keras中的Flatten和Reshape

最近在看SSD源码的时候，就一直不理解，在模型构建的时候如果使用Flatten或者是Merge层，那么整个数据的shape就发生了变化，那么还可以对应起来么（可能你不知道我在说什么）？后来不知怎么的，就想明白了，只要先前按照同样的方式进行操作，那么就可以对应起来。同样的，只要按照之前操作的逆操作，就可以将数据的shape进行还原。

最后在说一句，在追看Tensorflow源码的时候，发现Flatten底层使用Reshape函数来实现的，和我之前预想的差不多。还有，numpy中的flatten默认是按照行来进行展开的，我是不是在其他博客里面有提到，我不记得了，算了，就这样子吧。

时间： 2024-08-24 16:12:09

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keras中的mask操作

使用背景 最常见的一种情况, 在NLP问题的句子补全方法中, 按照一定的长度, 对句子进行填补和截取操作. 一般使用keras.preprocessing.sequence包中的pad_sequences方法, 在句子前面或者后面补0. 但是这些零是我们不需要的, 只是为了组成可以计算的结构才填补的. 因此计算过程中, 我们希望用mask的思想, 在计算中, 屏蔽这些填补0值得作用. keras中提供了mask相关的操作方法. 原理 在keras中, Tensor在各层之间传递, Layer对象

Numpy中的flatten是按照什么方式进行工作。

a = [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]] a = np.ndarray(a) array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) type(a) numpy.ndarray a.flatten() array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 从上面可以 看出,numpy中的flatten是按照行进行,在按照列,最后按照通道. 就这样子

第20章 keras中“开箱即用”CNNs

第20章 keras中"开箱即用"CNNs 到目前为止,我们学习了如何从头开始训练CNNs.这些CNNs大多数工作在浅层(以及较小数据集上),以至于它们可以很容易的在CPU上训练,而不需要在更贵的GPU上,这使得我们能够掌握神经网络和深度学习的基础. 但是由于我们只在浅层网络上工作,我们无法利用深度学习带给我们的全分类能力.幸运的是,keras库预置了5种在ImageNet数据集上预训练的CNNs: l  VGG16 l  VGG19 l  ResNet50 l  Inception

keras中的loss、optimizer、metrics

用keras搭好模型架构之后的下一步,就是执行编译操作.在编译时,经常需要指定三个参数 loss optimizer metrics 这三个参数有两类选择: 使用字符串 使用标识符,如keras.losses,keras.optimizers,metrics包下面的函数 例如: sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='categorical_crossentropy', opt

keras中使用预训练模型进行图片分类

keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用. 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/   https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上给出了使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类的样例 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocess

keras中的shape/input_shape

在keras中,数据是以张量的形式表示的,张量的形状称之为shape,表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程.“维”的也叫“阶”,形状指的是维度数和每维的大小.比如,一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,); 一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3);一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1) input_shape就是指输入张量的shape.例如,input_dim=784,dim是指

keras中保存自定义层和loss

在keras中保存模型有几种方式: (1):使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 logdir = './callbacks' if not os.path.exists(logdir): os.mkdir(logdir) output_model_file = os.path.join(logdir, "xxxx.h5") callbacks = [ tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file

keras中的keras.utils.to_categorical方法

参考链接:https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/82468965 参考链接:https://blog.csdn.net/gdl3463315/article/details/82659378 to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32') 将整型的类别标签转为onehot编码.y为int数组,num_classes为标签类别总数,大于max(y)(标签从0开始的). 返回:如果num

keras中Convolution1D的使用

这篇文章主要说明两个东西,一个是Convolution1D的介绍,另一个是model.summary()的使用. 首先我先说下model.summary(),此方法可以打印出模型的信息,读者可以查看每层输出内容. 接下来就说下Convolution1D的使用了,Convolution1D一维卷积,主要用于过滤一维输入的相邻元素,官方文档是这样的 keras.layers.convolutional.Convolution1D(nb_filter, filter_length, init='glo