这是两种不同的方式，第一种是直接使用vgg16的参数，需要在运行时下载，第二种是我们已经下载好的权重，直接在参数中输入我们的路径即可。

pandas 用于在各种文件中提取，并处理分析数据； 有DataFrame数据结构，类似表格。

在做图像场景分类的过程中，需要自定义损失函数，遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。（以下默认为分类处理）

不知道为什么，我总是需要实现某种骚操作，而这种骚操作往往是Keras不支持的。例如，我有一个padding过的矩阵，那么它一定是带masking的，然后我想要把它Flatten，再输入到Dense层。然而Keras的Flatten层不支持masking。...

在实际操作中可以用自己的数据进行测试，最终预测出的predicts，可以利用回归评价指标和y_test进行模型效果的评价。

Keras确实是一大神器，代码可以写得非常简洁，但是最近在写LSTM和DeepFM的时候，遇到了一个问题：样本的长度不一样。对不定长序列的一种预处理方法是，首先对数据进行padding补0，然后引入keras的Masking层，它能自动对0值进行过滤...

模型的fit函数有两个参数，shuffle用于将数据打乱，validation_split用于在没有提供验证集的时候，按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集

Keras 是一个模型级库，为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等底层操作，目的也就是尽量不重复造轮子。

初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti....

我们在使用GPU资源进行训练的时候，可能会发生资源耗尽的情况，那么在在这种情况，我们需要对GPU的资源进行合理的安排，具体使用办法如下：