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、深度学习方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小139.3 MB,[意大利]安东尼奥·古利编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.5。
《Keras深度学习实战》为前端工程师和大数据工程师而撰写,书里简要而全方位地详细介绍了现阶段的神经网络和深度学习技术性。全书展现了根据Keras架构、以Python编号的20多种多样合理的神经网络。你将从这书初中到以下几点:在大中型神经网络上应用反向传播优化算法逐渐提升涵数调整神经网络以改善結果品质应用深度学习开展图象和音频处理在特殊的实例中应用递归神经系统张量互联网(RNTN)以获得比规范词嵌入更强的实际效果鉴别循环系统神经网络(RNN)适合处理的难题探寻自动编码机的完成全过程应用强化学习提高深层次神经网络全书浅显易懂,注重具体实例,合适众多的深度学习从业人员和发烧友新手入门与实践活动。
做为一kuan轻巧、模块化设计的开源系统深度学习架构,Keras以非常容易入门、有利于迅速原形完成、可以与TensorFlow和Theano等后端开发测算服务平台非常好适配等优势,备受诸多开发者和科学研究工作人员的钟爱。这书融合很多案例,言简意赅地详细介绍了现阶段受欢迎的神经网络技术性和深度学习技术性。从經典的多层感知机到用以图象处理的深层卷积网络,从解决实例化数据信息的循环系统互联网到仿冒模拟仿真数据信息的转化成对抗网络,从词嵌入到AI游戏软件中的强化学习,这书引ling读者一层一层解开深度学习的面具,并在慢慢清楚的理论框架下,出示好几个Python编号案例,便捷读者动手能力实践活动。根据阅读文章这书,读者不但能学好应用Keras便捷搭建每个种类的深层互联网,还能够按需自定传输层和后端开发作用,进而提高自己的AI编程工作能力,在变成深度学习权威专家的道上更进一步。
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……
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……
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)……
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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萧曵 丶
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