[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-erhwenkuo--deep-learning-with-keras-notebooks":3,"similar-erhwenkuo--deep-learning-with-keras-notebooks":70},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":9,"readme_en":10,"readme_zh":11,"quickstart_zh":12,"use_case_zh":13,"hero_image_url":14,"owner_login":15,"owner_name":16,"owner_avatar_url":17,"owner_bio":18,"owner_company":19,"owner_location":20,"owner_email":21,"owner_twitter":22,"owner_website":23,"owner_url":24,"languages":25,"stars":30,"forks":31,"last_commit_at":32,"license":22,"difficulty_score":33,"env_os":34,"env_gpu":35,"env_ram":36,"env_deps":37,"category_tags":48,"github_topics":50,"view_count":54,"oss_zip_url":22,"oss_zip_packed_at":22,"status":55,"created_at":56,"updated_at":57,"faqs":58,"releases":69},10103,"erhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks","deep-learning-with-keras-notebooks","Jupyter notebooks for using & learning Keras","deep-learning-with-keras-notebooks 是一个专为深度学习初学者和爱好者打造的实战教程库，通过一系列 Jupyter Notebook 示例，系统性地讲解如何使用 Keras 框架解决实际问题。它主要解决了新手在学习深度学习时面临的“理论懂但不会写代码”的痛点，提供了从环境配置、数据预处理到模型构建与可视化的完整代码范例。\n\n这套资源非常适合开发者、在校学生以及任何对人工智能感兴趣的自学者使用。无论你是想入门图像识别，还是希望理解循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）的原理，都能在这里找到对应的练手项目。内容涵盖广泛，不仅包括经典的 MNIST 手写数字识别、交通标志分类和人脸关键点检测，还深入探讨了如何从零构建 VGG 网络、利用预训练模型进行迁移学习，以及自动编码器和序列到序列（Seq-to-Seq）等进阶主题。\n\n其独特亮点在于“手把手”的教学风格：作者不仅提供了基于 Python 3.6 和 Keras 2.1.1 的可运行代码，还特别分享了如自制扑克牌数据集、破解验证码等趣味案例，并详细解释了图像增强技术在处理小数据集时的关键作用。此","deep-learning-with-keras-notebooks 是一个专为深度学习初学者和爱好者打造的实战教程库，通过一系列 Jupyter Notebook 示例，系统性地讲解如何使用 Keras 框架解决实际问题。它主要解决了新手在学习深度学习时面临的“理论懂但不会写代码”的痛点，提供了从环境配置、数据预处理到模型构建与可视化的完整代码范例。\n\n这套资源非常适合开发者、在校学生以及任何对人工智能感兴趣的自学者使用。无论你是想入门图像识别，还是希望理解循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）的原理，都能在这里找到对应的练手项目。内容涵盖广泛，不仅包括经典的 MNIST 手写数字识别、交通标志分类和人脸关键点检测，还深入探讨了如何从零构建 VGG 网络、利用预训练模型进行迁移学习，以及自动编码器和序列到序列（Seq-to-Seq）等进阶主题。\n\n其独特亮点在于“手把手”的教学风格：作者不仅提供了基于 Python 3.6 和 Keras 2.1.1 的可运行代码，还特别分享了如自制扑克牌数据集、破解验证码等趣味案例，并详细解释了图像增强技术在处理小数据集时的关键作用。此外，项目中包含的模型可视化章节，能帮助用户直观理解卷积神经网络究竟“学”到了什么。对于希望拥有一块 GPU 来加速学习过程的朋友，这更是一份不可多得的实践指南。","# deep-learning-with-keras-notebooks\n\n這個github的repository主要是個人在學習Keras的一些記錄及練習。希望在學習過程中發現到一些好的資訊與範例也可以對想要學習使用\nKeras來解決問題的同好，或是對深度學習有興趣的在學學生可以有一些方便理解與上手範例來練練手。如果你\u002F妳也有相關的範例想要一同分享給更多的人, 也歡迎issue PR來給我。\n\n這些notebooks主要是使用Python 3.6與Keras 2.1.1版本跑在一台配置Nivida 1080Ti的Windows 10的機台所產生的結果, 但有些部份會參雜一些Tensorflow與其它的函式庫的介紹。 對於想要進行Deeplearning的朋友們, 真心建議要有GPU啊~!\n\n如果你\u002F妳覺得這個repo對學習deep-learning有幫助, 除了給它一個star以外也請大家不吝嗇去推廣給更多的人。\n\n## 內容\n\n### 0.圖像資料集\u002F工具介詔\n* [0.0: COCO API解說與簡單範例](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F0.0-coco-dataset-api.ipynb)\n\n* [0.1: 土炮自製撲克牌圖像資料集](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F0.1-poker-cards-dataset.ipynb)\n\n* [0.2: 使用Pillow來進行圖像處理](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F0.2-image-processing-pillow.ipynb)\n\n### 1.Keras API範例\n* [1.0: 使用圖像增強來進行深度學習](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.0-image-augmentation.ipynb)\n\n* [1.1: 如何使用Keras函數式API進行深度學習](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.1-keras-functional-api.ipynb)\n\n* [1.2: 從零開始構建VGG網絡來學習Keras](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.2-vgg16-from-scratch.ipynb)\n\n* [1.3: 使用預訓練的模型來分類照片中的物體](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.3-use-pretrained-model.ipynb)\n\t\n* [1.4: 使用圖像增強來訓練小數據集](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.4-small-datasets-image-augmentation.ipynb)\n\n* [1.5: 使用預先訓練的卷積網絡模型](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.5-use-pretrained-model-2.ipynb)\n\n* [1.6: 卷積網絡模型學習到什麼的可視化](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.6-visualizing-what-convnets-learn.ipynb)\n\n* [1.7: 構建自動編碼器(Autoencoder)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.7-autoencoder.ipynb)\n\n* [1.8: 序列到序列(Seq-to-Seq)學習介詔](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.8-seq2seq-introduction.ipynb)\n\n* [1.9: One-hot編碼工具程序介詔](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.9-onehot-encoding-introduction.ipynb)\n\n* [1.a: 循環神經網絡(RNN)介詔](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.a-rnn-introduction.ipynb)\n\n* [1.b: LSTM的返回序列和返回狀態之間的區別](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.b-lstm-return-sequences-states.ipynb)\n\n* [1.c: 用LSTM來學習英文字母表順序](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.c-lstm-learn-alphabetic-seq.ipynb)\n\n### 2.圖像辨識 (Image Classification) \n* [2.0: Julia(Chars74K) 字母圖像辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.0-first-steps-with-julia.ipynb)\n\n* [2.1: 交通標誌圖像辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.1-traffic-signs-recognition.ipynb)\n\n* [2.2: 辛普森卡通圖像角色辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.2-simpson-characters-recognition.ipynb)\n\n* [2.3: 時尚服飾圖像辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.3-fashion-mnist-recognition.ipynb)\n\n* [2.4: 人臉關鍵點辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.4-facial-keypoints-recognition.ipynb)\n\n* [2.5: Captcha驗證碼辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.5-use-keras-break-captcha.ipynb)\n\n* [2.6: Mnist手寫圖像辨識(MLP)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.6-mnist-recognition-mlp.ipynb)\n\n* [2.7: Mnist手寫圖像辨識(CNN)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.7-mnist-recognition-cnn.ipynb)\n\n### 3.物體偵測 (Object Recognition)\n* [3.0: YOLO物體偵測演算法概念與介紹](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.0-yolo-algorithm-introduction.ipynb)\n\n* [3.1: YOLOv2物體偵測範例](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.1-yolov2-object-detection.ipynb)\n\n* [3.2: 浣熊 (Racoon)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.2-yolov2-train_racoon_dataset.ipynb)\n\n* [3.3: 浣熊 (Racoon)偵測-YOLOv2模型的使用](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.3-yolov2-racoon_detection_inaction.ipynb)\n\n* [3.4: 袋鼠 (Kangaroo)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.4-yolov2-train-kangaroo-dataset.ipynb)\n\n* [3.5: 雙手 (Hands)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.5-yolov2-train-hands-dataset.ipynb)\n\n* [3.6: 辛普森卡通圖像角色 (Simpson)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.6-yolov2-train-simpson-dataset.ipynb)\n\n* [3.7: MS COCO圖像偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.7-yolov2-train-coco-dataset.ipynb)\n\n### 4.物體分割 (Object Segmentation)\n\n### 5.關鍵點偵測 (Keypoint Detection)\n\n### 6.圖像標題 (Image Caption)\n\n### 7.人臉偵測辨識 (Face Detection\u002FRecognition)\n* [7.0: 人臉偵測 - OpenCV (Haar特徵分類器)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.0-opencv-face-detection.ipynb)\n\n* [7.1: 人臉偵測 - MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.1-mtcnn-face-detection.ipynb)\n\n* [7.2: 人臉辨識 - 臉部偵測、對齊 & 裁剪](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.2-face-detect-align-and-crop.ipynb)\n\n* [7.3: 人臉辨識 - 人臉部特徵擷取 & 人臉分類器](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.3-face-embedding-and-classifier.ipynb)\n\n* [7.4: 人臉辨識 - 轉換、對齊、裁剪、特徵擷取與比對](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.4-face-recognition.ipynb)\n\n* [7.5: 臉部關鍵點偵測 (dlib)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.5-face-landmarks-detection.ipynb)\n\n* [7.6: 頭部姿態(Head pose)估計 (dlib)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.6-head-pose-estimation.ipynb)\n\n### 8.自然語言處理 (Natural Language Processing)\n* [8.0: 單詞嵌入(word embeddings)介詔](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.0-using-word-embeddings.ipynb)\n\n* [8.1: 使用結巴(jieba)進行中文斷詞](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.1-jieba-word-tokenizer.ipynb)\n\n* [8.2: Word2vec詞嵌入(word embeddings)的基本概念](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.2-word2vec-concept-introduction.ipynb)\n\n* [8.3: 使用結巴(jieba)進行歌詞分析](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.3-jieba-lyrics-analysis.ipynb)\n\n* [8.4: 使用gensim訓練中文詞向量 (word2vec)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.4-word2vec-with-gensim.ipynb)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n","# 深度學習與Keras筆記本\n\n這個GitHub倉庫主要是個人在學習Keras過程中的記錄及練習。希望在學習過程中發現的一些好資訊與範例，能夠幫助那些想要使用Keras解決問題的朋友，或是對深度學習感興趣的學生們，提供一些易於理解且上手的範例來練習。如果你也有相關的範例想要與更多人分享，歡迎提出issue或PR。\n\n這些筆記本主要是在一台搭載NVIDIA 1080Ti顯卡的Windows 10電腦上，使用Python 3.6和Keras 2.1.1版本運行產生的結果，但其中也穿插了一些TensorFlow及其他函式庫的介紹。對於想要進行深度學習的朋友們，真心建議配備GPU哦！\n\n如果你覺得這個倉庫對學習深度學習有幫助，除了給它一個star之外，也請大家不吝推廣給更多的人。\n\n## 內容\n\n### 0.圖像資料集\u002F工具介紹\n* [0.0: COCO API解說與簡單範例](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F0.0-coco-dataset-api.ipynb)\n\n* [0.1: 自製撲克牌圖像資料集](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F0.1-poker-cards-dataset.ipynb)\n\n* [0.2: 使用Pillow進行圖像處理](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F0.2-image-processing-pillow.ipynb)\n\n### 1.Keras API範例\n* [1.0: 使用圖像增強進行深度學習](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.0-image-augmentation.ipynb)\n\n* [1.1: 如何使用Keras函數式API進行深度學習](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.1-keras-functional-api.ipynb)\n\n* [1.2: 從零開始構建VGG網絡來學習Keras](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.2-vgg16-from-scratch.ipynb)\n\n* [1.3: 使用預訓練的模型來分類照片中的物體](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.3-use-pretrained-model.ipynb)\n\t\n* [1.4: 使用圖像增強訓練小數據集](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.4-small-datasets-image-augmentation.ipynb)\n\n* [1.5: 使用預先訓練的卷積網絡模型](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.5-use-pretrained-model-2.ipynb)\n\n* [1.6: 可視化卷積網絡模型學到的特徵](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.6-visualizing-what-convnets-learn.ipynb)\n\n* [1.7: 構建自動編碼器(Autoencoder)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.7-autoencoder.ipynb)\n\n* [1.8: 序列到序列(Seq-to-Seq)學習介紹](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.8-seq2seq-introduction.ipynb)\n\n* [1.9: One-hot編碼工具程序介紹](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.9-onehot-encoding-introduction.ipynb)\n\n* [1.a: 循環神經網絡(RNN)介紹](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.a-rnn-introduction.ipynb)\n\n* [1.b: LSTM的返回序列和返回狀態之間的區別](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.b-lstm-return-sequences-states.ipynb)\n\n* [1.c: 用LSTM學習英文字母表順序](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F1.c-lstm-learn-alphabetic-seq.ipynb)\n\n### 2.圖像辨識 (Image Classification) \n* [2.0: Julia(Chars74K) 字母圖像辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.0-first-steps-with-julia.ipynb)\n\n* [2.1: 交通標誌圖像辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.1-traffic-signs-recognition.ipynb)\n\n* [2.2: 辛普森卡通圖像角色辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.2-simpson-characters-recognition.ipynb)\n\n* [2.3: 時尚服飾圖像辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.3-fashion-mnist-recognition.ipynb)\n\n* [2.4: 人臉關鍵點辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.4-facial-keypoints-recognition.ipynb)\n\n* [2.5: Captcha驗證碼辨識](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.5-use-keras-break-captcha.ipynb)\n\n* [2.6: Mnist手寫圖像辨識(MLP)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.6-mnist-recognition-mlp.ipynb)\n\n* [2.7: Mnist手寫圖像辨識(CNN)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F2.7-mnist-recognition-cnn.ipynb)\n\n### 3.物體偵測 (Object Recognition)\n* [3.0: YOLO物體偵測演算法概念與介紹](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.0-yolo-algorithm-introduction.ipynb)\n\n* [3.1: YOLOv2物體偵測範例](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.1-yolov2-object-detection.ipynb)\n\n* [3.2: 浣熊 (Racoon)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.2-yolov2-train_racoon_dataset.ipynb)\n\n* [3.3: 浣熊 (Racoon)偵測-YOLOv2模型的使用](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.3-yolov2-racoon_detection_inaction.ipynb)\n\n* [3.4: 袋鼠 (Kangaroo)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.4-yolov2-train-kangaroo-dataset.ipynb)\n\n* [3.5: 雙手 (Hands)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.5-yolov2-train-hands-dataset.ipynb)\n\n* [3.6: 辛普森卡通圖像角色 (Simpson)偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.6-yolov2-train-simpson-dataset.ipynb)\n\n* [3.7: MS COCO圖像偵測-YOLOv2模型訓練與調整](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F3.7-yolov2-train-coco-dataset.ipynb)\n\n### 4.物體分割 (Object Segmentation)\n\n### 5.關鍵點偵測 (Keypoint Detection)\n\n### 6.圖像標題 (Image Caption)\n\n### 7.人臉偵測辨識 (Face Detection\u002FRecognition)\n* [7.0: 人臉偵測 - OpenCV (Haar特徵分類器)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.0-opencv-face-detection.ipynb)\n\n* [7.1: 人臉偵測 - MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.1-mtcnn-face-detection.ipynb)\n\n* [7.2: 人臉辨識 - 臉部偵測、對齊 & 裁剪](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.2-face-detect-align-and-crop.ipynb)\n\n* [7.3: 人臉辨識 - 人臉部特徵擷取 & 人臉分類器](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.3-face-embedding-and-classifier.ipynb)\n\n* [7.4: 人臉辨識 - 轉換、對齊、裁剪、特徵擷取與比對](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.4-face-recognition.ipynb)\n\n* [7.5: 臉部關鍵點偵測 (dlib)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.5-face-landmarks-detection.ipynb)\n\n* [7.6: 頭部姿態(Head pose)估計 (dlib)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F7.6-head-pose-estimation.ipynb)\n\n### 8. 自然語言處理 (Natural Language Processing)\n* [8.0：詞嵌入(word embeddings)介紹](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.0-using-word-embeddings.ipynb)\n\n* [8.1：使用結巴(jieba)進行中文斷詞](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.1-jieba-word-tokenizer.ipynb)\n\n* [8.2：Word2vec詞嵌入(word embeddings)的基本概念](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.2-word2vec-concept-introduction.ipynb)\n\n* [8.3：使用結巴(jieba)進行歌詞分析](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.3-jieba-lyrics-analysis.ipynb)\n\n* [8.4：使用gensim訓練中文詞向量 (word2vec)](http:\u002F\u002Fnbviewer.jupyter.org\u002Fgithub\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fblob\u002Fmaster\u002F8.4-word2vec-with-gensim.ipynb)","# deep-learning-with-keras-notebooks 快速上手指南\n\n本指南旨在帮助开发者快速搭建环境并运行 `deep-learning-with-keras-notebooks` 中的示例代码。该仓库包含大量基于 Keras 的深度学习实战 Notebook，涵盖图像分类、物体检测、人脸识别及自然语言处理等领域。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n*   **操作系统**: Windows 10 (原作者环境), Linux, macOS 均可。\n*   **硬件建议**: 强烈建议配备 **NVIDIA GPU** (如 GTX 1080Ti 或更高) 以加速模型训练。若无 GPU，部分大型模型训练将非常缓慢。\n*   **Python 版本**: 推荐 Python 3.6+ (现代环境建议使用 Python 3.8 - 3.10 以获得更好的库兼容性)。\n\n### 前置依赖\n主要依赖库包括：\n*   TensorFlow (后端)\n*   Keras\n*   Jupyter Notebook \u002F JupyterLab\n*   OpenCV, Pillow, NumPy, Pandas\n*   特定任务库：dlib, gensim, jieba (中文分词), matplotlib\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆仓库\n首先将项目代码下载到本地：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks.git\ncd deep-learning-with-keras-notebooks\n```\n\n### 2. 创建虚拟环境 (推荐)\n使用 `conda` 或 `venv` 隔离环境。以下以 `conda` 为例：\n```bash\nconda create -n keras-dl python=3.8\nconda activate keras-dl\n```\n\n### 3. 安装核心依赖\n由于原项目基于较旧版本的 Keras (2.1.1) 和 TF，为了在现代机器上顺利运行并兼容新特性，建议安装较新的稳定版 TensorFlow (已内置 Keras)。\n\n**使用国内镜像源加速安装 (推荐):**\n```bash\npip install tensorflow jupyter notebook opencv-python pillow matplotlib pandas scikit-learn -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n**安装特定领域工具库:**\n针对仓库中的 NLP 和人脸相关示例，需额外安装：\n```bash\npip install gensim jieba dlib h5py -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n> **注意**: `dlib` 在某些 Windows 环境下可能需要预编译的二进制包或 C++ 构建工具。若安装失败，可尝试 `pip install dlib-bin` 或暂时跳过涉及 dlib 的章节 (7.5, 7.6)。\n\n### 4. 启动 Jupyter\n进入项目目录并启动服务：\n```bash\njupyter notebook\n```\n浏览器将自动打开，显示文件列表。\n\n## 基本使用\n\n### 1. 选择入门示例\n建议在浏览器中按以下顺序学习：\n\n*   **基础 API 与数据处理**:\n    *   打开 `0.2-image-processing-pillow.ipynb` 学习图像基础操作。\n    *   打开 `1.0-image-augmentation.ipynb` 了解数据增强技术。\n\n*   **第一个深度学习模型 (MNIST)**:\n    *   导航至 `2.6-mnist-recognition-mlp.ipynb` (多层感知机) 或 `2.7-mnist-recognition-cnn.ipynb` (卷积神经网络)。\n    *   这是最经典的“_hello world_\"级示例，无需额外下载数据集（Keras 会自动下载）。\n\n### 2. 运行代码\n1.  点击任意 `.ipynb` 文件打开 Notebook。\n2.  确保右上角内核 (Kernel) 显示为刚才创建的 `keras-dl` 环境。\n3.  点击菜单栏的 **Cell** -> **Run All** 依次执行所有单元格。\n4.  观察输出结果、损失曲线图及预测准确率。\n\n### 3. 进阶实践 (物体检测)\n若需运行 YOLO 相关示例 (第 3 章)，请注意：\n*   部分示例需要预先下载权重文件或特定数据集 (如 Racoon, Kangaroo)。\n*   查看对应 Notebook 顶部的说明注释，通常会提供数据下载链接。\n*   示例 `3.1-yolov2-object-detection.ipynb` 展示了如何使用预训练模型进行检测。\n\n### 4. 中文 NLP 示例\n对于第 8 章自然语言处理：\n*   运行 `8.1-jieba-word-tokenizer.ipynb` 体验中文分词。\n*   运行 `8.4-word2vec-with-gensim.ipynb` 学习如何训练中文词向量。\n\n---\n**提示**: 原项目部分链接指向 `nbviewer.jupyter.org`，在本地运行时直接打开对应的 `.ipynb` 文件即可获得相同的交互体验，且运行速度更快。","某高校计算机系研究生李明正试图利用深度学习完成“交通标志自动识别”的毕业论文，但他缺乏实战经验且算力有限。\n\n### 没有 deep-learning-with-keras-notebooks 时\n- **理论脱节实践**：虽然读懂了卷积神经网络（CNN）的数学原理，但面对 Keras 复杂的函数式 API 和层连接逻辑，不知如何将其转化为可运行的代码。\n- **数据增强迷茫**：手头只有少量交通标志图片，不清楚如何使用图像增强技术扩充数据集，导致模型训练初期就陷入过拟合。\n- **架构复现困难**：想要尝试经典的 VGG16 网络结构，却需要从零开始编写大量底层代码，调试过程繁琐且极易出错。\n- **可视化缺失**：模型训练完成后，无法直观地看到卷积核到底学习到了什么特征，难以在论文中提供有力的实验分析依据。\n\n### 使用 deep-learning-with-keras-notebooks 后\n- **快速上手编码**：直接参考 `1.1-keras-functional-api.ipynb` 和 `1.2-vgg16-from-scratch.ipynb`，迅速掌握了标准代码写法，当天便跑通了第一个基准模型。\n- **解决小样本难题**：复用 `1.4-small-datasets-image-augmentation.ipynb` 中的策略，轻松实现了对有限图片的旋转、缩放等增强操作，显著提升了模型泛化能力。\n- **站在巨人肩膀上**：基于 `2.1-traffic-signs-recognition.ipynb` 的现成案例进行微调，省去了重复造轮子的时间，将精力集中在优化超参数上。\n- **深度结果分析**：利用 `1.6-visualizing-what-convnets-learn.ipynb` 生成的特征可视化图表，清晰地展示了模型对标志边缘和形状的提取过程，丰富了论文内容。\n\ndeep-learning-with-keras-notebooks 通过提供从数据处理到模型可视化的全流程可执行范例，将深度学习的学习曲线从“陡峭悬崖”变成了“平缓阶梯”。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ferhwenkuo_deep-learning-with-keras-notebooks_1cba03ea.png","erhwenkuo","ErhWen Kuo","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Ferhwenkuo_97fb2ee4.png","緯創資通(Wistron)員工。在緯創創立「緯創IT數轉先進技術實驗室(dxlab)」,並於緯創協助導入開源專案與進行數位轉型。","Wistron Corp.","Taipei, Taiwan","erhwenkuo@gmail.com",null,"erhwenkuo.github.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ferhwenkuo",[26],{"name":27,"color":28,"percentage":29},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",100,2197,682,"2026-04-18T14:15:18",3,"Windows","强烈建议使用 NVIDIA GPU (开发环境为 GTX 1080Ti)，具体显存和 CUDA 版本未说明","未说明",{"notes":38,"python":39,"dependencies":40},"该项目主要为个人学习记录，基于 Windows 10 和 NVIDIA 1080Ti 环境运行。虽然部分代码可能涉及 TensorFlow 及其他库，但核心依赖为 Keras 2.1.1。作者真心建议进行深度学习时配备 GPU。","3.6",[41,42,43,44,45,46,47],"keras==2.1.1","tensorflow","pillow","opencv-python","dlib","jieba","gensim",[49],"开发框架",[51,52,53],"deep-learning","keras-notebooks","keras",2,"ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T19:21:26.591451",[59,64],{"id":60,"question_zh":61,"answer_zh":62,"source_url":63},45357,"这个仓库会翻译成英文吗？","目前维护者没有计划将这些实践内容翻译成英文。建议参考每个 Notebook 末尾提供的参考链接，大部分资料都有英文版本。作者之所以用中文编写，是因为相比英文内容，中文深度学习资源相对较少。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ferhwenkuo\u002Fdeep-learning-with-keras-notebooks\u002Fissues\u002F3",{"id":65,"question_zh":66,"answer_zh":67,"source_url":68},45358,"在 Windows 环境下安装 python coco package 时遇到 'cl : Command line error D8021 : invalid numeric argument '\u002FWno-cpp'' 错误如何解决？","需要修改 setup.py 文件。将原来的编译参数：\nextra_compile_args=['-Wno-cpp', '-Wno-unused-function', '-std=c99']\n更改为：\nextra_compile_args={'gcc': 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