关于 由Keras实施BEGAN（）。 版本 由这些软件版本开发。 Mac OS Sierra：10.12.4 的Python：3.5.3 凯拉斯：2.0.3 Theano：0.9.0 枕头：4.1.0 如何使用 设置 pip install -r requirements.txt 创建数据集 准备影像 您可以使用任何正方形图像。 例如， 图像 [new] All images aligned with deep funneling (111MB, md5sum 68331da3eb755a505a502b5aacb3c201) 将图像转换为64x64像素 安装imagemagick 对于convert命令，请安装imagemagick。 brew install imagemagick 转换图像 ORIGINAL_IMAGE_DIR ：原始JPG图像的目录 TARGET

(Spatial Pyramid Pooling，SPP)空间金字塔池化讲解及代码实现 神经网络框架版本：tensorflow==1.14;keras==2.2.4

搭建yolo3目标检测的源码以及对应的修改设置，下载解压之后，进入目录，使用python3 yolo_video.py --image 命令 测试 ；输入图片名称 0007.jpg 观察是否可以出现一张标注出各种物体的图片。

零生产 不建议按如下所示部署生产模型。 这只是一个快速入门的端到端示例。 本指南向您展示如何： 建立一个可预测纽约市Airbnb价格的深度神经网络（使用scikit-learn和Keras） 建立一个REST API，根据模型预测价格（使用Flask和gunicorn） 在Google App Engine上将模型部署到生产环境 快速开始 要求： Python 3.7 Google Cloud Engine帐户 克隆此存储库： git clone git@github.com:curiousily/End-to-End-Machine-Learning-with-Keras.gi

NASNetA-Keras 实施NASNet-A的。 最佳的模型来自论文“ [1]。 的扩展[2]。 演示版 显示了如何加载预训练的模型并将其用于对图像进行分类。 其他版本 从版本 keras包括两个版本的 。 如果你是 只对NASNet-mobile (4 @ 1056)和/或NASNet-large (6 @ 4032) 。 只对使用通道最后一个数据格式感兴趣。 我建议升级keras并使用内置版本。 这个版本 即使在添加了内置模型之后，该项目仍然有一些用途，因为它更通用。 它允许您创建任何NASNet-A模型。 如果您想要的东西比大型的更快，比手机更准确。 它允许您使用通道末尾或通道末尾数据格式加载预训练的模型。 它允许您加载任何经过Google实施培训的模型（权重将被转换）。 安装 Ubuntu 16.04上的系统要求 sudo apt-get install pyth

主要介绍了浅谈Keras参数 input_shape、input_dim和input_length用法，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

keras_captcha 这是一个用keras写的用于识别图像验证码的小程序

实现目标：在茫茫人海中一眼相中她（在数据库中找出目标人脸） 解决思路：Input > 人脸检测 > 人脸识别 > Output Input：可上接 视频流 实现实时检测 Output：可下接 人脸检测框 可视化 所需工具：Python + OpenCV + Keras Step1：人脸检测 现在有众多包含人脸的照片（数据来源于百度图片），我们要检测出图片中的人脸，并切出来保存。 包含目标人脸的照片 进行了两种人脸检测方案的测试，如下： 1·OpenCV_haarcascade特征分类器 优点：识别速度快、对于大图小脸的情况几乎都能够检测到 缺点：误识别情况较惨 Haar识别，输入_

直流神经网络 Conneau提出的用于文本分类的超深度卷积神经网络的Tensorflow实现。 现在已使用Tensorflow 2和tf.keras支持正确重新实现了VDCNN的体系结构。 根据实施一个简单的培训界面。 随意贡献其他实用程序，例如TensorBoard支持。 旁注，如果您是NLP文本分类的新手： 请检出新的SOTA NLP方法，例如或 。 检出以获得更好的动态绘图和数据集对象支持。 当前的VDCNN实现也非常容易移植到PyTorch上。 先决条件 Python3 Tensorflow> = 2.0 张量流数据集 麻木 数据集 原始论文测试了多个NLP数据集，包括D

1、模型结果设计 2、代码 from keras import Input, Model from keras.layers import Dense, Concatenate import numpy as np from keras.utils import plot_model from numpy import random as rd samples_n = 3000 samples_dim_01 = 2 samples_dim_02 = 2 # 样本数据 x1 = rd.rand(samples_n, samples_dim_01) x2 = rd.rand(samples_n