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python keras安裝的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦文淵閣工作室寫的 Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式) 和（印）拉蒂普·杜瓦的 Keras深度學習實戰都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自碁峰 和機械工業所出版 。
國立中正大學 雲端計算與物聯網數位學習碩士在職專班 游寶達所指導 張森峰的 基於深度學習之系統驗證問題判斷與分類 （2018），提出python keras安裝關鍵因素是什麼，來自於深度學習、LSTM、詞向量、多元分類、Imbalanced、缺失判斷。
Python機器學習與深度學習特訓班(第二版)：看得懂也會做的AI人工智慧實戰(附120分鐘影音教學/範例程式)
為了解決python keras安裝 的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：
國內外最具代表性案例，9大專題實戰、15個分類實例 Google Colab、Microsoft Azure兩大雲端應用，人臉辨識、自然語言、 文字識別、語音轉換、分析預測、物件自動標示、影像辦識真正實練， 從資料收集整理、模型訓練調整，檢測修正到產出全面解秘！ 資料科學(Data Science)技術崛起後，人工智慧(Artificial Intelligence)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)儼然成為電腦科學最熱門的話題。其實，人工智慧的應用早已出現在我們生活周遭，如即時車牌影像辨識，以及智慧型手機中的臉部指紋辨識
解鎖、影像轉文字翻譯、智慧語音助理…等。 在人工智慧領域中最重要也最適合作為入門的程式語言非Python莫屬。本書就以TensorFlow、Keras為基底，運用Python進行實作，深入人工智慧技術，掌握機器學習與深度學習的真正強大應用。 程式人、工程師挑戰人工智慧最佳學習地圖 由類神經網路基礎到AI應用實戰 訓練、模型、預測、辨識、分析與驗證 全面深入機器學習與深度學習技術核心 ■打造專屬Python、TensorFlow與Keras最強開發環境。 ■圖解簡化複雜難懂的類神經網路觀念，涵蓋多層感知器(MLP)、卷積神經網路(CN
N)與循環神經網路(RNN)。 ■整合最夯的人工智慧雲端開發平台：Google Colab，應用雲端提供的充沛資源，全面提升運算效能。 ■加碼最新的機器學習雲端應用平台：Microsoft Azure，連結功能強大、方向多元的Web API，豐富專業應用領域。 ■顛覆只重視理論或產生結果的傳統機器學習內容，實際挑戰從資料收集與準備、模型訓練與調整、檢測修正到結果產出的最完整機器學習實戰流程。 ■全面深入不同應用面向： 印刷文字辨識、手寫文字辨識、遠端圖片分析、本機圖片分析、辨識圖片地標或名人、臉部辨識、人臉比對、語言識別、文字翻譯、黑白照片上色、人
臉情緒偵測、圖片物件偵測、人工智慧製作縮圖、圖片場景偵測、汽車型號及年份偵測、自動標示物件、資料走勢預測… ■網羅國內外最具代表性案例： 手寫文字辨識、圖片分類、即時匯率分析、文字雲與文章自動摘要、YouTube影片加上字幕、股票走勢分析、臉部辨識登入系統、擷取車牌、即時車牌影像辨識…等，進行有系統而扎實的真正演練。 ■一次領略機器學習與深度學習的重要關鍵話題： TensorFlow、Keras、Anaconda、Spyder、Jupyter Notebook、CUDA、cuDNN、MLP、Mnist、CNN、RNN、LSTM、Colab、Azure、Cogni
tive Services、Computer Vision、Face API、Language API、Text Analytics、Translator Text、Algorithmia、Jieba、wordcloud、SpeechRecognition、Aegisub、twstock、plotly、SQLite、SQLite Database Browser、Haar… ■針對專案實戰提供關鍵影音輔助教學，加速學習效率。 超值學習資源：120分鐘關鍵影音教學/範例程式檔/一探演算法雲端寶庫：Algorithmia教學PDF 感謝讀者好評 “很棒的書，我完全
沒有深度學習和機器學習的任何知識，只有Python的基礎知識，也覺得書中的說明很快就讓我了解了。” --abedul “此書把繁雜的演算法理論以圖像化的方式呈現，可以幫助我們快速了解深度學習的核心概念，讓學習門檻降低許多，而且還提供了很多實用的實作範例，是一本入門深度學習的好書…” --Victor
基於深度學習之系統驗證問題判斷與分類
為了解決python keras安裝 的問題，作者張森峰 這樣論述：
近幾十年來，各種電腦硬體架構與網路技術發展迅速，各電子大廠無不對於相關領域產品的研發時程力求縮短，同時達到更好的系統品質。這都是為了能爭取到客戶的訂單及搶得市場的佔有率。然而為了縮短時間及提高品質的要求，所以在研發過程中能快速發現品質缺陷、分析缺陷真正原因和解決並完善缺陷，將會是關鍵所在。 大數據及深度學習被運用於問題發現與缺陷辨識的領域已經有一段時間了，在研發或產線製造的應用已經有相當程度。但大多偏向於圖形數據訓練及預測模型建立來進行視覺檢測，如：印刷電路板表面元件辨識。而在系統整合性驗證這部分，卻是較少運用深度學習的方式來縮短驗證時間及提高系統品質。 本論文是因應目前
深度學習演算法在人工智慧上的應用，運用深度學習（類神經網路）對自然語言的處理，來進行大數據分析與訓練，藉由建立後的訓練模型來自動辨識系統缺陷為哪類缺失（多元分類），縮短及加速研發人員解決問題的時程。 而預測模型架構及相關技術使用，經驗實驗結果，確實對自動辨識系統缺陷為哪類缺失（多元分類）有極佳的效益，對縮短及加速研發人員解決問題的時程可以達到實質的效果。
Keras深度學習實戰
為了解決python keras安裝 的問題，作者（印）拉蒂普·杜瓦 這樣論述：
採用Python編寫的Keras能夠快速準確地訓練卷積和遞迴神經網路，這使得Keras在很短的時間裡就成為一個流行的深度學習庫。 本書介紹了如何在時下流行的Keras庫的幫助下，解決訓練深度學習模型時遇到的各種問題。從安裝和設置Keras開始，展示了如何使用Keras進行深度學習；從載入資料到擬合、評估模型獲得性能，逐步解決工作過程中遇到的每一個問題。在本書的幫助下，你可以分別實現卷積神經網路、遞迴神經網路、生成式對抗網路等。除此之外，本書還講述了如何訓練這些模型以完成影像處理和語言處理的任務。 本書最後還給出了一些實例，可以説明你直觀地瞭解Python和Keras在深度學習上的強大功能
通過閱讀本書，你將學到： 在TensorFlow中安裝和配置Keras 使用Keras庫進行神經網路程式設計 瞭解不同的Keras層 使用Keras實現簡單的前饋神經網路、卷積神經網路和遞迴神經網路 使用各種資料集和模型進行圖像和文本分類 使用Keras開發文本摘要和強化學習模型 拉蒂普·杜瓦（Rajdeep Dua）在雲計算和大資料領域擁有超過18年的經驗。他曾在IIIT Hyderabad、ISB、IIIT Delhi和Pune College of Engineering等印度一些久負盛名的科技大學教授Spark和大資料。他目前是Salesforce印度分公司開發人員
團隊的負責人，曾在海德拉巴舉行的W3C會議上展示BigQuery和Google App Engine，並領導過Google、VMware和Microsoft的開發團隊，在雲計算相關的數百個會議上發表過演講。 曼普里特·辛格·古特（Manpreet Singh Ghotra）在企業軟體和大資料軟體的開發領域擁有超過15年的經驗。他目前在Salesforce使用Keras、Apache Spark和TensorFlow等開源庫和框架從事機器學習平臺/API的開發。他曾涉足過多個機器學習系統領域，包括情感分析、垃圾郵件檢測和異常檢測。此外，他還曾是線上零售商之一的機器學習團隊的成員，使用Apach
e Mahout計算轉運時間、開發推薦系統。 譯者序 審校者簡介 前言 第1章 Keras安裝 1 1.1 引言 1 1.2 在Ubuntu 16.04上安裝Keras 1 1.2.1 準備工作 2 1.2.2 怎麼做 2 1.3 在Docker鏡像中使用Jupyter Notebook安裝Keras 7 1.3.1 準備工作 7 1.3.2 怎麼做 7 1.4 在已啟動GPU的Ubuntu 16.04上安裝Keras 9 1.4.1 準備工作 9 1.4.2 怎麼做 10 第2章 Keras資料集和模型 13 2.1 引言 13 2.2 CIFAR-10資料集 13 2
.3 CIFAR-100資料集 15 2.4 MNIST資料集 17 2.5 從CSV檔載入資料 18 2.6 Keras模型入門 19 2.6.1 模型的剖析 19 2.6.2 模型類型 19 2.7 序貫模型 20 2.8 共用層模型 27 2.8.1 共用輸入層簡介 27 2.8.2 怎麼做 27 2.9 Keras函數API 29 2.9.1 怎麼做 29 2.9.2 示例的輸出 31 2.10 Keras函數API——連結層 31 2.11 使用Keras函數API進行圖像分類 32 第3章 數據預處理、優化和視覺化 36 3.1 圖像資料特徵標準化 36 3.1.1 準備工作 3
6 3.1.2 怎麼做 37 3.2 序列填充 39 3.2.1 準備工作 39 3.2.2 怎麼做 39 3.3 模型視覺化 41 3.3.1 準備工作 41 3.3.2 怎麼做 41 3.4 優化 43 3.5 示例通用代碼 43 3.6 隨機梯度下降優化法 44 3.6.1 準備工作 44 3.6.2 怎麼做 44 3.7 Adam優化演算法 47 3.7.1 準備工作 47 3.7.2 怎麼做 47 3.8 AdaDelta優化演算法 50 3.8.1 準備工作 51 3.8.2 怎麼做 51 3.9 使用RMSProp進行優化 54 3.9.1 準備工作 54 3.9.2 怎麼做 5
4 第4章 使用不同的Keras層實現分類 58 4.1 引言 58 4.2 乳腺癌分類 58 4.3 垃圾資訊檢測分類 66 第5章 卷積神經網路的實現 73 5.1 引言 73 5.2 宮頸癌分類 73 5.2.1 準備工作 74 5.2.2 怎麼做 74 5.3 數位識別 84 5.3.1 準備工作 84 5.3.2 怎麼做 85 第6章 生成式對抗網路 89 6.1 引言 89 6.2 基本的生成式對抗網路 90 6.2.1 準備工作 91 6.2.2 怎麼做 91 6.3 邊界搜索生成式對抗網路 98 6.3.1 準備工作 99 6.3.2 怎麼做 100 6.4 深度卷積生成
式對抗網路 106 6.4.1 準備工作 107 6.4.2 怎麼做 108 第7章 遞迴神經網路 116 7.1 引言 116 7.2 用於時間序列資料的簡單RNN 117 7.2.1 準備工作 118 7.2.2 怎麼做 119 7.3 時間序列資料的LSTM網路 128 7.3.1 LSTM網路 128 7.3.2 LSTM記憶示例 129 7.3.3 準備工作 129 7.3.4 怎麼做 129 7.4 使用LSTM進行時間序列預測 133 7.4.1 準備工作 134 7.4.2 怎麼做 135 7.5 基於LSTM的等長輸出序列到序列學習 143 7.5.1 準備工作 143 7
.5.2 怎麼做 144 第8章 使用Keras模型進行自然語言處理 150 8.1 引言 150 8.2 詞嵌入 150 8.2.1 準備工作 151 8.2.2 怎麼做 151 8.3 情感分析 157 8.3.1 準備工作 157 8.3.2 怎麼做 159 8.3.3 完整代碼清單 162 第9章 基於Keras模型的文本摘要 164 9.1 引言 164 9.2 評論的文本摘要 164 9.2.1 怎麼做 165 9.2.2 參考資料 172 第10章 強化學習 173 10.1 引言 173 10.2 使用Keras進行《CartPole》遊戲 174 10.3 使用競爭DQ
N演算法進行《CartPole》遊戲 181 10.3.1 準備工作 183 10.3.2 怎麼做 187