Luaser - 博客园

2019年12月25日

摘要： keras.Sequential 容器 keras.layers.Layers keras.Model 1、keras.Sequential 容器（1）如果不使用容器，就需要写很多行代码，而且需要关注每一个layers的参数，容器很方便的就能创建一个网络 1 model = Sequential( 阅读全文

posted @ 2019-12-25 15:41 Luaser 阅读(495) 评论(0) 推荐(0)

21、Keras高层API

摘要： (一) Keras.Metrics metrics 新建metrics update_state 在metrics列表中添加数据（更新数据），[loss1, loss2, loss3......] result().numpy() 在需要使用的时候得到结果 reset_states 清除状态（二）阅读全文

posted @ 2019-12-25 15:38 Luaser 阅读(565) 评论(0) 推荐(0)

20、可视化

摘要： pass 阅读全文

posted @ 2019-12-25 15:37 Luaser 阅读(200) 评论(0) 推荐(0)

19、梯度计算

摘要： pass 阅读全文

posted @ 2019-12-25 15:36 Luaser 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

18、梯度下降基础

摘要： pass 阅读全文

posted @ 2019-12-25 15:34 Luaser 阅读(99) 评论(0) 推荐(0)

17、输出方式和误差计算

摘要：输出范围 y∈ Rd relu，yi∈[0,1]，i = 0,1,2.....,yd - 1 softmax，yi∈[0,1]，Σi=0 yi = 1，i = 0,1,2.....,yd - 1 tanh，yi∈[-1,1]，i = 0,1,2.....,yd - 1 误差计算 MSE，Cross 阅读全文

posted @ 2019-12-25 15:33 Luaser 阅读(373) 评论(0) 推荐(0)

16、全连接层

摘要： out = f(X@W + b) 线性转换 out = relu(X@W + b) 非线性转换 1、X@W + b h = relu(X@W + b)，最后得到的值h00和h01是prob，比较prob的大小将样本归分为该类别。relu函数是将小于0的数等于0，大于0的数不变。通过全连接层网络逐渐实阅读全文

posted @ 2019-12-25 15:32 Luaser 阅读(6625) 评论(0) 推荐(0)

2019年12月23日

15、cifar10

摘要： 1 import tensorflow as tf 2 from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics 3 from tensorflow import keras 4 import os 阅读全文

posted @ 2019-12-23 21:55 Luaser 阅读(307) 评论(0) 推荐(0)

2019年12月20日

14、fashion_mnist 数据集实战

摘要： def preprocess(x,y) map() 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数 map( function，iterable) shuffe(10000) Sequential 序贯模型优化器optimizers.Adam（lr=1e-3）阅读全文

posted @ 2019-12-20 10:20 Luaser 阅读(3329) 评论(0) 推荐(0)

2019年12月6日

13、数据集加载

摘要： ① keras.datasets 加载数据集准备 ② tf.data.Dataset.from_tensor_slices 将数据加载进内存，转换为tensor shuffle　打乱顺序 map 自动进行函数转换 batch 批量操作 repeat 重复 ③ Pipeline 多线程加载大型数据集阅读全文

posted @ 2019-12-06 15:26 Luaser 阅读(653) 评论(0) 推荐(0)