本期仍旧由村长为大家供稿，内容是Medium上面一篇文章的翻译，原文George Seif于2018年7月31日所作，大家如果对原文有兴趣可以参考以下链接：

使用tf.keras，您可以设计，拟合，评估和使用深度学习模型，从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务（如分类和回归预测建模）可供希望完成任务的普通开发人员使用。...

说明：系统是unbuntu14.04LTS，32位的操作系统，以前安装了python3.4，现在想要安装theano和keras。步骤如下：

layer.get_weights(): # 以Numpy矩阵的形式返回层的权重。

实验室新装了keras，发现keras默认后端是tensorflow，想换回theano，看了官方文档也没搞懂，最终搞定，很简单。

以上这篇Keras自动下载的数据集/模型存放位置介绍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。

ShuffleNet是由旷世发表的一个计算效率极高的CNN架构，它是专门为计算能力非常有限的移动设备(例如，10-150 MFLOPs)而设计的。该结构利用组卷积和信道混洗两种新的运算方法，在保证计算精度的同时，大大降低了计算成本。Imag...

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Keras 中包含了各式优化器供我们使用，但通常我会倾向于使用 SGD 验证模型能否快速收敛，然后调整不同的学习速率看看模型最后的性能，然后再尝试使用其他优化器。...

1、一张图片属于多个标签，比如，data:一件蓝色的上衣图片.jpg，label:蓝色，上衣。其中label包括两类标签，label1第一类：上衣，裤子，外套。label2第二类，蓝色，黑色，红色。这样两个输出label1，label2都是是分类，我们可以直接把label1和l...