Keras CIFAR-10图像分类 VGG 篇

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Keras CIFAR-10图像分类 VGG 篇

除了用pytorch可以进行图像分类之外,我们也可以利用tensorflow来进行图像分类,其中利用tensorflow的后端keras更是尤为简单,接下来我们就利用keras对CIFAR10数据集进行分类。

keras介绍

keras是python深度学习中常用的一个学习框架,它有着极其强大的功能,基本能用于常用的各个模型。

keras具有的特性

1、相同的代码可以在cpu和gpu上切换;
2、在模型定义上,可以用函数式API,也可以用Sequential类;
3、支持任意网络架构,如多输入多输出;
4、能够使用卷积网络、循环网络及其组合。

keras与后端引擎

Keras 是一个模型级的库,在开发中只用做高层次的操作,不处于张量计算,微积分计算等低级操作。但是keras最终处理数据时数据都是以张量形式呈现,不处理张量操作的keras是如何解决张量运算的呢?

keras依赖于专门处理张量的后端引擎,关于张量运算方面都是通过后端引擎完成的。这也就是为什么下载keras时需要下载TensorFlow 或者Theano的原因。而TensorFlow 、Theano、以及CNTK都属于处理数值张量的后端引擎。

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