Keras: 基于 Python 的深度学习库 Keras: The Python Deep Learning library* Author: Keras-Team Contributor: 万 震 (WAN Zhen) � wanzhenchn � wanzhen@cqu.edu.cn 2018 年 12 月 24 日 *Copyright © 2018 by Keras-Team Keras-Team 前 言 整理 Keras: 基于 Python 的深度学习库 PDF 版的主要原因在于学习 Keras 深度学习库时方 便本地查阅，下载最新 PDF 版本请访问: https://github.com/wanzhenchn/keras-docs-zh。 感谢 keras-team 所做的中文翻译工作，本文档制作基于此处。 严正声明：本文档可免费用于学习和科学研究，可自由传播，但切勿擅自用于商业用途，由 Otherwise, the contributor is not responsible for the consequences. 目录 I 目录 1 Keras: 基于 Python 的深度学习库 1 1.1 你恰好发现了 Keras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 指导原则

结、归纳出一些逻辑规则，并将逻辑规则以计算机程序的方式实现，来开发出智能系统。 但是这种显式的规则往往过于简单，并且很难表达复杂、抽象的概念和规则。这一阶段被 称为推理期。 1970 年代，科学家们尝试通过知识库加推理的方式解决人工智能，通过构建庞大复杂 的专家系统来模拟人类专家的智能水平。这些明确指定规则的方式存在一个最大的难题， 就是很多复杂、抽象的概念无法用具体的代码实现。比如人类对图片的识别、对语言的理 13 是一个基于 Python 语言、定位底层运算的计算库，Theano 同时支持 GPU 和 CPU 运 算。由于 Theano 开发效率较低，模型编译时间较长，同时开发人员转投 TensorFlow 等原因，Theano 目前已经停止维护。 ❑ Scikit-learn 是一个完整的面向机器学习算法的计算库，内建了常见的传统机器学习算 法支持，文档和案例也较为丰富，但是 Scikit-learn CPU。由于开发时间较早，在业界的知名度较高，2017 年 Facebook 推出了 Caffe 的升级版本 Cafffe2，Caffe2 目前已经融入到 PyTorch 库中。 ❑ Torch 是一个非常优秀的科学计算库，基于较冷门的编程语言 Lua 开发。Torch 灵活性 较高，容易实现自定义网络层，这也是 PyTorch 继承获得的优良基因。但是由于 Lua 语言使用人群较少，Torch

安装CUDA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 755 16.3.3 安装库以运行代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 757 16.3.4 远程运行Jupyter笔记本 良好的工具的支持。关键思想应该被清楚地提炼出来，尽可能减少需要让新的从业者跟上时代的入门时间。 成熟的库应该自动化常见的任务，示例代码应该使从业者可以轻松地修改、应用和扩展常见的应用程序，以 满足他们的需求。以动态网页应用为例。尽管许多公司，如亚马逊，在20世纪90年代开发了成功的数据库驱 动网页应用程序。但在过去的10年里，这项技术在帮助创造性企业家方面的潜力已经得到了更大程度的发挥， 例如，如何对TensorFlow中 的矩阵进行基本的数值计算)或实现特定技术的代码示例（例如，LeNet、AlexNet、ResNet的代码片段），这 些代码示例分散在各种博客帖子和GitHub库中。但是，这些示例通常关注如何实现给定的方法，但忽略了为 什么做出某些算法决策的讨论。虽然一些互动资源已经零星地出现以解决特定主题。例如，在网站Distill1上 发布的引人入胜的博客帖子或个人博

NumPy数组(ndarry)对象 03 ufunc函数 04 NumPy的函数库 3 1.NumPy概述 01 NumPy概述 02 NumPy数组(ndarry)对象 03 ufunc函数 04 NumPy的函数库 4 NumPy(Numeric Python)是Python的一种开源的数值计算扩展库。 它包含很多功能： · 创建n维数组（矩阵） · 对数组进行函数运算 NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处 理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大 型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore， NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或 Matlab 等所做的任务。 NumPy是什么？ 6 标准的Python中用list（列表）保存值，可以当做数组使用，但因为列表 原生的Python安装： · 在cmd中输入 安装之后，我们用导入这个库 > import numpy as np NumPy的安装 > pip install numpy 8 2.NumPy数组(ndarry)对象 01 NumPy概述 02 NumPy数组(ndarry)对象 03 ufunc函数 04 NumPy的函数库 9 1.1 认识 NumPy 数组对象 >import

1]区间 Z-Score标准化 ?∗ = ? − ? ? ?2 = 1 ? ෍ ?=1 ? (? ? −?)2 ? = 1 ? ෍ ?=1 ? ? ? 处理后的数据均值为0，方差为1 数据归一化的目的是使得各特征对目标变 量的影响一致，会将特征数据进行伸缩变 化，所以数据归一化是会改变特征数据分 布的。 数据标准化为了不同特征之间具备可比性 ，经过标准化变换之后的特征数据分布没 ，经过标准化变换之后的特征数据分布没 有发生改变。 就是当数据特征取值范围或单位差异较大时 ，最好是做一下标准化处理。 数据规范化 使不同规格的数据转换到同一规格。 2. 特征构建 10 定量特征二值化 设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0，使 用preproccessing库的Binarizer类对数据进行二值化的代码如下： 2. 特征构建 from sklearn.preprocessing #二值化，阈值设置为3，返回值为二值化后的数据 Binarizer(threshold=3).fit_transform(iris.data) 11 定性特征哑编码 使用preproccessing库的OneHotEncoder类对数据进行哑编码的 代码如下： 2. 特征构建 from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder #哑编码，对IRI

1 2022年01月 机器学习-机器学习库Scikit-learn 黄海广 副教授 2 本章目录 01 Scikit-learn概述 02 Scikit-learn主要用法 03 Scikit-learn案例 3 1.Scikit-learn概述 01 Scikit-learn概述 02 Scikit-learn主要用法 03 Scikit-learn案例 Matplotlib的开源Python机器学习 包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数 据分析师首选的机器学习工具包。 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了， scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学 习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估三大模块。 5 6 2.Scikit-learn主要用法 Scikit-learn主要用法 使⽤Scikit-learn进⾏数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 构建转换器实例 scaler = StandardScaler() 拟合及转换 scaler.fit_transform(X_train) 数据预处理 Z-Score标准化 ?∗ = ? − ? ? ?2 = 1 ? ෍

的 优化算法。 26 机器学习的概念-模型评估 当损失函数给定时，我们将基于模型训练数据的误差(Training Error)和测试数据的 误差(Testing Error)作为模型评估的标准。 测试误差的具体定义为：????? = 1 ?′ ෍ ?=1 ?′ L ??, መ? ?? 其中，?′为测试数据数量，L(??, መ?(??))是损失函数，??代表真实标签， መ?(? ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能， 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融

weights bias … … … … b + w1 wk wK x1 xk xK 神经元 (z ) 1 (z ) = e− z 1 + z 24 主要的几种神经网络 标准神经网络(NN) 递归神经网络 (RNN) 卷积神经网络(CNN) 25 深度学习的硬件 26 • TPU (Tensor Processing Units) Google Cloud ⚫Pycharm https://www.jetbrains.com/pycharm/ Pycharm 提供 免费的社区版 与 付费的专业版。专业版额外增加了一些功能， 如项目模板、远程开发、数据库支持等。个人学习 Python 使用免费的社区版 已足够。 如果有edu邮箱，那么推荐使用专业版，edu邮箱是可以免费使用专业版的。 安装过程照着提示一步步操作就可以了。 注意：安装路径尽量不使用带有 算的扩展程序库，包括： 1、一个强大的N维数组对象Array； 2、比较成熟的（广播）函数库； 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包； 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy 配合使用更加方便。 NumPy（Numeric Python）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、 矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融

实人认证: 卡证识别 + 人脸检测 + 活体检测 + 人脸 识别 … 模型构建: 问题: ✗ 方案复杂周期长/见效慢 ✗ 细节多难免踩坑 解决方案: 标准化  标准化模型库  标准化解决方案 1.方案复杂 图像 搜索 推荐 语音 视频理解 NLP 广告 CNN RNN GNN MLP Tensorflow PyTorch Parameter Server Components Framework EasyVision EasyRec GraphLearn EasyTransfer 标准化: Standard Libraries and Solutions 标准化: Standard Libraries EasyRec: 推荐算法库 标准化: Standard Libraries ImageInput Data Aug VideoInput Resnet 分布式存储  分布式查询 功能完备:  GSL/负采样  主流图算法  异构图 (user/item/attribute)  动态图 标准化: Standard Libraries Graph-Learn: 分布式图算法库 标准化: Standard Solutions Continuous Optimization: Active learning Data Label

数据分布： 多变量房价预测问题：特征归一化 房屋面积和卧室数量这两个变量（特征）在数值上差了1000倍。在这种情况下，通常先进 行特征缩放（Scaling），再开始训练，可以加速模型收敛。 平均值 标准差 多变量房价预测问题 面积（平方英尺） 卧室数量（个） 价格（美元） 0.13001 -0.22368 0.475747 -0.50419 -0.22368 -0.08407 0.502476 (数据流图) 创建会话 (运行环境) 训练模型 数据分析库：Pandas Pandas 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的高性能和易于上手的数 据结构化和数据分析工具。 数据框（Data Frame）是一个二维带标记的数据结构，每列（column）数据类型 可以不同。我们可以将其当作电子表格或数据库表。 数据读入 pandas.read_csv 方法实现了快速读取 数据可视化库：matplotlib & seaborn & mplot3d matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成出版物质量级别的图像和各种硬拷贝格式， 并广泛支持多种平台，如：Python 脚本，Python，IPython Shell 和 Jupyter Notebook。 seaborn 是一个基于 matplotlib的 Python 数据可视化库。它提供了更易用的高级接口，用