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AI论文
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Constraints
Supported constraints Supported constraints All Keras constraints are supported: max_norm non_neg unit_norm min_max_normMapping Keras to DL4J constraints happens in KerasCon... -
Writting layer
编写自己的层 编写自己的层 对于简单的定制操作，我们或许可以通过使用layers.core.Lambda 层来完成。但对于任何具有可训练权重的定制层，你应该自己来实现。 这里是一个Keras2的层应该具有的框架结构(如果你的版本更旧请升级)，要定制自己的层，你需要实现下面三个方法 build(input_shape) ：这是定义权重的方法，可训... -
30天吃掉那只 TensorFlow2
30天吃掉那只 TensorFlow2 一，TensorFlow2 🍎 or Pytorch🔥 二，Keras🍏 and tf.keras 🍎 三，本书📖面向读者 👼 四，本书写作风格 🍉 五，本书学习方案 ⏰ 六，鼓励和联系作者 🎈🎈 30天吃掉那只 TensorFlow2 📚 gitbook电子书地址： https://lyhue1... -
Baby MemNN
在 bAbI 数据集上训练一个记忆网络。 在 bAbI 数据集上训练一个记忆网络。 参考文献： Jason Weston, Antoine Bordes, Sumit Chopra, Tomas Mikolov, Alexander M. Rush, "Towards AI-Complete Question Answering: A Set o... -
tf.data ：数据集的构建与预处理
tf.data ：数据集的构建与预处理 数据集对象的建立 数据集对象的预处理 数据集元素的获取与使用 实例：cats_vs_dogs图像分类 tf.data ：数据集的构建与预处理 很多时候，我们希望使用自己的数据集来训练模型。然而，面对一堆格式不一的原始数据文件，将其预处理并读入程序的过程往往十分繁琐，甚至比模型的设计还要耗费精力。比如，为... -
模型转换
模型转换 模型转换 转换工具有两种：命令行工具和Python API TF2.0对模型转换工具发生了非常大的变化，推荐大家使用Python API进行转换，命令行工具只提供了基本的转化功能。转换后的原模型为 FlatBuffers 格式。 FlatBuffers 原来主要应用于游戏场景，是谷歌为了高性能场景创建的序列化库，相比Protocol ... -
Deep Dream
Deep Dreaming in Keras. Deep Dreaming in Keras. Run the script with: python deep_dream . py path_to_your_base_image . jpg prefix_for_results e.g.: python deep_dream . py... -
高级激活层 Advanced Activations
LeakyReLU PReLU ELU ThresholdedReLU Softmax ReLU [source] LeakyReLU keras . layers . LeakyReLU ( alpha = 0.3 ) 带泄漏的 ReLU。 当神经元未激活时，它仍允许赋予一个很小的梯度：f(x) = alpha * x f... -
回调函数 Callbacks
回调函数使用 Callback BaseLogger TerminateOnNaN ProgbarLogger History ModelCheckpoint EarlyStopping RemoteMonitor LearningRateScheduler TensorBoard ReduceLROnPlateau CSVLogger... -
Activations
Available activations Available activations We support all Keras activation functions , namely: softmax elu selu softplus softsign relu tanh sigmoid hard_sigmoid linearThe ma...