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怎样在Python的深度学习库KErAs中使用度量

这就是Keras 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。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...

最近一直在用keras,说点个人感受。1、keras根植于python及theano,人气比较旺。2、提供较为上层的框架,搞个深度学习的原型非常方便。3、更新很快,我记得几个月前还没有multi-task的能力,最近再查就提供了graph的对象。4、最重要的,文档很全...

优点:支持python,模型库全,搭模型快,关注度极高,迭代快,可用GPU加速。 缺点:内部许多类的抽象不合理。 命名略显混乱。 查看中间层输出不够直接。 模型需要compile这些优缺点很大程度上都是因为现行版本将theano深度耦合,其作者和一些代...

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 1.文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解...

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下: 文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解其...

推keras,优点如下: 1.纯Python,方便查看/修改源代码 2.支持theano和Tensorflow两种模式 3.配置简单,上手迅速,分分钟开始搭建自己的模型 4.文档齐全,社区活跃 5.更新迅速(妈蛋今天就更了一发大的= =) 缺点如下: 1.如果基于theano的话,...

Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因: 轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GP...

Keras 被认为是构建神经网络的未来,以下是一些它流行的原因: 轻量级和快速开发:Keras 的目的是在消除样板代码。几行 Keras 代码就能比原生的 TensorFlow 代码实现更多的功能。你也可以很轻松的实现 CNN 和 RNN,并且让它们运行在 CPU 或者 GP...

Keras 是提供一些高可用的 Python API ,能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型,它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络,如果,你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow ...

会基本矩阵运算(numpy) 装好keras 就可以开始使用深度学习了。 就在上个星期,我从装完keras到做完一个kaggle上的猫狗图片的数据分类,达到90+%的准确度。(照着网上的攻略,用vgg16分类猫狗的那个) 只用了三天时间,编程时间不到二十小时。 在此...

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