给大家带来的一篇关于Keras相关的电子书资源,介绍了关于Keras、深度学习、Keras图像方面的内容,本书是由图灵社区出版,格式为PDF,资源大小3.4 MB,侯宜军编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.1。
《Keras图像深度学习实战》共分为八个章节目录,第1章是Keras介绍和自然环境构建;第二~6章总体介绍Keras的软件框架,包括卷积层,池化层,损失函数,优化器等核心部件的使用说明书;第7章介绍了常见的图像预处理技术性,包含高斯滤波,轮廊检验等常见实际操作的介绍;第八章是实战篇,介绍Keras神经网络实体模型中常见的图象实体模型的设计方法,及其运用于视頻领域的新手入门介绍。这书是Keras神经网络中致力于图像识别技术领域的类书,具备极强的实战演练性。
这书的总体目标群体关键精准定位为具备一定python编程技术,对深度学习原理有一定掌握,而且对人工智能技术图象处理领域有浓厚兴趣的群体。
解决Django中调用keras的模型出现的问题
笔者小白在用Django写一个表格单据图片的识别应用的时候,遇到了调用基于Tensorflow的keras模型出错的问题。 出现的错误信息类似于以下: ValueError: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 1, 32), dtype=float32) 通过查询相关的资料,对解决的方式做一个记录。 方法1、通过导入 import Keras 然后在构建模型前面加一句 keras.backend.clear_session() 方法2、通过提前predict一个全0的数据。 from keras.models import load_modelimport numpy as npprint('load model...')model = load_model('static\\CnnBankUp.h5', compile=False)print('load done.')#一定要添加这段代码,先测试一下,可以避免ValueError: Tensor Tensor("Placeholder:0", shape=(3, 3, 1, 32), dtype=float32) #is not an element of this……
使用keras做SQL注入攻击的判断(实例讲解)
本文是通过深度学习框架keras来做SQL注入特征识别, 不过虽然用了keras,但是大部分还是普通的神经网络,只是外加了一些规则化、dropout层(随着深度学习出现的层)。 基本思路就是喂入一堆数据(INT型)、通过神经网络计算(正向、反向)、SOFTMAX多分类概率计算得出各个类的概率,注意:这里只要2个类别:0-正常的文本;1-包含SQL注入的文本 文件分割上,做成了4个python文件: util类,用来将char转换成int(NN要的都是数字类型的,其他任何类型都要转换成int/float这些才能喂入,又称为feed) data类,用来获取训练数据,验证数据的类,由于这里的训练是有监督训练,因此此时需要返回的是个元组(x, y)……
windows安装TensorFlow和Keras遇到的问题及其解决方法
安装TensorFlow在Windows上,真是让我心力交瘁,想死的心都有了,在Windows上做开发真的让人发狂。 首先说一下我的经历,本来也就是起初,网上说python3.7不支持TensorFlow环境,而且使用Anaconda最好,所以我将我之前Windows上所有的python环境卸载掉!!!,对没错,是所有,包括Anaconda环境,python环境,pycharm环境也卸载掉了。而且我丧心病狂的在电脑上找几乎所有关于python的字眼,全部删除掉,统统不留。只是为了铁了心在Windows上成功安装一个TensorFlow环境。 之前在Linux上环境都有,但是总是切换Linux和Windows比较麻烦,但是这个原因解释起来也比较麻烦,就不多说了。总之,就是必须在Windows上安装TensorFlow!这……
Ubuntu14.04基于Anaconda安装Keras并切换后端到Theano
0 系统版本Ubuntu16.04 1 系统更新(速度很慢,可以试着跳过这一步看会不会影响后面的安装) sudo apt updatesudo apt upgrade 2 安装python基础开发包 sudo apt install -y python-dev python-pip python-nose gcc g++ git gfortran vim 3 下载Anaconda然后在终端下执行安装,根据提示完成 chmod 777 Anaconda.shsudo ./Anaconda.sh 4 安装Anaconda后可以选择自动加入环境变量。如果终端输入python不是Anaconda的版本,可以进行相应修改:查看环境变量,若python是在/usr/bin下被检索到的,由于这是个软链接,可以删除原来的软链接,然后新建一个指向Anaconda下的python。 -s ~/anaconda2/bin/python /usr/bin/python 5 为了能终端运行conda,如果没加入环境变量可以自己加入环境……
以上就是本次介绍的Keras电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。
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《大数据架构详解:从数据获取到深度学习》 从架构、业务、技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识。主要内容包括三部分:第一部分从数据的产生、采集、计算、存储
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