Python高级架构模式知识点总结_Python

1、残差连接是目前常用的组件，解决了大规模深度学习模型梯度消失和瓶颈问题。

通常，在10层以上的模型中追加残差连接可能有帮助。

				?

									from keras import layers

									x = ...

									y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(x)

									y = layers.Conv2D(128, 3, activation='relu', padding='same')(y)

									y = layers.MaxPooling2D(2, strides=2)(y)

									# 形状不同，要做线性变换：

									residual = layers.Conv2D(128, 1, strides=2, padding='same')(x)  # 使用 1×1 卷积，将 x 线性下采样为与 y 具有相同的形状

									y = layers.add([y, residual])

2、标准化用于使模型看到的不同样本更相似，有助于模型的优化和泛化。

				?

									# Conv

									conv_model.add(layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'))

									conv_model.add(layers.BatchNormalization())

									# Dense

									dense_model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))

									dense_model.add(layers.BatchNormalization())

3、深度可分离卷积层，在Keras中被称为SeparableConv2D，其功能与普通Conv2D相同。

但是SeparableConv2D比Conv2D轻，训练快，精度高。

				?

									from tensorflow.keras.models import Sequential, Model

									from tensorflow.keras import layers

									height = 64

									width = 64

									channels = 3

									num_classes = 10

									model = Sequential()

									model.add(layers.SeparableConv2D(32, 3,activation='relu',input_shape=(height, width, channels,)))

									model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))

									model.add(layers.MaxPooling2D(2))

									model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))

									model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu'))

									model.add(layers.MaxPooling2D(2))

									model.add(layers.SeparableConv2D(64, 3, activation='relu'))

									model.add(layers.SeparableConv2D(128, 3, activation='relu'))

									model.add(layers.GlobalAveragePooling2D())

									model.add(layers.Dense(32, activation='relu'))

									model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))

									model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')

Counter实例扩展：

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									from collections import Counter

									list1 = ['a','b','c',23,23,'a','d','b','e']

									counter1 = Counter(list1)

									print(counter1)

									print(counter1['a'])

									#1.1.1统计不同单词的数目

									print(len(set(list1)))

									#1.1.2对统计结果进行分组 下面的方法表示分为4组，不填默认全部分组，以列表

									#存储，里面元素是tuple对象

									print(counter1.most_common(4))

									#1.1.3 elements()获取Counter()生成对象的所有键名，重复的几个会全部打印

									# 该方法返回一个迭代器对象

									keylist = counter1.elements()

									print(keylist)

									print(list(keylist))

									#1.1.4 update(x) 更新计数器 把x的内容加入到原来计数器中

									#x可以作为字符串，列表，元组，集合，但是不能作为字典，纯数字，否则报错

									list2 = ['a','d','f','q',2,3,2,3,4]

									print(counter1)

									counter1.update(list2)

									print(counter1)

									#1.1.5 substract(x) 更新计数器 把x代表的次数减少1，默认减少1,(通过字典形式指定一次减少的个数)

									#，不存在则减为-1，依次减，作用与update()相反

									counter1.subtract('a')

									print(counter1)

									counter1.subtract(['a','b',2])

									print(counter1)

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原文链接：https://www.py.cn/jishu/jichu/32600.html

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