在线商城网站制作,郑州小学班级网站建设,游戏棋牌网站建设,世界营销大师排名政安晨的个人主页#xff1a;政安晨 欢迎 #x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎机器学习 希望政安晨的博客能够对您有所裨益#xff0c;如有不足之处#xff0c;欢迎在评论区提出指正#xff01; 本篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras… 政安晨的个人主页政安晨 欢迎 点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras实战演绎机器学习 希望政安晨的博客能够对您有所裨益如有不足之处欢迎在评论区提出指正 本篇是作者政安晨的专栏《TensorFlow与Keras实战演绎机器学习》的总纲专栏文章不断更新这篇目录总纲也会随着专栏不断更新。 TensorFLow简述
TensorFlow给自己的定位是端到端机器学习平台作者政安晨对TensorFlow的简述如下 谷歌的TensorFlow是一个开源的机器学习框架用于构建和训练各种机器学习模型。 它提供了一个高度灵活和可扩展的平台可以在多种硬件平台上运行包括移动设备和分布式系统。 TensorFlow的核心是数据流图它表示了模型的计算过程。 用户可以定义计算图中的各种操作和变量并使用TensorFlow的API来进行操作。 TensorFlow提供了丰富的操作库包括数值运算、图像处理、文本处理等。用户可以根据自己的需求选择合适的操作来构建模型。 TensorFlow还提供了强大的自动求导功能可以自动计算模型中各个参数的梯度。这使得用户可以方便地进行优化算法的实现和训练模型。 此外TensorFlow还具有分布式计算的能力可以在多台机器上进行并行计算。这使得TensorFlow可以处理大规模的数据和复杂的模型。 总之TensorFlow是一个功能强大、灵活可扩展的机器学习框架被广泛应用于各个领域包括计算机视觉、自然语言处理、强化学习等。 导入和使用TensorFlow其实并不难
import tensorflow as tf
关键是如何循序渐进地入门并针对某个具体目标开展实例并解决问题。 Keras简述
Keras给自己的定位是一个用 Python 编写的高级神经网络 API作者政安晨对Keras的简述如下 Keras是一个开源的高级神经网络库用于构建和训练深度学习模型。 它是Python编程语言的接口能够在多种深度学习框架的后端运行包括TensorFlow、Theano和CNTK、PyTorch等。Keras的设计目标是让用户能够快速、简单地实现和迭代神经网络模型。 Keras提供了一系列丰富的工具和功能方便用户进行模型构建、层的堆叠、优化算法的选择和训练过程的监控等。 它提供了一种直观的、具有模块化特性的方式来定义模型可以通过简单地将预定义的层进行堆叠和连接来创建神经网络。在模型构建的过程中用户可以选择不同的层类型如全连接层、卷积层、池化层等并进行定制化的配置。 Keras还提供了一系列内置的优化算法如随机梯度下降SGD、Adam、Adagrad等用户可以根据任务的要求选择适合的优化算法。此外Keras还提供了一些常用的损失函数和性能评估指标如均方误差MSE、交叉熵Cross-Entropy、准确率等。 Keras的特点之一是其模块化和可扩展性。用户可以通过定制化的方式来创建自定义的层、损失函数或评估指标并将它们与现有的Keras功能无缝集成。这种灵活性使得Keras适用于各种深度学习任务如图像分类、自然语言处理、语音识别等。 总的来说Keras是一个简单易用、高效灵活的机器学习库使得构建和训练神经网络模型变得更加容易。它的设计哲学是用户友好追求快速实现和迭代为机器学习领域的研究人员和工程师提供了一个强大的工具。 导入和使用Keras其实并不难
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
关键是如何对Keras的API体系和方法有整体认识并在实际应用中恰当地选择解决方案。 目录摘要
目录分类根据文章对不同层次用户的使用功效划分。
入门尝试
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政安晨——基于Anaconda安装TensorFlow并尝试一个神经网络小实例
政安晨——跟着演练快速理解TensorFlow适合新手入门
政安晨——基于Ubuntu系统的Miniconda安装TensorFlow并使用Jupyter Notebook在多个Conda虚拟环境下管理测试
政安晨——演绎一个TensorFlow官方的Keras示例对服装图像进行分类很全面
政安晨——示例演绎在TensorFlow中使用 CSV数据基于Colab的Jupyter笔记1.5万字长文超详细
政安晨【详细解析】【用TensorFlow从头实现】一个机器学习的神经网络小示例【解构演绎】
政安晨【示例演绎】【用TensorFlow编写线性分类器】—— 同时了解一点TensorFlow与Keras的基本概念 夯实基础
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政安晨示例演绎机器学习中深度学习神经网络的数学基础——快速理解核心概念一{两篇文章讲清楚}
政安晨示例演绎机器学习中深度学习神经网络的数学基础——快速理解核心概念二{两篇文章讲清楚}
政安晨示例演绎TensorFlow的官方指南一{基础知识}
政安晨示例演绎TensorFlow的官方指南二{Estimator}
政安晨示例演绎TensorFlow的官方指南三{快速使用数据可视化工具TensorBoard}
政安晨【示例演绎机器学习】一—— 剖析神经网络学习核心的Keras API
政安晨【示例演绎机器学习】二—— 神经网络的二分类问题示例影评分类
政安晨【示例演绎机器学习】三—— 神经网络的多分类问题示例 (新闻分类)
政安晨【示例演绎机器学习】四—— 神经网络的标量回归问题示例 (价格预测)
政安晨【深度学习部署】—— TensorFlow ExtendedTFX介绍
政安晨【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】一—— 单个神经元
政安晨【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】二—— 深度神经网络
政安晨【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】三—— 随机梯度下降
政安晨【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】四—— 过拟合和欠拟合
政安晨【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】五—— Dropout和批归一化
政安晨【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】六—— 二元分类
政安晨【Keras机器学习实践要点】一—— 从快速上手开始
政安晨【Keras机器学习实践要点】二—— 给首次接触Keras 3 的朋友
政安晨【Keras机器学习实践要点】三—— 编写组件与训练数据
政安晨【Keras机器学习实践要点】四—— 顺序模型
政安晨【Keras机器学习实践要点】五—— 通过子类化创建新层和模型
政安晨【Keras机器学习实践要点】六—— 使用内置方法进行训练和评估
政安晨【Keras机器学习实践要点】七—— 使用TensorFlow自定义fit()
政安晨【Keras机器学习实践要点】八—— 在 TensorFlow 中从头开始编写训练循环 实践提高
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政安晨梯度与导数示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解
政安晨【掌握AI的深度学习工具Keras API】一—— 【构建Keras模型的不同方法】万字长文
政安晨【掌握AI的深度学习工具Keras API】二—— 【使用内置的训练循环和评估循环】
