1.基于keras的码安时域卷积网络（TCN）
2.keras怎么读？
3.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
4.keras.Dense比tf.keras.Dense更快的原因探究
5.在Ubuntu 22上编译安装R语言环境
6.Keras 中的 Adam 优化器（Optimizer）算法+源码研究

基于keras的时域卷积网络（TCN）

       时域卷积网络（TCN）是卷积神经网络家族成员之一，于年被提出，码安目前在多项时间序列数据任务中表现出色，码安优于循环神经网络（RNN）家族。码安

       TCN模型结构中，码安每个时刻的码安百科网站小程序源码下载特征xi可以是多维数据，此模型在MNIST手写数字分类任务上的码安应用和实现细节可以参考文章中的代码资源链接。

       在MNIST手写数字分类实验中，码安所使用的码安TCN模型预测精度达到0.，超越了seq2seq模型、码安基于keras的码安双层LSTM网络、双向LSTM网络、码安基于keras的码安残差网络等模型的预测精度。

       若需仅获取TCN输出序列的码安特定步骤，而非所有步骤，码安则可利用Lambda层替代Flatten层，通过lambda关键字定义匿名函数实现这一需求。

       TCN源码和简洁版实现可通过GitHub链接获取，详细代码和资源见文章末尾链接。

keras怎么读？

       keras的读音：kerəz，Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、npc源码怎么使用评估、应用和可视化。

       Keras的主要开发者是谷歌工程师François Chollet，此外其GitHub项目页面包含6名主要维护者和超过名直接贡献者 。Keras在其正式版本公开后，除部分预编译模型外，按MIT许可证开放源代码。

       Keras的神经网络API是在封装后与使用者直接进行交互的API组件，在使用时可以调用Keras的其它组件。除数据预处理外，使用者可以通过神经网络API实现机器学习任务中的常见操作，包括人工神经网络的构建、编译、学习、评估、测试等。

Bert4keras开源框架源码解析（一）概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下：

       代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。

       在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的班级首页网页源码算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。

       整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。

       在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的自助签字源码算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。

keras.Dense比tf.keras.Dense更快的原因探究

       在探索keras.Dense相较于tf.keras.Dense速度优势的实例中，我们通过测试发现了一些有趣的现象。

       首先，对比层Dense模型的运行速度，以不同hidden_size和输入shape为例：

       当hidden_size=，模型参数量约7M，输入shape为[1, , ]时，tf.keras.Dense耗时2.8ms，而keras.Dense仅需1.0ms，速度提升约2~3倍。

       当hidden_size增大至，参数量约M，同样输入shape为[1, , ]，tf.keras.Dense耗时3.1ms，keras.Dense为1.5ms，速度优势依然明显。

       然而，当输入shape变为[1, ]时，两者速度相差不大，tf.keras.Dense为1.6ms，keras.Dense为1.3ms。

       这表明，资金暗流指标源码keras.Dense在处理高维输入（rank>2）时表现出显著的优势，可能是其内部实现的效率更高。

       进一步分析源代码显示，keras.Dense和tf.keras.Dense的实现策略存在差异。keras.Dense的原始版本更为简洁，而tf.keras.Dense在兼容性和新功能上投入了更多，这可能导致了额外的开销。尽管它们都基于TensorFlow的底层矩阵运算，但tf.keras.Dense的复杂性可能解释了速度差距。

       深入研究发现，当Dense层的输入rank大于2时，tf.keras.Dense使用的tensordot接口相对于keras.backend.dot接口更为复杂，这可能是导致速度变慢的关键因素。而在rank<=2的情况下，这种影响相对较小。

在Ubuntu 上编译安装R语言环境

       在Ubuntu 版本上，安装和配置R语言环境是一项细致的工作，本文将逐步指导你完成R-4.4.0的编译安装，以及RStudio Server和Shiny Server的部署。由于默认apt包管理器提供的R版本较低，我们首先需要检查和安装必要的编译工具，如gcc 和fortran编译器。

       在编译R-4.4.0之前，确保libicu和libiconv两个库需要从源码编译安装，因为Ubuntu 的libicu .1版本不足。安装过程中，我们还需要配置虚拟屏幕xvfb和xvnc服务，以便在编译时支持图形界面。你需要创建rc.local服务，设置DISPLAY环境变量，同时配置xvfb开机启动。

       下载R-4.4.0源码后，设置LD_LIBRARY_PATH指向从源码编译的库，并配置DISPLAY，开始编译。编译过程会生成config.log，用于检查配置是否正常。安装完成后，确认R版本的功能正确，如X、ICU和iconv支持。

       此外，还需要更新系统环境，为R软件包指定C++和C++的编译器，并为R进程设置X window屏幕。RStudio Server和Shiny Server的安装和配置分别涉及用户组设置、服务器端口、图形选项和自启动服务。RStudio Server的用户登录和权限管理也很重要。

       安装Shiny Server时，要确保R包的正确路径，允许用户自行发布应用程序。在Ubuntu 上添加中文支持是必不可少的，包括安装中文字库、字体和配置R语言环境以支持中文。

       最后，我们探讨了R语言的深度学习环境，包括使用Tensorflow+Keras调用Python后端和原生R torch。这包括了软件包安装、Python路径设置、GPU环境的配置，以及在RStudio中运行Python和R torch示例，展示了如何在GPU上优化性能。

       总的来说，这篇文章详细介绍了在Ubuntu 环境中定制安装R语言环境，包括R、RStudio Server、Shiny Server的配置，以及深度学习环境的搭建，为用户提供了一个完整且实用的指南。

Keras 中的 Adam 优化器（Optimizer）算法+源码研究

       在深度学习训练中，Adam优化器是一个不可或缺的组件。它作为模型学习的指导教练，通过调整权值以最小化代价函数。在Keras中，Adam的使用如keras/examples/mnist_acgan.py所示，特别是在生成对抗网络（GAN）的实现中。其核心参数如学习率（lr）和动量参数（beta_1和beta_2）在代码中明确设置，参考文献1提供了常用数值。

       优化器的本质是帮助模型沿着梯度下降的方向调整权值，Adam凭借其简单、高效和低内存消耗的特点，特别适合非平稳目标函数。它的更新规则涉及到一阶（偏斜）和二阶矩估计，以及一个很小的数值（epsilon）以避免除以零的情况。在Keras源码中，Adam类的实现展示了这些细节，包括学习率的动态调整以及权值更新的计算过程。

       Adam算法的一个变种，Adamax，通过替换二阶矩估计为无穷阶矩，提供了额外的优化选项。对于想要深入了解的人，可以参考文献2进行进一步研究。通过理解这些优化算法，我们能更好地掌握深度学习模型的训练过程，从而提升模型性能。

Python深度学习系列网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）

       本文探讨了深度学习领域中网格搜索神经网络超参数的技术，以丢弃率dropout为例进行案例分析并提供源码。

       一、引言

       在深度学习模型训练时，选择合适的超参数至关重要。常见的超参数调整方法包括手动调优、网格搜索、随机搜索以及自动调参算法。本文着重介绍网格搜索方法，特别关注如何通过调整dropout率以实现模型正则化、降低过拟合风险，从而提升模型泛化能力。

       二、实现过程

       1. 准备数据与数据划分

       数据的准备与划分是训练模型的基础步骤，确保数据集的合理分配对于后续模型性能至关重要。

       2. 创建模型

       构建模型时，需定义一个网格架构函数create_model，并确保其参数与KerasClassifier对象的参数一致。在定义分类器时，自定义表示丢弃率的参数dropout_rate，并设置默认值为0.2。

       3. 定义网格搜索参数

       定义一个字典param_grid，包含超参数名称及其可选值。在本案例中，需确保参数名称与KerasClassifier对象中的参数一致。

       4. 进行参数搜索

       利用sklearn库中的GridSearchCV类进行参数搜索，将模型与网格参数传入，系统将自动执行网格搜索，尝试不同组合。

       5. 总结搜索结果

       经过网格搜索后，确定了丢弃率的最优值为0.2，这一结果有效优化了模型性能。

       三、总结

       本文通过案例分析与源码分享，展示了如何利用网格搜索方法优化神经网络模型的超参数，特别是通过调整dropout率以实现模型的正则化与泛化能力提升。在实际应用中，通过合理选择超参数，可以显著改善模型性能，降低过拟合风险。