2017-10-17 10:58:59 xiaoyufei117122 阅读数 253

今天在修改了用Keras中cnn模型训练分类的Python代码后,执行代码过程中,出现报错:


IndentationError:unindent does not match any outer indentation level


,通过网上查询资料,得知原因是,Python脚本中空格键和Tab键不支持混用,所以导致出现上述错误信息。

 

解决方法:统一缩进的格式,要么全部用Tab键缩进,要么全部用空格键缩进。

通过手动调整后,问题成功解决。

 

另一种方案:后面又找到一种方式,通过安装spyder这个python开发环境(我是在Ubuntu环境下安装的,安装方法:sudopip install spyder sudo apt-get install python-pyqt*),然后在Preferance-Editor配置选项卡中,勾选Show blank spaces这个选项。



通过该选项,可以将Python代码中的空格显示出来,如下所示:


这样,就可以快速定位到问题代码的位置,再进行针对性调整即可。

2018-12-19 20:49:56 baidu_40840693 阅读数 755

参考博客:

【Keras-CNN】CIFAR-10

https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/details/81077196#1_Data_preprocessing_12

目录:https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/category/7799135

【Keras-MLP】MNIST

【Keras-CNN】MNIST

【Keras-CNN】CIFAR-10

使用keras加载cifar-10数据集的时候需要消耗很长时间,而且还不一定能加载成功~~
原因大概是因为数据集有100多兆,down的过程中网络稍不稳定就废了。
解决办法是直接下载:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
迅雷下载的,很快就完了。
下载下来的文件放到~/.keras/datasets/ 目录下,然后将文件名改名为cifar-10-batches-py.tar.gz

【Keras-MLP】Taianic

【Keras-MLP】IMDb

【Keras-RNN】IMDb

【Keras-LSTM】IMDb

【TensorFlow-MLP】MNIST

【TensorFlow-CNN】MNIST

《Tensorflow | 莫烦 》learning notes

【TensorFlow】Programming model + 小试牛刀(仿真Neural Network )

【Keras-LeNet】CIFAR-10

【Keras-NIN】CIFAR-10

【Keras-VGG】CIFAR-10

【Keras-ResNet】CIFAR-10

【Keras-DenseNet】CIFAR-10

2019-08-15 16:22:46 qq_41185868 阅读数 1273

DL之Keras: Keras深度学习框架的注意事项(自动下载存放路径等)、使用方法之详细攻略

 

 

 

 

目录

Keras深度学习框架的注意事项

1、Keras自动下载默认数据集/模型存放位置

Windows系统

Mac系统

Linux系统

Keras深度学习框架的使用方法


 

 

 

 

 

 

Keras深度学习框架的注意事项

1、Keras自动下载默认数据集/模型存放位置

Windows系统

数据集文件:C:\用户\用户名\.keras\datasets
模型文件:C:\用户\用户名\.keras\models

 

 

Mac系统

数据集文件:~/.keras/datasets/
模型文件:~/.keras/models/

 

Linux系统

数据集文件:~/.keras/datasets/
模型文件:~/.keras/models/

 

 

 

Keras深度学习框架的使用方法

后期更新……

 

 

2016-08-15 18:10:19 tangwenbo124 阅读数 3808

最近想用Python搞搞神经网络,就用Keras了。
Caffe和Keras相比优缺点:

框架 优点 缺点
Keras 使用简单,快速开发,参考资料多 运行慢
Caffe 使用较难,参考资料少 运行快

为了快速上手,选择Keras。


1.Keras安装

安装过程全程参考:Keras深度学习框架配置

感谢博主,写的非常详细。

提醒!

如果你之前单独安装过Python和MinGW,记得先把他们删掉!!!然后再按照博主的博客安装
我就是因为电脑里多个Python和MinGW导致系统环境变量混乱,死活不成功不知道怎么解决。
最后在cmd里发现Python路径和Anaconda2里Python路径不一样,MinGw也是。然后删掉原来的Python和MinGw后,改了Python和MinGW系统环境变量,就可以了。

但是上面那篇博客有些内容经过我实验发现并不对,下面会具体讲。


2.博客内容修改

修改1:博主给的手写数字识别例子mnist里面有一个函数要更改,不然运行不了。直接运行就会如下错误:

Exception: Unexpected keyword argument passed to optimizer: l2

错误截图如下:
错误截图

具体原因:我认为是因为keras版本更新,相应函数有所变动导致的,博主用的是keras 0.3.3,我用的是最新的keras 1.0.7

更改方法
将cnn.py中第88行代码

       sgd = SGD(l2=0.0, lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

更改为:

       sgd = SGD(lr=0.05, momentum=0.9, decay=1e-6, nesterov=True)

是因为在keras中SGD的构造函数并没有参数l2(Python刚看了一天,不知道有没有构造函数这种说法)。
SGD的构造函数如下,可以看到下面并没有l2参数,所以删掉就行了

        class SGD(Optimizer):
             def __init__(self, lr=0.01, momentum=0., decay=0.,
                         nesterov=False, **kwargs):
                   super(SGD, self).__init__(**kwargs)

修改2:博客里下面这一步是没有必要的,安装完Anaconda后自带的theano文件夹没有问题,我没有更改运行mnist例子成功了。
这里写图片描述

运行成功截图:
这里写图片描述
其中Epoch是迭代次数,ETA是预计剩余时间。

2019-11-06 19:50:33 zimiao552147572 阅读数 1306

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7.人工智能AI:Keras PyTorch 深度学习实战(不定时更新)
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8.搜索引擎:Elasticsearch、Solr、Lucene
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3.Keras 深度学习实战、PyTorch 深度学习、Python 深度学习、动手学 深度学习

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18.人工智能中 Numpy的 相关函数使用

19.使用 Keras 定义简单神经网络来识别 MNIST 手写数字的网络

20.数据结构与算法(java/python/C实现):时间复杂度、冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、归并排序、二叉树、队列、链表、栈

21.百度飞浆paddlepaddle下载安装

22.机器翻译 MXNet(使用含注意力机制的编码器—解码器)

23.Keras 相关语法详解

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