旧版本中:
from keras.layers import merge
merge6 = merge([layer1,layer2], mode = 'concat', concat_axis = 3)
新版本中:
from keras.layers.merge import concatenate
merge = concatenate([layer1, layer2], axis=3)
补充知识:keras输入数据的方法:model.fit和model.fit_generator
1.第一种,普通的不用数据增强的
from keras.datasets import mnist,cifar10,cifar100 (X_train, y_train), (X_valid, Y_valid) = cifar10.load_data() model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, shuffle=True, verbose=1, validation_data=(X_valid, Y_valid), )
2.第二种,带数据增强的 ImageDataGenerator,可以旋转角度、平移等操作。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator (trainX, trainY), (testX, testY) = cifar100.load_data() trainX = trainX.astype('float32') testX = testX.astype('float32') trainX /= 255. testX /= 255. Y_train = np_utils.to_categorical(trainY, nb_classes) Y_test = np_utils.to_categorical(testY, nb_classes) generator = ImageDataGenerator(rotation_range=15, width_shift_range=5./32, height_shift_range=5./32) generator.fit(trainX, seed=0) model.fit_generator(generator.flow(trainX, Y_train, batch_size=batch_size), steps_per_epoch=len(trainX) // batch_size, epochs=nb_epoch, callbacks=callbacks, validation_data=(testX, Y_test), validation_steps=testX.shape[0] // batch_size, verbose=1)
以上这篇关于keras中keras.layers.merge的用法说明就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持小牛知识库。
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():返回当前层配置信息的字典,层也可以借由配置信息重构 fr
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():返回当前层配置信息的字典,层也可以借由配置信息重构: l
Keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况,它实际调用的是keras.utils.print_summary model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典。模型也可以从它的config
Keras有两种类型的模型,顺序模型(Sequential)和泛型模型(Model) 两类模型有一些方法是相同的: model.summary():打印出模型概况 model.get_config():返回包含模型配置信息的Python字典。模型也可以从它的config信息中重构回去 config = model.get_config() model = Model.from_config(con
本文向大家介绍关于ThreadLocal对request和response的用法说明,包括了关于ThreadLocal对request和response的用法说明的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 记得在一篇博文中看到描述threadLocal的一句话: ThreadLocal除了适用于多线程保证每条线程都有自己的变量副本外,还适用于在线程上下文中共享某些变量值。 这两种说法是有区别的。前者
在 Keras 中有两类主要的模型:Sequential 顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。 这些模型有许多共同的方法和属性: model.layers 是包含模型网络层的展平列表。 model.inputs 是模型输入张量的列表。 model.outputs 是模型输出张量的列表。 model.summary() 打印出模型概述信息。 它是 utils.print_sum