IntroAre you running out of GPU memory when using keras or tensorflow deep learning models, but only some of the time?Are you curious about exactly ho... ...
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2018-09-21 16:54:11
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第13章保存和加载你的模型 在上一章，我们使用keras库学习了怎样训练CNNs。但是，我们注意到，在我们每次想评估网络或测试一批图像时，都需要首先训练它。这在网络模型很深、数据集很大时，将花费巨大时间来训练。那么有没有一种方式在训练完模型后，将它保存在磁盘上，然后在分类新图像时仅仅从磁盘加载就可以 ...
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2018-09-21 15:19:56
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第18章 检测点模型 在第13章我们讨论了在训练结束后如何保存和序列化模型到磁盘上。在上一章，我们学习了在过拟合和欠拟合发生的时候如何画出它们，使您能够在训练时，在保持显示出希望的模型的同时，杀死性能不佳的实验。 但是，你可能想我们是否能够将上述策略结合到一起。在损失/正确率提高时能序列化模型吗？或 ...
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2018-09-21 15:19:41
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第12章 训练你的第一个CNN 既然熟悉了CNN基础，我们将用python和keras实现我们的第一个CNN。我们通过快速的回顾当构建和训练你的CNNs时应当注意的keras配置开始本章。之后将实现ShallowNet，它是一个仅有单个CONV层的非常浅的CNN。但是，不要被这个网络的简洁性蒙蔽了你 ...
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2018-09-21 15:16:22
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介绍keras中内置的CNN模型。包括VGG16、VGG19、ResNet、Inception V3、Xception。 以及介绍另一种常见模型SqueezeNet。 ...
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2018-09-21 15:13:45
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我们可以通过包装器将Sequential模型（仅有一个输入）作为Scikit-Learn工作流的一部分，相关的包装器定义在keras.wrappers.scikit_learn.py中： 这里有两个包装器可用： 分类器接口：keras.wrappers.scikit_learn.KerasClass ...
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2018-09-16 15:48:22
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Installation Before installing Keras, please install one of its backend engines: TensorFlow, Theano, or CNTK. We recommend the TensorFlow backend. Ten ...
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2018-09-12 15:08:52
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https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/ https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79112872 https://blog.csdn.net/and_w/article/det ...
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2018-09-09 14:45:32
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Tensorflow比较灵活，但是它提供的操作比较低级，于是许多封装库应运而生。 slim 导入方式 这个库直接放在contrib模块中，不像tflearn、tflayer、keras都有自己独立的pip包和官方文档。 keras 优点： 时间久远 社区活跃，文档齐全 多种后端：Theano和Ten ...
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2018-09-08 16:48:48
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从mnist下载手写数字图片数据集，图片为28*28，将每个像素的颜色（0到255）改为（0倒1），将标签y变为10个长度，若为1，则在1处为1，剩下的都标为0。 接下来搭建CNN 卷积->池化->卷积->池化 使图片从（1,28,28）->（32,28,28）->（32,14,14）-> (64, ...
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2018-09-07 14:15:57
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