keras

serve the people

tensorflow Keras Sequential 模型你提供的内容是 Keras 中 Sequential 模型的核心说明，下面从核心概念、代码解析、适用/不适用场景、扩展用法四个维度展开讲解，帮你彻底理解这个基础且常用的模型结构。

serve the people

tensorflow 零基础吃透：RaggedTensor 在 Keras 和 tf.Example 中的实战用法 (补充)keras_model的训练报错如下：这个报错的核心原因是：Keras的LSTM层无法直接处理RaggedTensor的内部不规则维度（虽然Input层声明了ragged=True，但LSTM层对RaggedTensor的原生支持存在限制，无法索引不规则的inner维度）。

weixin_42158501

SpatialTransformer库函数分析二SpatialTransformer（特别是 VoxelMorph 中的实现）之所以保持可微分（differentiable），根本原因在于：

serve the people

tensorflow 零基础吃透：RaggedTensor 在 Keras 和 tf.Example 中的实战用法这份内容会拆解 RaggedTensor 两大核心实战场景——Keras 深度学习模型输入、tf.Example 可变长度特征解析，全程用通俗语言+逐行代码解释，帮你理解“为什么用RaggedTensor”“怎么用”“核心API原理”。

深度学习框架keras使用—(1)CNN经典模型：VGGNet2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）和定位项目的第一名。 VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常

Keras深度学习框架入门教程Keras是一个高级神经网络API，基于TensorFlow、Theano或CNTK后端运行。它以用户友好、模块化和可扩展为设计目标，适合快速原型设计和生产环境部署。

serve the people

tensorflow 衔接 tf.Module 讲解 Keras 的核心设计这段内容的核心是衔接 tf.Module 讲解 Keras 的核心设计——tf.keras.layers.Layer（Keras层）和 tf.keras.Model（Keras模型）均继承自 tf.Module，因此完全具备 tf.Module 的变量收集、子模块管理等特性，同时新增了「标准化生命周期」「训练/评估工具」「灵活模型定义方式」等高层功能，让模型构建、训练、部署更简洁。

serve the people

tensorflow Keras 模型的保存与加载这段内容的核心是讲解 Keras模型的保存与加载——Keras模型继承自tf.Module，因此完全兼容tf.saved_model.save()，但Keras封装了更简洁的model.save()方法，还额外支持保存「训练相关配置（损失、优化器、指标）」，加载也更便捷，无需依赖原始Python类就能恢复模型并复用。

java1234_小锋

[免费]基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】大家好，我是java1234_小锋老师，看到一个不错的基于Python的深度学习人脸表情识别系统(Keras卷积神经网络+OpenCV+PyQt)【论文+源码+SQL脚本】，分享下哈。

TensorFlow深度学习实战——胶囊网络胶囊网络 (Capsule Network, CapsNet) 是一种新颖的深度学习网络类型，CapsNet 已经在 MNIST 分类任务上超越了最优秀的卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)。

使用互信息进行无监督学习深度学习中的一个经典问题是监督分类，监督分类需要带标注的输入图像。我们已经学习了如何在 MNIST 和 CIFAR10 数据集上执行分类任务：对于 MNIST 数据集，三层 CNN 配合全连接层可实现高达 99.3% 的准确率；而对于 CIFAR10 数据集，使用 ResNet 或 DenseNet 可获得约 94% 的准确率。这两个数据集均属于已标注数据集。与监督学习不同，本节的目标是实现无监督学习。我们关注的是无标注条件下的分类问题。核心思路是：如果能够学会对所有训练数据的潜编码向量进行聚类，那么通

语义分割详解与实现目标检测的目的是对图像中的每个对象同时进行定位和识别，而在语义分割中，目的是根据每个像素的对象类别对它们进行分类。在目标检测中，我们使用边界框来展示结果；而在语义分割中，同一物体的所有像素均属于相同类别。从视觉上看，同一物体的所有像素将呈现相同颜色，例如属于汽水罐类别的所有像素都会显示为蓝色，非汽水罐物体的像素则呈现不同颜色。语义分割具有诸多实际应用场景，在医学影像领域，它可用于分离并测量正常细胞与异常细胞区域；在卫星影像分析中，可用于测算森林覆盖率或灾害期间的洪水蔓延范围。总体而言，语义分割能用于识别属

TensorFlow Keras快速原型开发：其简洁性和模块化特性使得在开发机器学习模型时，能够快速进行实验和迭代。核心抽象：Keras 的核心抽象包括层（具有可训练权重的输入/输出转换）和模型（构成计算图的层组）。

优势演员-评论家（Advantage Actor-Critic，A2C）算法详解与实现在强化学习领域，演员-评论家 (Actor-Critic) 方法融合策略优化与价值评估，是解决复杂决策问题的重要框架。基于这一基础，优势演员-评论家 (Advantage Actor-Critic, A2C) 算法通过三个关键创新实现了性能提升：采用回合制更新替代在线学习，引入优势函数精准评估行动价值，并使用均方误差优化价值网络。此外，算法通过策略熵正则项促进探索，有效防止策略过早收敛。本节将深入解析 A2C 的理论基础，详述其与演员-评论家和 REINFORCE 算法的核心差异，并使用 Keras 实现

神经网络初探

Double DQN（DDQN）详解与实现在深度 Q 网络 (Deep Q-Network, DQN) 中，目标 Q 网络负责选择并评估每个动作，这会导致 Q 值被高估。为解决此问题，Double DQN (DDQN) 提出使用 Q 网络选择动作，而用目标 Q 网络评估动作。在本节中，我们将介绍 DDQN 的基本原理，并使用 Keras 实现 DDQN。

28-Keras：探讨高层神经网络API及其快速原型设计能力Keras是一个开源的高层神经网络API，由François Chollet于2015年开发，旨在简化深度学习模型的构建和训练过程。作为TensorFlow的高级接口，Keras以其简洁、模块化和易于扩展的特点，迅速成为数据科学家和机器学习工程师的首选工具之一。它支持多种后端引擎，包括TensorFlow、Theano和CNTK，提供了跨平台的灵活性和广泛的兼容性。

视频生成技术Deepfake我们已经了解并建立了多种用于图像生成的模型，包括 StyleGAN、Self-Attention GAN (SAGAN) 和扩散模型等，在本节中我们将继续学习视频生成(合成)。本质上，视频只是一系列图像。因此，最基本的视频生成方法是单独生成图像，并按顺序将它们放在一起以制作视频。在本节中，我们将概述视频生成。然后，我们将实现视频生成技术 Deepfake。我们将使用此功能将视频中的人脸与其他人的脸部交换。

基于 Python Keras 实现猫狗图像的精准分类效果如下图所示，图一是原图像，图二是纵向平移，图三是纵向拉伸，图四是添加了新的像素。我们可以看出在准确率上有很大的提升，训练集和验证集上的准确率是在 85%~86% 之间。同样的，训练集和验证集上的 loss 均趋于 0.35 以下，未出现大幅度的过拟合。那么我们思考一下，如何将准确率达到 90% 以上，有一种很好的优化方式就是使用预训练模型。

AIGC实战——BicycleGAN详解与实现pix2pix 和 CycleGAN 是非常的流行生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) ，不仅在学术界有许多变体，同时也有许多基于此的应用。但是，它们都有一个缺点——图像的输出看起来几乎总是相同的。例如，如果我们要执行斑马到马的转换，被转换的同一马的照片将始终具有相同的外观和色调，这是由于它学会过滤了噪声的随机性。为了进行多样化图像转换，本文详解了 BicycleGAN 如何解决此问题以生成更丰富的图像，并利用 Tensorflow2 实现 Bicycl