Keras使用陷阱 TF卷积核与TH卷积核 向BN层中载入权重 shuffle和validation_split的顺序 Merge层的层对象与函数方法 未完待续 Keras使用陷阱 这里归纳了Keras使用过程中的一些常见陷阱和解决方法，如果你的模型怎么调都搞不对，或许你有必要看看是不是掉进了哪个猎人的陷阱，成为了一只嗷嗷待宰（？）的猎物 ...

关于 Keras 模型 Model 类继承 关于 Keras 模型 在 Keras 中有两类主要的模型：Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型 。 这些模型有许多共同的方法和属性： model.layers 是包含模型网络层的展平列表。 model.inputs 是模型输入张量的列表。 model...

关于Keras层 关于Keras层 所有Keras层都有很多共同的函数： layer.get_weights() : 以Numpy矩阵的形式返回层的权重。 layer.set_weights(weights) : 从Numpy矩阵中设置层的权重（与get_weights 的输出形状相同）。 layer.get_config() : 返回包含层配置...

关于 Keras 网络层 关于 Keras 网络层 所有 Keras 网络层都有很多共同的函数： layer.get_weights() : 以含有Numpy矩阵的列表形式返回层的权重。 layer.set_weights(weights) : 从含有Numpy矩阵的列表中设置层的权重（与get_weights 的输出形状相同）。 layer.g...

为什么选择 Keras？ Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Keras 可以轻松将模型转化为产品 Keras 支持多个后端引擎，不会将你锁定到一个生态系统中 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 为什么选择 Keras？ 在如今...

为什么选择 Keras？ Keras 优先考虑开发人员的经验 Keras 被工业界和学术界广泛采用 Keras 可以轻松将模型转化为产品 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持 Keras 的发展得到深度学习生态系统中的关键公司的支持 为什么选择 Keras？ 在...

关于Keras的“层”（Layer） 关于Keras的“层”（Layer） 所有的Keras层对象都有如下方法： layer.get_weights() ：返回层的权重（numpy array） layer.set_weights(weights) ：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与* laye...

Keras FAQ：常见问题 如何引用Keras？ 如何使Keras调用GPU？ 如何在多张GPU卡上使用Keras？ 数据并行 设备并行 "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思？？ 如何保存Keras模型？ 为什么训练误差比测试误差高很多？ 如何获取中间层的输出？ 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集？ 当验...

Writing your own Keras layers Writing your own Keras layers For simple, stateless custom operations, you are probably better off using layers.core.Lambda layers. But for any c...

Keras Sequential save方法（Jinpeng） Keras Sequential save方法（Jinpeng） 我们以keras模型训练和保存为例进行讲解，如下是keras官方的mnist模型训练样例。 源码地址: https : //github.com/keras-team/keras/blob/master/exampl...