schedule：函数，该函数以epoch号为参数（从0算起的整数），返回一个新学习率（浮点数） 代码 import keras.backend a...