使用keras2.0 将Merge层改为函数式_python

来源:脚本之家  责任编辑:小易  

近直用keras说点受1、keras根植于python及theano气比较旺2、提供较层框架搞深度习原型非便3、更新快记几月前没multi-task能力近再查提供graph象4、重要文档全点超其类似基于theano框架(Lasagne,Opendeep,Blocks)www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

不能再向以前一样使用

mac自带Python。在终端输入 python -v查看路径 并启动。或者中homebrew安装更高的版本,因为mac自带的都是2.6或者2.7或者both~ 我一直都是这么用的

model.add(Merge([Model1,Model2]))

验证码的识别是从图片到文字的过程。传统的算法如OCR正是为了解决此类问题而设计的。然而,在真实情形中,验证码通常并不以规则的文字出现,即文字通常会有不同程度的

必须使用函数式

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,其作者和一些代码贡献者也意识到了这个问题,于是计划下一步将thea

out = Concatenate()([model1.output, model2.output])

方法/步骤 1、首先下载安装python,建议安装2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,体验较差。 2、打开文本编辑器,推荐editplus,notepad等,将文件保存成 .py格

补充知识:keras 新版接口修改

官网有要求:在安装Keras前请先安装以下其中一种依赖引擎:TensorFlow, Theano, or CNTKBefore installing Keras, please install one of its backend engines: TensorFlow, Theano

1.

是可视化网络结构吗?可以使用summary函数 也可是使用下面的代码from keras.utils import plot_model plot_model(model, to_file='model.png

# b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x)

你这个很明显还是模块没安装好 pip install 啊

b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='valid', data_format="channels_last")(x)

1、我认为模型是用训练数据集训练出来的,然后用验证数据集来验证就可以看出是否过度拟合 我这里是SAS9.4中文版的,使用“简单随机”抽样方法,该方法使得两个数据集没

2.

"0 0/5 14,18 * * ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 * * ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "

from keras.layers.merge import concatenate# x = merge([a, b], mode='concat', concat_axis=-1)x = concatenate([a, b], axis=-1)

keras.datasets import mnist keras.utils import np_utils keras.models imp X_train = X_train.reshape(-1, 1, 28, 28) X_test = X_test.reshape(-1, 1, 28, 28) # 将labe

3.

要不你换个linux环境试一下

from keras.engine import mergem = merge([init, x], mode='sum')Equivalent Keras 2.0.2 code:from keras.layers import addm = add([init, x])

model.add(Dense(64, init='uniform')) uniform:均匀分布 lecun_uniform:是在LeCun在98年发表的论文中基于uniform的一种方法。区别就是lecun_uniform的scale=sqr

4.

其作者和一些代码贡献者也意识到了这个问题,于是计划下一步将theano解藕出来放到单独的backend模块里,到时也许可以自由切换其他symbolic引擎。总的来说Keras是一个很

# x = Convolution2D(32 // nb_filters_reduction_factor, 3, 3, subsample=(1, 1), activation='relu', # init='he_normal', border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x) x = Conv2D(32 // nb_filters_reduction_factor, (3, 3), activation="relu", strides=(1, 1), padding="valid", data_format="channels_last", kernel_initializer="he_normal")(x)

27表示2.7),将要安装的whl文件复制在Anaconda的安装路径下的Scripts文件夹中,接下来 pip install “文件路径+whl文件名” 接下来就可以安装 theano,keras

1.

# b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x)b = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding='valid', data_format="channels_last")(x)

2.

"0 0/5 14,18 * * ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 * * ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "

from keras.layers.merge import concatenate# x = merge([a, b], mode='concat', concat_axis=-1)x = concatenate([a, b], axis=-1)

keras.datasets import mnist keras.utils import np_utils keras.models imp X_train = X_train.reshape(-1, 1, 28, 28) X_test = X_test.reshape(-1, 1, 28, 28) # 将labe

3.

要不你换个linux环境试一下

from keras.engine import mergem = merge([init, x], mode='sum')Equivalent Keras 2.0.2 code:from keras.layers import addm = add([init, x])

model.add(Dense(64, init='uniform')) uniform:均匀分布 lecun_uniform:是在LeCun在98年发表的论文中基于uniform的一种方法。区别就是lecun_uniform的scale=sqr

4.

其作者和一些代码贡献者也意识到了这个问题,于是计划下一步将theano解藕出来放到单独的backend模块里,到时也许可以自由切换其他symbolic引擎。总的来说Keras是一个很

# x = Convolution2D(32 // nb_filters_reduction_factor, 3, 3, subsample=(1, 1), activation='relu', # init='he_normal', border_mode='valid', dim_ordering='tf')(x) x = Conv2D(32 // nb_filters_reduction_factor, (3, 3), activation="relu", strides=(1, 1), padding="valid", data_format="channels_last", kernel_initializer="he_normal")(x)

以上这篇使用keras2.0 将Merge层改为函数式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持真格学网。

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具体用法的。这点看issue里的讨论里可以看出。同样,example似乎很多,而且都能直接run,还都是real world的数据集,看似很好,但是实际上,对于新手,如果需要的模型跟example里的不完全一样,不容易搞懂到底需要把输入输出的数据搞成啥格式。举个例子,example都是做的classification的,没有做sequence labeling的例子,如果想拿来做个pos tagging,不知道数据如何组织。当然,这些其实花一天读下代码或者好好翻翻issue讨论就可以解决了,但我相信不少人不会去认真读代码或者看讨论,而是直接换个工具。我感觉目前的doc只有懂了代码的人才能看懂,不懂得看文档还是没啥用。2.项目很简单所以开发者不多,但是很活跃,每天都有新东西加进去。今天增加了一个新的分支后端可以用theano或者tensorflow了,不过貌似由于不支持scan,backend用tensorflow的没实现recurrent layer。他们也意识到文档的问题,觉得需要为小白用户多加点tutorial而不是光给develop看。我没用过其他的framework,仅说keras</ol>拿来学习theano基本用法,很不错库本身的代码,比较简单易读,我作为python菜鸟,也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种,前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的(也包括recurrent).其他的主要概念包括layer,regularizer, optimizer,objective都分离开。layer用于build每层的输出函数,model会用最后一层的输出,根据objective和每个layer的regularizer来确定最终的cost,然后在update时用optimizer来更新参数。把这四个看下加上model里的fit函数,就会用theano啦。很多模型都能cover,seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example,多看看github上的 issues讨论,实在找不到,直接提问。效率方面,我不懂theano怎么优化,感觉keras的这种封装,没什么成本,跟自己用原生theano是一样的。当然,theano本身就好慢啊。。估计是我不懂用吧。。 展开内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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