因其简单易学的曲线和有用的库，成为大数据分析最受欢迎的选择之一。Python所观察到的代码可读性也使其成为DataScience的热门选择。因为分析师可以解决复杂的问题，所以有一种容易理解的语言是最理想的。Python使得用户在遵循所需算法标准的同时更容易实现解决方案。Python支持各种库。大型数据用户自定义库用于分析中解决问题的所有阶段。
4、用Keras生成面部Python实现可用机器学习数据 Set:两者都包含人脸图像。我把这两个合并成一个文件夹。最常听到的两种图像生成技术是生成对抗网络(GAN)和LSTM网络。的训练速度很慢，而甘的训练会快很多。实际结果用了不到半个小时，就会开始出现模糊的面孔。随着时间的推移，图像会更加逼真。甘的品种很多。我用的这个叫深度卷积神经网络(DCGAN)。
卷积神经网络是目前最好的图像分类算法。生成对策网络是由一个叫IanGoodfellow的研究者发明的，GAN是在2014年推出的。甘很厉害。使用正确的数据、网络架构和超参数，您可以生成非常逼真的图像。在未来，一些高级版本的GAN或其他内容生成算法可能会让我们做一些很酷的事情:但GAN是如何工作的？GAN其实不是一个神经网络，而是两个。
5、用 keras做回归分析求X与Y的关系,为什么我线就是画不出来,是 数据有问题...既然回归方程的研究需要确定相关性，但二者都不能确定因果关系，说明回归分析不需要确定谁对因果关系负责，而是确定相关性。X和Y都可以作为自变量画一条回归曲线来研究数据之间的关系，所以不必纠结因果关系，重点应该放在-上。
6、如何从零使用Keras TensorFlow开发一个复杂深度学习模型Install h5py用于保存和加载模型:pipinstallh5py还有一些依赖包需要安装。PIPIPINSTALLNUMBY PIPIPINSTALLPILLOW为什么选择Keras: Keras是Google的工程师franoischollet开发的一个框架，可以帮助你在Theano上快速开发原型。后来这个扩展到TensorFlow，也可以做后端。
Keras被认为是构建神经网络的未来。以下是它受欢迎的一些原因:轻量级和快速开发:Keras旨在消除模板代码。几行Keras代码可以实现比原生TensorFlow代码更多的功能。您也可以轻松实现CNN和RNN，并在CPU或GPU上运行它们。Keras的基础知识Keras中的main 数据结构是模型，它定义了一个完整的图。
7、如何修改 keras已经训练好的模型的inputshape对于预测图片类别的模型来说，输入必须是4d传感器，比如训练时VGG16的输入-3/，格式为(batchsize，224，224，3)。当训练好的VGG16模型用于预测一幅图片时，只有batchsize为1。以下是VGG16在预测一张图片时所做的预处理，即对输入 数据多扩展一个维度。
8、如何比较Keras,TensorLayer,TFLearn首先，他们将神经网络抽象成不同的层，以便用户可以定制网络。Keras的优点:在Theano时代推出，有很多用户和个人维护中文文档，虽然更新很慢，纯scikitlearn编程隐藏了数据 stream的细节，没有描述清楚。到目前为止，我们还没有搞清楚keras 数据的时间，扩展性差(国外评测说Keras最初只为Theano开发，TensorFlow是在编写支持TensorFlow的代码之前发布的，为了兼容性牺牲了效率)。
