说明：系统是unbuntu14.04lts，32位的操作系统，以前安装了python3.4，现在想要安装theano和keras。步骤如下： 1，安装pip sudo ap

文章目录读入数据Logistic回归全连接神经网络使用Logsitic回归进行手写数字（8×8×18\times8\times18×8×1）分类，样本量1797使用神经网络（无隐藏层、softmax激活函数、交叉熵损失函数、批量梯度下降）进行分类上述两模型在形式上等价，但由于优化求解的算法不一样，两者最终的模型参数以及分类准确率有所差异import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport wa

朋友们好，时隔很久我又开始写时间序列相关的博客啦。本次博客的主题是：提供一种适用于初中级学者的时间序列预测模型并且十分的有效好用数据介绍该数据集是一个污染数据集，我们需要用该多维时间序列去预测pollution这个维度，采用80%作为训练集，20%作为测试集。模型实现模型使用双层LSTM加一个全连接...

前提条件：已经自行下载好anacoda提示：如果过程中安装命令失败，出现time out，建议使用镜像。如果使用镜像还是失败的话可以尝试换一个镜像，或者可能是网速不佳，建议在网速好的时候安装。安装Tensorflow进入Anaconda Prompt可以先更新一下pip（当前环境为base）一开始使...

Keras是什么Keras是使用Python语言编写的深度学习API，是对TensorFlow框架的二次封装。即如果说TensorFlow是对深度学习算法的第一次包装实现其API接口，那么Keras就是对深度学习算法进行再次包装来实现更上层的API接口。因此，Keras开发的首要目标就是实现深度学习网络的快速搭建实现。Keras最初是作为ONEIROS项目(Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)研究工作的一部分开发的

1.安装准备：Anaconda3（内带python3.7.6）win10（64位）准备安装tensorflow-cpu版2.tensorflow和Keras对应版本（一定要对应，遇坑无数）3.创建Anaconda下的安装tensorflow所需的虚拟环境首先，配置国内的conda镜像源（不配置可能会遇到下载比较慢的问题）conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/co

Keras入门--Mnist手写数字识别--源自Keras官方样例1. Keras官方Mnist例子2. 改造模型2.1 加载keras相关模块2.2 准备训练和测试Mnist数据2.3 构建模型2.4 训练模型并保存模型3. 测试1. Keras官方Mnist例子https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/2. 改造模型2.1 加载keras相关模块import osimport tempfileimport numpy as np# fr

BIOSMode2020-06-07 02:12:10近期在学习深度学习配置python+keras环境时遇到了诸多问题，记录下来供反思：环境：win10 + python3.7 + cuda10.1.243 + cudnn 7.6.5 + TensorFlow(CPU+GPU) 2.1.0 + keras2.3.1用conda update --all更新之后，关于使用anaconda出现CondaHTTPError换源仍无法解决问题：　　　经过寻找发现应该删除.condarc内所有chan

基于autograph的tf.keras流程tensorflow-gpu安装查看版本tf.keras简单编程流程tf.function装饰器实现自动图整体流程tensorflow-gpu安装笔者这里安装了anaconda3的最新版本,下载自清华大学镜像站,选择了ubuntu系统可用的Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh下载安装的,其它系统选择对应的版本即可,anaconda安装完成后,可以首先检查一下系

input_tensor = Input(shape=(None, None, 3))在构造模型的时候，会需要有个input写清楚，如果你的input的数字写死的话,那么你的模型的input就被写死，无论是否用什么对输入没有限制的模型，训练后的模型都是被限制了输入大小的限制，所以一定要注意模型的in