池化层 MaxPooling1D层 参数 输入shape 输出shape MaxPooling2D层 参数 输入shape 输出shape MaxPooling3D层 参数 输入shape 输出shape AveragePooling1D层 参数 输入shape 输出shape AveragePooling2D层 参数 输入...

Deeplearing4j: Keras model import Getting started: Import a Keras model in 60 seconds Project setup Popular models and applications Troubleshooting and support Why Keras model...

Keras 后端 什么是 「后端」？ 从一个后端切换到另一个后端 keras.json 详细配置 使用抽象 Keras 后端编写新代码 后端函数 epsilon set_epsilon floatx set_floatx cast_to_floatx image_data_format set_image_data_format get...

关于计算机的硬件配置说明 推荐配置 最低配置 CPU说明 显卡说明 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 2. 编译环境Microsoft Visual Studio 2015 Update 3 3. Python环境 4. CUDA 6. 加速库CuDNN Keras 框架搭建 安装 声明与联系方式 ...

List of gpuarray Ops implemented Basic Op Blas Op Elemwise Op Subtensor Op Nnet Op List of gpuarray Ops implemented Normally you should not call directly those Ops! Theano...

Dense Activation Dropout Flatten Input Reshape Permute RepeatVector Lambda ActivityRegularization Masking SpatialDropout1D SpatialDropout2D SpatialDropout3D [source]...

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 ...

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...

功能特性 1 支持多种深度学习框架 2 基于HDFS的统一数据管理 3 可视化界面 4 原生框架代码的兼容性 功能特性 1 支持多种深度学习框架 支持TensorFlow、MXNet分布式和单机模式，支持所有的单机模式的深度学习框架，如Caffe、Theano、PyTorch等。对于同一个深度学习框架支持多版本和自定义版本。 2 基...

高级：制定动态决策和Bi-LSTM CRF 动态与静态深度学习工具包 Bi-LSTM条件随机场讨论 实施说明 练习：区分标记的新损失函数 高级：制定动态决策和Bi-LSTM CRF 作者：PyTorch 译者：ApacheCN 校对者：enningxie 动态与静态深度学习工具包 Pytorch是一种 动态 神经网络套件...