pycharm中keras导入报错分析(无法自动补全,cannot find reference)

本文已参与「新人创作礼」活动,一起开启掘金创作之路。 引言 目前无论是中文还是国外网站对于如何正确的导入keras,如何从tensorflow中导入keras,如何在pycharm中从tensorflow里导入keras,这几个问题都众说纷纭,往往是互相借鉴给出一个可用的解决方法,但没有更进一步的解释了。常见因为keras导入引发的问题有以下几个: from tensorfl...

Keras深度学习实战——基于VGG19模型实现性别分类

Keras深度学习实战——基于VGG19模型实现性别分类 0. 前言1. VGG19 架构简介2. 使用预训练 VGG19 模型进行性别分类2.1 构建输入与输出数据2.2 模型构建与训练2.3 模型错误分类示例 相关链接 0. 前言 在《迁移学习》中,我们了解了利用迁移学习,只需要少量样本即可训练得到性能较好的模型;...

Keras深度学习实战(12)——面部特征点检测

Keras深度学习实战(12)——面部特征点检测 0. 前言1. 数据集和模型分析1.1 数据集分析1.2 模型分析 2. 面部特征点检测3. 模型测试小结系列链接 0. 前言 在计算机视觉中,面部关键点(也称为面部特征点)的定位通常是许多面部分析方法和算法中的关键步骤。在本节中,我们将训练卷积神经网络...

Keras深度学习——使用fastText构建单词向量

theme: hydrogen持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第30天,点击查看活动详情 使用fastText构建单词向量fastText 是 Facebook 研究团队提出的算法模型,用于有效学习单词表示和句子分类。fastText 与 word2vec 的不同之处在于 word2vec 将每个单词视为最小单位,学习其向量表示形式,但是 f...

Keras深度学习——使用skip-gram和CBOW模型构建单词向量

theme: hydrogen持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第29天,点击查看活动详情 skip-gram 和 CBOW 模型本节中,使用连续单词袋 (Continuous Bag of Words, CBOW) 模型构建单词向量,以 “I love watching movie” 为例。CBOW 模型处理此语句的方式如下: 使用一个尺寸...

Keras深度学习——从零开始构建单词向量

theme: hydrogen持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第28天,点击查看活动详情 构建单词向量构建单词向量的核心思想是,在向量空间中,每个单词周围都存在着与之相似的单词。例如:“queen” 和 “princess” 单词的周围会出现类似的词,如 “kingdom”。从某种意义上说,这些词的上下文同样是相似的。 使用句子 “I lov...

Keras深度学习——生成对抗网络

theme: hydrogen持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第27天,点击查看活动详情 前言生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像,它在图像生成中应用广泛,且 GAN 的相关研究正在迅速发展,以伪造生成与真实图像难以区分的逼真图像。在本节中,我...

Keras深度学习实战(11)——可视化神经网络中间层输出

Keras深度学习实战(11)——可视化神经网络中间层输出 0. 前言1. 可视化神经网络中间层输出2. 利用 Keras 可视化神经网络中间层输出2.1 数据加载2.2 可视化第一个卷积层的输出2.3 可视化最后一个卷积层的输出 小结相关链接 0. 前言 在使用《卷积神经网络进行性别分类》的应用中,我们构建了一个卷...

Keras深度学习——创建自定义目标检测数据集

theme: hydrogen持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第24天,点击查看活动详情 前言我们知道,目标检测 (object detection) 的输出是目标的边界框,其中边界框用于定位图像中的目标对象。要构建算法检测图像中目标周围的边界框,就必须首先创建输入-输出映射,其中输入是图像,而输出是给定图像中目标周围的边界框。当我们检测到边...

Keras深度学习实战(10)——迁移学习

Keras深度学习实战(10)——迁移学习 0. 前言1. 迁移学习1.1 迁移学习原理1.2 ImageNet 数据集介绍 2. 利用预训练 VGG16 模型进行性别分类2.1 VGG16 架构2.2 微调模型2.3 错误分类的图片示例 小结系列链接 0. 前言 在《卷积神经网络的局限性》中,我们看到从零开始...