keras:model.compile损失函数的用法

在2.2.0版本前, from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class MyLayer(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层

keras自定义函数时候,正常在模型里自己写好自定义的函数,然后在模型编译的那行代码里写上接口即可.如下所示,focal_loss和fbeta_score是我们自己定义的两个函数,在model.compile加入它们,metrics里'accuracy'是keras自带的度量函数. def focal_loss(): ... return xx def fbeta_score(): ... return yy model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), lo

首先辨析一下概念: 1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种"指标", 比如accuracy,是为了直观地了解算法的效果,充当view的作用,并不参与到优化过程 在keras中实现自定义loss, 可以有两种方式,一种自定义 loss function, 例如: # 方式一 def vae_loss(x, x_decoded_mean): xent_loss = objectives.binary_

在Keras中可以自定义损失函数,在自定义损失函数的过程中需要注意的一点是,损失函数的参数形式,这一点在Keras中是固定的,须如下形式: def my_loss(y_true, y_pred): # y_true: True labels. TensorFlow/Theano tensor # y_pred: Predictions. TensorFlow/Theano tensor of the same shape as y_true . . . return scalar #返回一个标量

损失函数loss:该参数为模型试图最小化的目标函数,它可为预定义的损失函数名,如categorical_crossentropy.mse,也可以为一个损失函数.详情见losses 可用的损失目标函数: mean_squared_error或mse mean_absolute_error或mae mean_absolute_percentage_error或mape mean_squared_logarithmic_error或msle squared_hinge hinge categorica

keras训练 fit( self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None ) 1. x:输入数据.如果模型只有一个输入,那么x的类型是numpy array,如果模型有多个输入,那么x的类型应当为list,list的元素是对应

关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了. 两者均是利用生成器,每次载入一个batch-size的数据进行训练. 那么fit_generator与train_on_batch该用哪一个呢? train_on_batch(self, x, y, class_weight=None, sample_weight=None) fit_generator(self, generator, samples_

如下所示: keras.backend.clip(x, min_value, max_value) 逐元素clip(将超出指定范围的数强制变为边界值) 参数 x: 张量或变量. min_value: Python 浮点或整数. max_value: Python 浮点或整数. 返回 一个张量. import tensorflow as tf from keras import backend a = tf.constant(2.1) #定义tensor常量 b = backend.clip(a,

最近在工作中进行了NLP的内容,使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的. Keras中embedding层做一下介绍. 中文文档地址:https://keras.io/zh/layers/embeddings/ 参数如下: 其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length. 初始化方法参数设置后面会单独总结一下. demo使用预训练(使用百度百科(word2vec)的语料库)参考 embedding使用的demo参考: def creat

keras中的fit_generator和fit函数均返回History对象,那么History怎么用呢?事实上History对象已经记录了运行输出.在了解之前,我们甚至自己定义回调函数记录损失和准确率等. 相关keras源码位于网址: class History(Callback): """Callback that records events into a `History` object. This callback is automatically applied

需求:Resnet50做调优训练,将最后分类数目由1000改为500. 问题:网上下载了resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5,更改了Resnet50后,由于所有层均参加训练,导致训练速度慢.实际上只需要训练最后3层,前面的层都不需要训练. 解决办法: ①将模型拆分为两个模型,一个为前面的notop部分,一个为最后三层,然后利用model的trainable属性设置只有后一个model训练,最后将两个模型合并起来. ②不用拆分,遍

<Django model update的各种用法介绍>文章介绍了Django model的各种update操作,这篇文章就是她的姊妹篇,详细介绍Django model select的用法,配以对应MySQL的查询语句,理解起来更轻松. 基本操作 # 获取所有数据,对应SQL:select * from User User.objects.all() # 匹配,对应SQL:select * from User where name = '运维咖啡吧' User.objects.filter(

错误描述: 1.保存模型:model.save_weights('./model.h5') 2.脚本重启 3.加载模型:model.load_weights('./model.h5') 4.模型报错:ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers. 问题分析: 模型创建后还没有编译,一般是在模型加载前调用model.build(input_shape)