最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。 Keras中embedding层做一下介绍。 中文文档地址：https://keras.io/zh/layers/embeddings/ 参数如下： 其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length. 初始化方法参数设置后面会单独总结一下。 demo使用预训练（使用百度百科（word2vec）的语料库）参考 embedding使用的demo参考： def create_embedding(word_index, num_words, word2vec_mode

keras遥感图像Unet语义分割(支持多波段&多类)

Keras-OpenFace Keras-OpenFace是一个将从其原始Torch实现转换为版本的项目 如果您只对使用预先训练的模型感兴趣 加载Keras OpenFace模型（精度：0.938 + -0.013） from keras . models import load_model from keras . utils import CustomObjectScope import tensorflow as tf with CustomObjectScope ({ 'tf' : tf }): model = load_model ( './model/nn4.small2.v1.h5' ) 运行整个转换过程，并查看Kears-Openface-convertion.ipynb $ jupyter notebook CoreML-OpenFace 在Model / o

介绍 本博文中的代码，实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5，并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model。 函数式模型 官网上给出的调用一个训练好模型，并输出任意层的feature。 model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.get_layer(‘block4_pool’).output) 但是这有一个问题，就是新的model，如果输入inputs和训练好的model的inputs大小不同呢？比如我想建立一个输入是600x600x3的新model，但是训练好的model输入是200

主要介绍了keras使用Sequence类调用大规模数据集进行训练的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Mosaic：用于色情检测的深度学习模型 您刚刚找到了马赛克模型。 Mosaic 是一个高级神经网络模型，用 Python 编写，能够在带有Tensorflow后端的keras上运行。 现在，它的开发重点是色情检测。 如果您需要一个深度学习模型，请使用马赛克模型： 允许轻松快速地检测色情内容。 设计和微调自己的网络（基于马赛克）。 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 Mosaic 兼容： Keras 2.0.3 Tensorflow 1.1.0和Python 2.7。

深度视觉注意力预测 该存储库包含Keras实现的“深度视觉注意力预测”论文，该论文发表在IEEE Transactions on Image Processing

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition (2022最新版)

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掀起Keras的盖头来。虽然之前很多深度学习的课程种都有提到过Keras，但是Keras作为单独的一个项目进行全面的高阶教学，应该还是第一次。Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果。 视频大小：4.6G