自关注与文本分类 本仓库基于自关注机制实现文本分类。 依赖 Python 3.5 凯拉斯 数据集 IMDB影评高度分类数据集，来自IMDB的25,000条影评，被标记为正面/纵向两种评价。影评已被预先为词下标构成的序列。方便起见，单词的下标基于它在数据集中出现的频率标定，例如整数3所编码的词为数据集中第3常出现的词。 按照惯例，0不代表任何特定的词，而编码为任何未知单词。 用法 训练 $ python imdb_attention.py 比较结果 算法 训练时间（每纪元） Val准确率 Val损失 所需Epoch数 LSTM 116秒 0.8339 0.3815 2 双向LSTM

CNN-文本分类-keras 它是中作为功​​能api的简化实现 要求 训练 运行以下命令，如果要更改它将运行100个纪元，只需打开 python model.py 对于新数据 您必须重建词汇表然后进行培训。 引文 @misc{bhaveshoswal, author = {Bhavesh Vinod Oswal}, title = {CNN-text-classification-keras}, year = {2016}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished =

Keras保存为可部署的pb格式 加载已训练好的.h5格式的keras模型 传入如下定义好的export_savedmodel()方法内即可成功保存 import keras import os import tensorflow as tf from tensorflow.python.util import compat from keras import backend as K def export_savedmodel(model): ''' 传入keras model会自动保存为pb格式 ''' model_path = model/ # 模型保存的路径 mod

keras的resnet，inceptionV3，xception模型

- 笔记这是将该应用程序投入生产的示例，您应该使用celery或aws lambda。

自我监督的拼图游戏 TensorFlow和Keras中“解决拼图难题的无监督学习视觉表示”的论文实施

Python Keras安装包2.2.4 tensorflow1.14安装包全

主要介绍了Pytorch转keras的有效方法,以FlowNet为例讲解，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

PPO-Keras Keras实施PPO解决OpenAI体育馆环境

本代码为FCN的keras实现，供初学者学习使用，因为要恰饭所以设置收费，学生党可以在原文下留言，我可以发到你邮箱 原文连接：https://blog.csdn.net/weixin_42834786/article/details/121257711