在GTC 21上，Keras的创建者Francois Chollet推出了了Keras和Tensorflow的下一个5年计划。 我们观看了演讲，将其中的要点摘录如下。 进度循环(Loop of Progress) AI模型的改善遵循一个循环进步的模型，如下图所示。 加速技术进步的最有效方式，是消除循环中的瓶颈。 我们仔细考虑一下这个循环中的细节。从构想阶段开始，研究人员需要阅读文献，使用示例代码或自行复现结果，根据现有结果去提出新的假设，选择和调整模型。当模型部署...
很早之前写的pdf，一直没有贴博客(太懒 )。不管怎么样，希望对入坑新人有帮助。 注：这个教程已经验证的系统：Ubuntu 16.04，MacOS 10.13.6。配置CUDA和CUDNN只适用于Ubuntu (MacOS使用的是cpu版本的包)，其他教程的二者均适用。 我个人喜欢miniconda，因为它轻便，给我一种自由的感觉(需要什么安装包自己装就OK了)。 1 Miniconda 1.1 下载安装包 注：我这里用的是py 3.6 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda...
我正在尝试模仿以下在PyTorch中完成的操作：vol = Variable(torch.FloatTensor(A, B*2, C, D, E).zero_()).cuda() for i in range(C):if i > 0 :vol[:, :B, i, :,i:] = input0[:,:,:,i:]vol[:, B:, i, :,i:] = input1[:,:,:,:-i]else:vol[:, :B, i, :,:] = input0vol[:, B:, i, :,:] = input1到目前为止,我已经尝试在TF中使用以下切片分配并将其包装在Keras Lambda层中：vol = tf.Variable(K.zeros((A, D, E, C, B*2))) for i in r...
我试图在TensorFlow代码中使用预先训练的Keras模型,如this Keras blog post第II节：使用带有TensorFlow的Keras模型中所述. 我想使用Keras中提供的预先训练的VGG16网络从图像中提取卷积特征图,并在其上添加我自己的TensorFlow代码.所以我做到了这一点：import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input from tensorflow.python.keras import backend as K# images = a Num...
我正在尝试运行脚本,但是在导入时已经很挣扎.此导入from keras.preprocessing.image import save_img引发以下错误：AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'name_scope'.我正在使用以下软件包.Keras 2.2.2, Keras-Applications 1.0.4, Keras-Preprocessing 1.0.2, tensorflow 1.9.0, ...
我正在尝试使用TensorFlow 2.0设置图像识别CNN.为了能够分析我的图像增强,我想看到我在张量板中输入网络的图像. 不幸的是,我无法弄清楚,如何使用TensorFlow 2.0和Keras做到这一点.我也没有找到关于此的文档. 为简单起见,我展示了MNIST示例的代码.我如何在此处添加图像摘要？import tensorflow as tf (x_train, y_train), _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()def scale(image, label):return tf.cast(image, tf.float32) / 255...
我有问题,我无法用Keras和ThensorFlow重现我的结果. 似乎最近在Keras documentation site上已经针对此问题发布了一种解决方法,但不知怎的,它对我不起作用. 我做错了什么？ 我正在MBP Retina上使用Jupyter笔记本(没有Nvidia GPU).# ** Workaround from Keras Documentation **import numpy as np import tensorflow as tf import random as rn# The below is necessary in Python 3.2.3 onwards to # have reproducible behavior fo...
为了使模型的训练更快,在CPU上填充/生成批次并在GPU上并行运行模型的训练似乎是一个好习惯.为此,可以使用Python编写一个继承Sequence类的生成器类. 这是文档的链接：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/utils/Sequence 该文档指出的重要内容是：Sequence are a safer way to do multiprocessing. This structureguarantees that the network will only train once on each sample perepoch which is not the cas...
因此,我试图用多个数据集来获取CNN,当我添加足够的数据时(例如当我添加多个集合作为一个或当我尝试添加具有超过一百万个样本的数据集时),它会抛出ResourceExhaustedError . 至于指令here,我尝试添加from keras.backend.tensorflow_backend import set_session import tensorflow as tf config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 set_session(tf.Session(config=config))我的代码,但这不...
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense from keras import backend as K# dimensions of our images. img_width, img_height = 150, 150train_data_dir = 'flowers/train' validation_data_dir = 'flowers/validation' nb_train_samples = 2500 nb_validat...
为什么TensorFlow张量在Numpy中的数学函数中的表现与在Keras中的数学函数中表现不同？ 当与TensorFlow Tensor处于相同的情况时,Numpy数组似乎正常运行. 这个例子表明在numpy函数和keras函数下正确处理numpy矩阵.import numpy as np from keras import backend as Karr = np.random.rand(19, 19, 5, 80)np_argmax = np.argmax(arr, axis=-1) np_max = np.max(arr, axis=-1)k_argmax = K.argmax(arr, axis=-1) k_max = K.max(arr, ax...