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使用 TensorFlow 和 Keras 构建 U-NetU-Net是图像分割领域中最为著名的架构之一。U-Net 因其形状而得名，它是一种全卷积架构，首先将图像收缩，然后将其扩展为输出结果。虽然这种收缩路径构建了一个学习特征的层次结构，但跳过连接有助于在扩展路径中将这些特征转换回相关的模型输出。

《Keras 3 ：AI 使用图神经网络和 LSTM 进行交通流量预测》作者： Arash Khodadadi 创建日期： 2021/12/28 最后修改时间： 2023/11/22 描述：此示例演示如何对图形进行时间序列预测。

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【compile】Python 内置 `compile` 函数和 TensorFlow/Keras 中的 `compile` 方法Python 内置也有一个 compile 函数和 TensorFlow/Keras 中的 compile 方法是完全不同的概念。以下是 Python 内置 compile 函数的介绍：

用 TensorFlow和Keras 搭建CNN的经典案例解析~使用 TensorFlow 和 Keras 搭建卷积神经网络（CNN）进行 MNIST 手写数字分类的示例

使用Python和Keras库实现基于双向门控循环单元（BiGRU）模型进行深度学习序列预测的示例下面是一个使用Python和Keras库实现基于双向门控循环单元（BiGRU）模型进行深度学习序列预测的示例。我们将使用一个简单的正弦波时间序列数据来演示该过程。

【AI实践】基于TensorFlow/Keras的CNN（卷积神经网络）简单实现：手写数字识别的工程实践在深度学习的广阔天地中，卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的经典模型，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，成为了图像识别领域的中流砥柱。今天，就带大家深入剖析一个基于TensorFlow/Keras实现的简单CNN模型，看看它是如何在手写数字识别任务（MNIST数据集）中大显身手的。

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【深度学习】—— 深入 Keras：从基础到实战的深度学习指南第1~4章共12章在深度学习的早期发展阶段，研究人员和开发者面临着一个复杂的局面。深度学习算法虽然展现出了强大的潜力，例如在图像识别、语音识别等领域有了初步的成功案例，但实现这些算法的过程却充满挑战。当时，不同的深度学习框架各自有着独特的语法和架构，开发和实验的成本较高。

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深度神经网络终极指南：从数学本质到工业级实现（附Keras版本代码）显示分布情况从图中大概看得出，北京的客户最多，男女客户比例大概一致，年龄和客户数量呈现正态分布（钟形曲线，中间高两边低）。

深度学习框架探秘｜Keras 应用案例解析以及 Keras vs TensorFlow vs PyTorch上一篇文章《深度学习框架探秘｜Keras：深度学习的魔法钥匙》我们初步学习了 Keras，包括它是什么、具备哪些优势（简洁易用的 API、强大的兼容性、广泛的应用领域），以及基本使用方法。本文，我将会带大家了解 Keras 在图像处理与自然语言处理领域的应用案例。以及 Keras 和 TensorFlow 及 PyTorch 的对比。话不多说，下面我们先从 Keras 的应用案例开始。

时尚搭配助手，深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统在这个每天都有新潮流涌现的时代，每天早上站在衣柜前纠结"今天穿什么"的时间，累积起来可能比我们刷短视频的时间还长。

【Pytorch和Keras】使用transformer库进行图像分类现在大多数的模型都会上传到huggface平台进行统一的管理，transformer库能关联到huggface中对应的模型，并且提供简洁的transformer模型调用，这大大提高了开发人员的开发效率。本博客主要利用transformer库实现一个简单的模型微调，以进行图像分类的任务。

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【机器学习实战入门】使用OpenCV和Keras的驾驶员疲劳检测系统防止司机疲劳驾驶警报系统中级 Python 项目 - 司机疲劳检测系统疲劳检测是一种安全技术，能够预防因司机在驾驶过程中入睡而造成的事故。

《Keras 3 神经网络紧凑型卷积转换器（Transformers）》作者：Sayak Paul 创建日期：2021/06/30 最后修改时间：2023/08/07 描述：用于高效图像分类的紧凑型卷积变压器。

《Compact Convolutional Transformers：开启计算机视觉新篇》在人工智能的浩瀚星空中，Transformer 模型宛如一颗璀璨的超新星，自 2017 年在论文《Attention Is All You Need》中横空出世后，彻底改写了自然语言处理的格局。它以创新性的自注意力机制，巧妙地捕捉到文本序列中各个位置之间的复杂依赖关系，打破了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长序列数据时的桎梏，使机器翻译、文本生成、问答系统等任务的性能实现了质的飞跃。

二、模型训练与优化（4）：模型优化-实操下面我将以 MNIST 手写数字识别模型为例，从剪枝 (Pruning) 和量化 (Quantization) 两个常用方法出发，提供一套可实际动手操作的模型优化流程。此示例基于 TensorFlow/Keras 环境，示范如何先训练一个基础模型，然后对其进行剪枝和量化，最后验证优化后的模型性能。

【TensorFlow】Keras介绍与入门tensorflow中文官网Keras 是一个高级神经网络API，它以简单性和快速实验设计为目标。Keras 既可以作为独立工具使用，也可以作为 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 Theano 等后端的接口。自2017年起，Keras 成为了 TensorFlow 的官方高级 API，并且是推荐给初学者和专家的主要界面。

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keras实现TCN网络层keras实现TCN网络层，keras3.0可用。核心思路：使用valid卷积，卷积核大小和stride大小取相同的值，Conv1d只会沿着一个方向（序列正方向）进行移动，因此卷积核计算的特征具有因果特性（与pading=='causal'效果一样）。每经过一层卷积，得到的每个时刻就代表一个kernel_size个感受野。通过堆叠层数，实现感受野的增加。

【机器学习】任务十一：Keras 模块的使用Keras 是一个开源的深度学习框架，用 Python 编写，构建于 TensorFlow 之上。它以简单、快速和易于使用为主要设计目标，适合初学者和研究者。

Keras构建卷积神经网络使用Keras构建卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一个强大且灵活的过程，它特别适合处理图像数据。以下将详细介绍如何使用Keras构建和训练一个卷积神经网络，用于图像分类任务，并解释其中的关键概念和步骤。

【人工智能】PyTorch、TensorFlow 和 Keras 全面解析与对比：深度学习框架的终极指南在深度学习领域，框架的选择直接影响到项目的开发效率、模型的性能以及未来的扩展性。一个合适的深度学习框架不仅能够提升开发速度，还能让开发者更加专注于模型设计与优化，而不是底层实现细节。那么，PyTorch、TensorFlow 和 Keras 各自有哪些独特之处？在不同的应用场景下，它们又各自适合什么样的任务？本文将为你一一解答。