《keras快速上手-基于python的深度学习实践》原书代码

Keras中文手册 Keras中文手册

主要介绍了解决tensorflow/keras时出现数组维度不匹配问题，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

## 《深度学习 —— keras快速开发入门》原书代码，代码可测试，适合新手练练手，很容易理解，包含类似VGG的CNN，还有GAN keras book source code

DeepBindToKeras Av在这里。 我编写了将DeepBind模型转换为Keras的代码。 这有点痛苦，但是我对结果感到满意。 一些不错的功能：与原始的DeepBind预测代码一样，如果该模型适用于DNA序列，那么我将自动取正向和反向互补序列的最大值。 我还处理了具有隐藏的完全连接层和平均池的模型的情况（某些RNA模型存在平均池）。 注意事项： Keras要求批次中的所有输入都具有相同的长度（批次之间的输入长度可以不同，但​​是在批次内，长度必须相同）。 因此，我的转换代码要求您指定输入长度。 当输入大小为<= int（conv_filter_length * 1.5）时，输出在数值精度上与DeepBind输出完全相同（我使用DeepBind附带的4个示例序列和4个模型进行了比较） 当输入大小> int（conv_filter_length * 1.5）时，输出是相

文本生成keras 使用CNN和GRU层的Keras文本生成实现

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快速入门keras，这个是keras官网的中文翻译版本，写得还是比较详细的，适合刚入门的学习

在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。 怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') 然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对应的输出，然后使用predict函数得到对应的结果 dense_result = Model(in

喀拉拉邦 更快的R-CNN的Keras实现：通过区域提议网络实现实时目标检测。 从克隆 修复了从原产地奥克隆克隆时的几个错误 用法： theano和tensorflow后端都受支持。 但是在theano中编译时间非常长，强烈建议使用Tensorflow。 train_frcnn.py可用于训练模型。 要训​​练Pascal VOC数据，只需执行以下操作： python train_frcnn.py -p /path/to/pascalvoc/ 。 Pascal VOC数据集（分类对象周围边界框的图像和注释）可以从以下网站获得： : simple_parser.py提供了使用文本文件输入数据的另一种方法。 只需提供一个文本文件，每行包含： filepath,x1,y1,x2,y2,class_name 例如： /data/imgs/img_001.jpg,837,346,981