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keras Erste Schritte mit Keras

Bemerkungen

Leitsatz s

Unter einem Modell wird eine Sequenz oder ein Diagramm von eigenstandigen, vollstandig konfigurierbaren Modulen verstanden, die mit moglichst geringen Einschrankungen zusammengesteckt werden konnen. Insbesondere sind neuronale Schichten, Kostenfunktionen, Optimierer, Initialisierungsschemata, Aktivierungsfunktionen und Regularisierungsschemata allesamt eigenstandige Module, die Sie kombinieren konnen, um neue Modelle zu erstellen.

Jedes Modul sollte kurz und einfach gehalten werden. Jeder Code sollte beim ersten Lesen transparent sein. Keine schwarze Magie: Es schadet der Iterationsgeschwindigkeit und der Innovationsfahigkeit.

  • Einfache Erweiterbarkeit

Neue Module lassen sich einfach hinzufugen (als neue Klassen und Funktionen), und vorhandene Module bieten zahlreiche Beispiele. Die einfache Erstellung neuer Module ermoglicht eine umfassende Ausdrucksfahigkeit, wodurch Keras fur fortgeschrittene Forschung geeignet ist.

  • Arbeit mit Python

Keine separaten Modellkonfigurationsdateien in einem deklarativen Format. Modelle werden in Python-Code beschrieben, der kompakt ist, einfacher zu debuggen ist und eine einfache Erweiterbarkeit ermoglicht.

Erste Schritte mit Keras: 30 Sekunden

Die Kerndatenstruktur von Keras ist ein Modell , eine Moglichkeit, Ebenen zu organisieren. Der Hauptmodelltyp ist das sequentielle Modell, ein linearer Stapel von Schichten. Fur komplexere Architekturen sollten Sie die funktionale Keras-API verwenden .

Hier ist das sequentielle Modell:

Das Stapeln von Ebenen ist so einfach wie .add() :

Wenn Ihr Modell gut aussieht, konfigurieren Sie seinen Lernprozess mit .compile() :

Bei Bedarf konnen Sie Ihren Optimierer weiter konfigurieren. Ein Kernprinzip von Keras besteht darin, die Dinge einigerma?en einfach zu gestalten, wahrend der Benutzer jederzeit die volle Kontrolle hat (die ultimative Kontrolle ist die einfache Erweiterbarkeit des Quellcodes).

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Sie konnen nun Ihre Trainingsdaten in Batches durchlaufen:

Alternativ konnen Sie Ihrem Modell manuell Chargen zufuhren:

Bewerten Sie Ihre Leistung in einer Zeile:

Oder generieren Sie Vorhersagen fur neue Daten:

Ein Fragebeantwortungssystem, ein Bildklassifizierungsmodell, eine Neural Turing Machine, ein word2vec Embedder oder ein anderes Modell ist genauso schnell. Die Grundideen fur tiefes Lernen sind einfach. Warum sollte ihre Umsetzung schmerzhaft sein?

Sie finden fortgeschrittenere Modelle: Fragen beantworten mit Speichernetzwerken, Textgenerierung mit gestapelten LSTMs usw. in Beispielordnern .

Installation und Einrichtung

Keras ist eine High-Level-Bibliothek fur neuronale Netzwerke, die in Python geschrieben wurde und auf TensorFlow oder Theano ausgefuhrt werden kann. Es wurde mit dem Ziel entwickelt, schnelles Experimentieren zu ermoglichen. In der Lage zu sein, mit moglichst geringer Verzogerung von der Idee zum Ergebnis zu gelangen, ist der Schlussel fur eine gute Forschung. Verwenden Sie Keras, wenn Sie eine tiefe Lernbibliothek benotigen, die:

  • Ermoglicht einfaches und schnelles Prototyping (durch vollstandige Modularitat, Minimalismus und Erweiterbarkeit).
  • Unterstutzt sowohl Faltungsnetzwerke als auch wiederkehrende Netzwerke sowie Kombinationen aus beiden.
  • Unterstutzt beliebige Konnektivitatsschemata (einschlie?lich Multi-Input- und Multi-Output-Training).
  • Lauft nahtlos auf CPU und GPU.

Installation

Keras verwendet die folgenden Abhangigkeiten:

  • neugierig, scipy
  • Pyyaml
  • HDF5 und h5py (optional, erforderlich, wenn Sie Modellspeicher- / Ladefunktionen verwenden)
  • Optional, wird jedoch empfohlen, wenn Sie CNNs verwenden: cuDNN
  • Scikit-Image (optional, erforderlich, wenn Sie die eingebauten Funktionen von Keras fur die Vorverarbeitung und Erweiterung von Bilddaten verwenden)

Keras ist eine High-Level-Bibliothek, die neben anderen Low-Level-Bibliotheken fur die Tensorverarbeitung und -manipulation eine praktische Machine Learning-API bietet, die als Backends bezeichnet wird . Zurzeit kann Keras zusatzlich zu den drei verfugbaren Backends verwendet werden: TensorFlow , Theano und CNTK .

Theano wird automatisch installiert, wenn Sie Keras mit pip installieren. Wenn Sie Theano manuell installieren mochten, lesen Sie bitte die Theano- Installationsanweisungen.

TensorFlow ist eine empfohlene Option, und Keras verwendet standardma?ig das TensorFlow- Backend, sofern verfugbar. Die Installation von TensorFlow ist am einfachsten

Wenn Sie es manuell installieren mochten, lesen Sie die TensorFlow- Installationsanweisungen.

Um Keras zu installieren, cd in den Keras- Ordner und fuhren Sie den Installationsbefehl aus:

Sie konnen Keras auch von PyPI installieren:

Aufbau

Wenn Sie Keras mindestens einmal ausgefuhrt haben, finden Sie die Keras-Konfigurationsdatei unter:

Wenn es nicht vorhanden ist, konnen Sie es erstellen. Die Standardkonfigurationsdatei sieht folgenderma?en aus:

Wechsel von TensorFlow zu Theano

Standardma?ig verwendet Keras TensorFlow als Tensor-Manipulationsbibliothek. Wenn Sie ein anderes Backend verwenden mochten, andern Sie einfach das Feld-Backend in “theano” oder “tensorflow” , und Keras verwendet die neue Konfiguration, wenn Sie Keras-Code ausfuhren.

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