Keras图像深度学习实战

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。

内容介绍

《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。

目录

• 1　简介
• 2　CNN眼中的世界
• 3　Keras模型
• 4　目标函数
• 5　优化器
• 6　训练模型的注意事项
• 7　图片预处理
• 8　CNN实战
• 9　参考

学习笔记

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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