人工智能应用工程师技能提升系列2、——TensorFlow2——keras高级API训练神经网络模型

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TensorFlow 2中的Keras概述 TensorFlow 2中的Keras是一个高级深度学习API,它是TensorFlow的一个核心组件。Keras被设计为用户友好、模块化和可扩展的,允许快速构建和训练深度学习模型。 在TensorFlow 2中,Keras被集成作为TensorFlow的...

用TensorBoard可视化tensorflow神经网络模型结构与训练过程的方法

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  本文介绍基于TensorBoard工具,对tensorflow库构建的神经网络模型加以可视化,并对其训练过程中的损失函数(Loss)、精度指标(Metric)等的变化情况加以可视化的方法。  在之前的两篇文章基于Python TensorFlow Estimator的深度学习回归与分类代码——D...

深度学习框架TensorFlow入门

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基于Python TensorFlow Keras的深度学习回归代码——keras.Sequential深度神经网络

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1 写在前面前期一篇详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络;而在TensorFlow 2.0中,新的Keras接口具有与 tf.estimator接口一致的功能,且其更易于学习,对于新手而言友好程度更高;在TensorFlow官网也建议新手从Keras接口入手...

【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战(Tensorflow、MindSpore平台 附源码)

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需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与线性回归神经网络模型也是参数学习模型,因为对它的学习只是得到神经网络参数的最优值,而神经网络的结构必须事先设计好。如果确实不能通过改进学习过程来达到理想效果,则要重新设计神经网络的结构。层状神经网络的隐层和输出层具有处理信息的能力,它们又可细...

【Keras+计算机视觉+Tensorflow】生成对抗神经网络中DCGAN、CycleGAN网络的讲解(图文解释 超详细)

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觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、生成对抗网络简介生成对抗网络(GANs,Generative Adversarial Nets),由Ian Goodfellow在2014年提出的,是当今计算机科学中最有趣的概念之一。GAN最早提出是为了弥补真实数据的不足,生成高质量的人工数据。GAN的主要思想是...

【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解(超详细必看)

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1)Adam算法: 基于一阶或二阶动量(Moments)的随机梯度下降算法,动量是非负超参数,主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。此算法适用于数据量和参数规模较大的场合。(2)SGD算法: 动量梯度下降算法。(3)Adagrad算法: 学习率与参数更新频率...

keras tensorflow 搭建CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测 完整代码数据

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模型结构:图中的输入是矩阵 跟我们的用的时间序列的矩阵是一样的所以看下面的图; 数据分析图: 相关性热力图:数据分布图:训练 结果:完整代码:# pip install numpy==1.20.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpl...

【tensorflow】连续输入+离散输入的神经网络模型训练代码

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离散输入的转化问题  离散输入一般有几种处理方式:  1、如果是数字的话,可以直接输入到模型,或者正则化到[0-1]之间再输入。但是离散的数字往往代表一个实体,比如它可能是id,去当数字输入到模型是不合适的。而且,离散的数据也不一定是数据,更多的是字符串。  2、如果是...

【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码

【tensorflow】连续输入的神经网络模型训练代码

全部代码 - 复制即用from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Input, Model, Sequential ...

《深度学习初探:使用TensorFlow和Keras构建你的第一个神经网络》

《深度学习初探:使用TensorFlow和Keras构建你的第一个神经网络》

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