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神经网络和keras

时间:2020-10-13 17:04:38      阅读:22      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:from   训练   loading   NPU   loss   install   put   val   bsp   

一、图片基础和keras介绍

1、图片三要素

技术图片

 

 

2、keras常用api

技术图片

 

 

3、keras读取图片

使用image前需安装pillow

pip install Pillow
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array


def main():
    img = load_img("./images/img01.jpg", target_size=[300,300])
    img = img_to_array(img)
    print(img)

if __name__ == "__main__":
    main()

技术图片

 

 

 

4、NHWC和NCHW

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 技术图片

 

 技术图片

 

 

二、神经网络基础

1、神经网络

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2、创建神经网络模型

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 #创建神经网络模型
    model = Sequential([
        Flatten(input_shape=(28,28)),
        Dense(128,activation=tf.nn.relu),
        Dense(10,activation=tf.nn.softmax)
    ])

 

model的一些属性

技术图片

 

 技术图片

 

 

3、模型的训练和评估

1)compile

技术图片

 

loss:

 

技术图片

 

 

 

2)fit

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3)evaluate

技术图片

 

 

4、案例:实现多层神经网络进行时装分类

神经网络和keras

标签:from   训练   loading   NPU   loss   install   put   val   bsp   

原文地址:https://www.cnblogs.com/dominik/p/13799187.html

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