由于方便快捷，所以先使用Keras来搭建网络并进行训练，得到比较好的模型后，这时候就该考虑做成服务使用的问题了，TensorFlow的serving就很合适，所以需要把Keras保存的模型转为TensorFlow格式来使用。...

之前需要做一个图像分类模型，因为刚入门，拿cifar10数据集练了下手，试了几种优化方案和不同的模型效果，这里就统一总结一下这段学习经历。

Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。

本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。由于本教程使用 Keras Sequential API，因此创建和训练我们的模型只需几行代码。

刚开始pip的最新版本的keras，找不到keras.models、 keras.layers

在神经网络中，我们有很多超参数，手动调整超参数非常困难。因此，我们可以使用Keras Tuner，这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。...

Keras 最初是作为 Theano 的一个方便的附加组件而发展起来的，长久以来，Keras首早先开始支持Tensorflow，然后完全成为其中的一部分。然而，我们的文章不会致力于讲述这个框架的复杂命运，而是它的功能。...

Optuna 是一个最先进的自动超参数调整框架，完全用 Python 编写。在过去的 2 年里，Kaggle社区一直在广泛使用它，具有巨大的竞争力。在本文中，我们将有一个实际操作的方法，并了解它的工作原理。...

是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数，小数点可以“浮动”。实数由一个整数或定点数（即尾数/significand/mantissa）乘以某个基数exponent（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方...

通过自动化细胞核检测，有利于检测细胞对各种治疗方法的反应，了解潜在生物学过程。队伍需要分析数据观察模式，抽象出问题并通过建立计算机模型识别各种条件下的一系列细胞核。...