查看keras文档中，predict函数原型：predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)说明：只使用batch_size=32，也就是说每次将batch_size=32的数据通过PCI总线传到GPU，然后进行预测。在一些问题中，batch_size=32明显是非常小的。而通过PCI传数据是非常耗时的

本笔记由博客园-圆柱模板 博主整理笔记发布，转载需注明，谢谢合作!   每一个神经网络层都需要一个激活函数，例如一下样例代码：           from keras.layers.core import Activation, Densemodel.add(Dense(64))model.add(Activation('tanh'))或把

众所周知，LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列。而在使用keras搭建模型时，如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层，需要指定输入的大小。如果需要使用变长序列，那么，只需要在LSTM层前加一个Masking层，或者embedding层即可。from keras.layers import

channels_last 和 channels_firstkeras中 channels_last 和 channels_first 用来设定数据的维度顺序（image_data_format）。对2D数据来说，"channels_last"假定维度顺序为 (rows,cols,channels)， 而"channels_first"假定维度顺序为(channels, rows, cols)。

h5_to_pb.pyfrom keras.models import load_modelimport tensorflow as tfimport os import os.path as ospfrom keras import backend as K#路径参数input_path = 'input path'weight_file = 'weight.h5'weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file

def mean_squared_error(y_true, y_pred):if not K.is_tensor(y_pred):y_pred = K.constant(y_pred)y_true = K.cast(y_true, y_pred.dtype)return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)def mean_absolute_error(y_true, y_pred):if not K.is_tensor(y_

关于Keras的“层”(Layer)所有的Keras层对象都有如下方法：layer.get_weights()：返回层的权重(numpy array)layer.set_weights(weights)：从numpy array中将权重加载到该层中，要求numpy array的形状与layer.get_weights()的形状相同layer.get_config()：返回

#-*- coding: utf-8 -*-#使用神经网络算法预测销量高低import pandas as pd#参数初始化inputfile = 'data/sales_data.xls'data = pd.read_excel(inputfile, index_col = u'序号') #导入数据#数据是类别标签，要将它转换为数据#用1来表示“好”、“是”、“高