关于keras中keras.layers.merge的用法说明_python

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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_modelplot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True)如果是可视化网络所学习到的东西的话 可以去这里找找思路网页链接www.zgxue.com防采集请勿采集本网。

旧版本中:

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

from keras.layers import merge

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

merge6 = merge([layer1,layer2], mode = 'concat', concat_axis = 3)

CPU 或者 GPU 上面。 框架的“赢者”:Keras 是一个API,运行在别的深度学习框架上面。这个框架可以是 TensorFlow 或者 Theano。Microsoft 也计划让 CNTK 作为 Keras 的一

新版本中:

目标函数是指所关心的目标(某一变量)与相关的因素(某些变量)的函数关系。简单的说,就是你求解后所得出的那个函数。在求解前函数是未知的,按照你的思路将已知条件利用

from keras.layers.merge import concatenate

keras的后台支持tensorflow和theano,默认是tensorflow可以通过修改配置文件或定义环境变量来进行修改,详见keras文档。KERAS_BACKEND=tensorflowpython-c"fromke

merge = concatenate([layer1, layer2], axis=3)

你还没有熟悉,那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程,然后再回来阅读这个文章。在这个教程中,我们将学习以下几个方面:为什么选择 Keras?为

不过我们这里讲的方法对其他的类似问题有更好的推广性,包括在ImageNet中没有出现的 import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers im

补充知识:keras输入数据的方法:model.fit和model.fit_generator

Translation · Issue #120 · tflearn/tflearn · GitHub 国外对 TensorLayer 和 Keras 比较的结论基本是企业界和学术界使用 TensorLayer+TensorFlow 搭配,学生使用Keras(若未

1.第一种,普通的不用数据增强的

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

from keras.datasets import mnist,cifar10,cifar100(X_train, y_train), (X_valid, Y_valid) = cifar10.load_data() model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), )

事实上,Keras拥有不错的扩展性,这一方面是因为设计时就留好的接口,另一方面是因为清晰的代码结构,让你可以有很多自定义的空间。所以下面用几个例子介绍在Keras中如何

2.第二种,带数据增强的 ImageDataGenerator,可以旋转角度、平移等操作。

你这个很明显还是模块没安装好 pip install 啊

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator(trainX, trainY), (testX, testY) = cifar100.load_data()trainX = trainX.astype('float32')testX = testX.astype('float32')trainX /= 255.testX /= 255.Y_train = np_utils.to_categorical(trainY, nb_classes)Y_test = np_utils.to_categorical(testY, nb_classes)generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15, width_shift_range=5./32, height_shift_range=5./32)generator.fit(trainX, seed=0)model.fit_generator(generator.flow(trainX, Y_train, batch_size=batch_size), steps_per_epoch=len(trainX) // batch_size, epochs=nb_epoch, callbacks=callbacks, validation_data=(testX, Y_test), validation_steps=testX.shape[0] // batch_size, verbose=1)

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

以上这篇关于keras中keras.layers.merge的用法说明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。

要不你换个linux环境试一下

Keras中自定义目标函数(损失函数)的简单方法标签: 神经网络分类: 机器学习(2) Keras作为一个深度学习库,非常适合新手。在做神经网络时,它自带了许多常用的目标函数,优化方法等等,基本能满足新手学习时的一些需求。具体包含目标函数和优化方法。但它也支持用户自定义目标函数,下边介绍一种最简单的自定义目标函数的方法。要实现自定义目标函数,自然想到先看下Keras中的目标函数是怎么定义的。查下源码发现在Keras/objectives.py中,Keras定义了一系列的目标函数。def mean_squared_error(y_true, y_pred):return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)def mean_absolute_error(y_true, y_pred):return K.mean(K.abs(y_pred - y_true), axis=-1)def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred):diff = K.abs((y_true - y_pred) / K.clip(K.abs(y_true), K.epsilon(), np.inf))return 100. * K.mean(diff, axis=-1)def mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred):first_log = K.log(K.clip(y_pred, K.epsilon(), np.inf) + 1.)second_log = K.log(K.clip(y_true, K.epsilon(), np.inf) + 1.)return K.mean(K.square(first_log - second_log), axis=-1)def squared_hinge(y_true, y_pred):return K.mean(K.square(K.maximum(1. - y_true * y_pred, 0.)), axis=-1)def hinge(y_true, y_pred):return K.mean(K.maximum(1. - y_true * y_pred, 0.), axis=-1)def categorical_crossentropy(y_true, y_pred):'''Expects a binary class matrix instead of a vector of scalar classes.'''return K.categorical_crossentropy(y_pred, y_true)def sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred):'''expects an array of integer classes.Note: labels shape must have the same number of dimensions as output shape.If you get a shape error, add a length-1 dimension to labels.'''return K.sparse_categorical_crossentropy(y_pred, y_true)def binary_crossentropy(y_true, y_pred):return K.mean(K.binary_crossentropy(y_pred, y_true), axis=-1)def kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred):y_true = K.clip(y_true, K.epsilon(), 1)y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1)return K.sum(y_true * K.log(y_true / y_pred), axis=-1)def poisson(y_true, y_pred):return K.mean(y_pred - y_true * K.log(y_pred + K.epsilon()), axis=-1)def cosine_proximity(y_true, y_pred):y_true = K.l2_normalize(y_true, axis=-1)y_pred = K.l2_normalize(y_pred, axis=-1)return -K.mean(y_true * y_pred, axis=-1)123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960看到源码后,事情就简单多了,我们只要仿照这源码的定义形式,来定义自己的loss就可以了。例如举个最简单的例子,我们定义一个loss为预测值与真实值的差,则可写为:def my_koss(y_true,y_pred):return K.mean((y_pred-y_true),axis = -1)1212然后,将这段代码放到你的模型中编译,例如def my_loss(y_true,y_pred):return K.mean((y_pred-y_true),axis = -1)model.compile(loss=my_loss,optimizer='SGD',metrics=['accuracy'])1234512345有一点需要注意,Keras作为一个高级封装库,它的底层可以支持theano或者tensorflow,在使用上边代码时,首先要导入这一句from keras import backend as K194最近一段时间,我们米筐科技量化策略研究团队在自己的策略研究平台上,做了一些量化分析方面的特征工程和特征选择研究。关于它们在量化交易中的应用,我可以分享一下我们团队的经验。首先,追本溯源,为什么特征工程和特征选择值得讨论?在实际的数据分析和建模中,我们通常要面对两种情况:1 数据集中已有的特征变量不够多,或者已有的特征变量不足以充分表征数据的特点;2 我们拥有大量的特征,需要判断出哪些是相关特征,哪些是不相关特征。特征工程解决的是第一个问题,而特征选择解决的是第二个问题。对于特征工程来说,它的的难点在于找到好的思路,来产生能够表征数据特点的新特征变量;而特征选择的难点则在于,其本质是一个复杂的组合优化问题(combinatorial optimization)。例如,如果有 30 个特征变量,当我们进行建模的时候,每个特征变量有两种可能的状态:“保留”和“被剔除”。那么,这组特征维度的状态集合中的元素个数就是2^{30} 。更一般地,如果我们有 N 个特征变量,则特征变量的状态集合中的元素个数就是2^{N} 。因此,从算法角度讲,通过穷举的方式进行求解的时间复杂度是指数级的(O(2^{N} ))。当 N 足够大时,特征筛选将会耗费大量的时间和计算资源(图1)。在实际应用中,为了减少运算量,目前特征子集的搜索策略大都采用贪心算法(greedy algorithm),其核心思想是在每一步选择中,都采纳当前条件下最好的选择,从而获得组合优化问题的近似最优解内容来自www.zgxue.com请勿采集。


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