1.keras卷积操作中border_mode的实现 def conv_output_length(input_length, filter_size, border_mode, stride): if input_length is None: return None assert border_mode in {'same', 'valid'} if border_mode == 'same': output_length = input_length elif border_mode ==

最近在学习SSD的源码,其中有两个自定的层,特此学习一下并记录. import keras.backend as K from keras.engine.topology import InputSpec from keras.engine.topology import Layer import numpy as np class L2Normalization(Layer): ''' Performs L2 normalization on the input tensor with a l

1．对于简单的定制操作,可以通过使用layers.core.Lambda层来完成.该方法的适用情况:仅对流经该层的数据做个变换,而这个变换本身没有需要学习的参数． # 切片后再分别进行embedding和average pooling import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation,Reshape from keras.layers import m

keras允许自定义Layer层, 大大方便了一些复杂操作的实现. 也方便了一些novel结构的复用, 提高搭建模型的效率. 实现方法 通过继承keras.engine.Layer类, 重写其中的部分方法, 实现层的自定义. 主要需要实现的方法及其意义有: _ init _(self, **kwargs) 作为类的初始化方法, 一般将需要传入的自定义参数存为对象的属性. 需要注意的有以下几点: 由于继承Layer类, 所以在处理完自定义的参数之后, 仍可能还有参数需要父类处理, 所以需要调用父类

Lambda层 keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None) 本函数用以对上一层的输出施以任何Theano/TensorFlow表达式 如果你只是想对流经该层的数据做个变换,而这个变换本身没有什么需要学习的参数,那么直接用Lambda Layer是最合适的了. 导入的方法是 from keras.layers.core import Lambda Lambda函数接受两个参数,第一

[深度应用]·Keras实现Self-Attention文本分类(机器如何读懂人心) 配合阅读: [深度概念]·Attention机制概念学习笔记 [TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析 笔者在[深度概念]·Attention机制概念学习笔记博文中,讲解了Attention机制的概念与技术细节,本篇内容配合讲解,使用Keras实现Self-Attention文本分类,来让大家更加深入理解Attention机制. 作为对比,可以访问[T

本文转载自:https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028 一.Self-Attention概念详解 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度其中  为一个query和key向量的维度.再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布,然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示.该操

小书匠深度学习 文章太长,放个目录: 1.优化函数的选择 2.损失函数的选择 2.2常用的损失函数 2.2自定义函数 2.1实践 2.2将损失函数自定义为网络层 3.模型的保存 3.1同时保持结构和权重 3.2模型结构的保存 3.3模型权重的保存 3.5选择网络层载入 4.训练历史的保存 4.1检测运行过程的参数 4.2保持训练过程得到的所有数据 5.陷阱:validation_split与shuffle 1.优化函数的选择 先写结论,后面再补上每个优化函数的详细解释: 如果你的数据很稀疏,那应

官网实例详解-目录和实例简介-keras学习笔记四 2018-06-11 10:36:18 wyx100 阅读数 4193更多 分类专栏: 人工智能 python 深度学习 keras   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/80647379 https://github.com/keras-team/keras/tree/mast

源码地址 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 春节期间仔细看了看yolov3的kears源码,这个源码毕竟不是作者写的,有点寒酸,可能大道至简也是这么个理.我在看源码的时候,参照了一些博客进行补充,主要是,作者公布的代码有点凌乱和我熟悉的代码风格不同的缘故吧..... 看到大神的优秀博客,感觉自己的笔记有点炒冷饭的味道...

0.摘要 最近一段时间在学习yolo3,看了很多博客,理解了一些理论知识,但是学起来还是有些吃力,之后看了源码,才有了更进一步的理解.在这里,我不在赘述网络方面的代码,网络方面的代码比较容易理解,下面将给出整个yolo3代码的详解解析,整个源码中函数的作用以及调用关系见下图: 参考:https://blog.csdn.net/weixin_41943311/article/details/95672137?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.non

前言 至于为什么写这个教程,首先是为了自己学习做个记录,其次是因为Tensorflow的API写的很好,但是他的教程写的太乱了,不适合新手学习.tensorflow 1 和tensorflow 2 有相似之处但是不兼容,tensorflow 2将keras融合了.TensorFlow 是一个采用 数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.图中得节点(Nodes)表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的

catalogue . 前言 . 使用的数据集 . 数据预处理 . 训练 . 测试模型运行结果: 进行实际完形填空 0. 前言 开始写这篇文章的时候是晚上12点,突然想到几点新的理解,赶紧记下来.我们用深度学习(例如tensorflow)的时候,一定要着重训练自己的建模和抽象能力,即把一个复杂的业务问题抽象为一个数学模型问题.从本质上说,阅读理解做完形填空和人机对话AI是一样的,所不同的地方在于,前者的输入一段长对话,且是带有上下文的长对话,而输出可能是一段短语,这要求神经网络需要训练出一个"长

key1 import os g = os.walk(r'D:\Users\Quincy_C\PycharmProjects\S6')print(next(g))print(next(g)) 第一次next结果: 得到的结果是是一个元组,元组的第一个元素是输入的文件路径,第二个元素是当前路径下所有的文件夹组成的列表,第三个元素是当前路径下所有文件组成的列表:(‘D:\Users\Quincy_C\PycharmProjects\S6’, [‘.idea’, ‘socket并发’, ‘socket

激活函数的作用主要是引入非线性因素,解决线性模型表达能力不足的缺陷 sigmoid函数可以从图像中看出,当x向两端走的时候,y值越来越接近1和-1,这种现象称为饱和,饱和意味着当x=100和x=1000的映射结果是一样的,这种转化相当于将1000大于100的信息丢失了很多,所以一般需要归一化数据. softplus函数相比于relu函数更加平滑,会保存部分小于零的函数,但是计算量也更大了. relu函数在信号响应上有很多优势,但是仅仅在正向传播中,由于其对负值全部舍去很容易使模型输出全零而无法训

三种开发模式 使用TensorFlow 2.0完成机器学习一般有三种方式: 使用底层逻辑 这种方式使用Python函数自定义学习模型,把数学公式转化为可执行的程序逻辑.接着在训练循环中,通过tf.GradientTape()迭代,使用tape.gradient()梯度下降,使用optimizer.apply_gradients()更新模型权重,逐次逼近,完成模型训练. 使用Keras高层接口 TensorFlow 1.x的开发中,Keras就作为第三方库存在.2.0中,更是已经成为标准配置.我们

本文目的:介绍一个超赞的项目--用Keras来实现SSD算法. 本文目录: 0 前言 1 如何训练SSD模型 2 如何评估SSD模型 3 如何微调SSD模型 4 其他注意点 0 前言 我在学习完SSD算法之后,对具体细节有很多的疑惑,记录如下: SSD的网络是怎么实现的? 已有的数据是什么样子的? 如何把一张图像打散成anchors? 如何根据标注把各anchors打上标签? 正负样本是如何定义的?匹配策略是咋回事? 困难负样本挖掘是怎么实现的? 数据是怎么喂进去的?出来的又是什么? L2 No

本文以两篇官方文档为基础来学习TensorFlow如何进行分布式训练,借此进入Strategy世界.

如果要加载的模型包含自定义层或其他自定义类或函数,则可以通过 custom_objects 参数将它们传递给加载机制: from keras.models import load_model # 假设你的模型包含一个 AttentionLayer 类的实例 model = load_model('my_model.h5', custom_objects={'AttentionLayer': AttentionLayer}) 或者,你可以使用 自定义对象作用域: from keras.utils

在使用RNN based model处理序列的应用中,如果使用并行运算batch sample,我们几乎一定会遇到变长序列的问题. 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断,将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length). 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵.然后可以将这个矩阵传递到后续的模型中使用. 然而我们可以很明显,如果用0或者其他整数补齐,势必会影响到模型自身(莫名其妙被输入很多个0,显然是有问题的).