关于Keras减肥和ketosis减肥法的问题就给大家分享到这里，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于CSS减肥的工具–Firefox插件CSSUsage_html/css_WEB-ITnose、Doc
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本文目录一览：- Keras减肥（ketosis减肥法）
- CSS减肥的工具–Firefox插件 CSS Usage_html/css_WEB-ITnose
- Docker减肥小记
- import tensorflow.keras ERROR: No module named keras
- Keras 2.3.0 发布，后续将被 tf.keras 取代
Keras减肥（ketosis减肥法）
我已经建模了两个输出层，即年龄和性别预测层。我想为每个输出层的损耗分配不同的权重值。我具有以下代码行。
model.compile(loss=[losses.mean_squared_error,losses.categorical_crossentropy], optimizer=''sgd'',loss_weights=[1,10])我的问题是损失权重对模型性能的影响是什么？如何配置损耗权重，以便模型可以更好地预测年龄？
答案1
小编典典正如FrançoisChollet在《用Python深度学习》一书中所述：
用于年龄回归任务的均方误差（MSE）损失通常取值3-5，而用于性别分类任务的交叉熵损失可低至0.1。在这种情况下，为了平衡不同损失的影响，可以为交叉熵损失分配权重10，为MSE损失分配权重0.25。
CSS减肥的工具–Firefox插件 CSS Usage_html/css_WEB-ITnose
首先，我们需要安装firefox（猛击此处下载）,或者确定你已经安装的版本已经高于3.1;
第二步，安装前端开发人员最普及的开发工具 firebug；
第三步，安装css usage 0.3.4.1；
第四步，在浏览器中打开我们要优化的页面（本地的页面也可以），点击右下角的firebug小图标，打开firebug工具窗口，我们会看到在工具选项中我们有一个 css usage工具的按钮。
首先我们来分析最上面的三个功能按钮的使用
Scan: 通过字面意思我们就能知道,这是一个扫描当前页面的工具,如果我们的站点只有一个页面或者几个页面,我们可以通过使用此功能按键来查看页面的css实用情况.
Clear: 清除扫描结果,但我们查看完网页,并对CSS 进行了修改后,我们就不需要以前的扫描结果了,那么我们就可以使用Clear功能键,清除以前的扫描结果缓存,重新开始我们的扫描.
AutoScan: 我们的网站可能会有很多的页面,更有可能有很多的弹出层,如果我们每次都点击扫描的话,会占用我们大量的时间,AutoScan功能键可以使我们的扫描工作更自动化,提高我们的工作效率.
立即学习“前端免费学习笔记（深入）”；
当我们点击Scan按键后会有什么样的情况呢?我们以 独臂老宋的博客为案例http://blog.sina.com.cn/laosong11
点击Scan之后, CSS Usage会对当前的页面HTML和样式进行扫描,如下图
上图是我把扫描结果折叠后的样子,我们可以看到,CSS Usage对页面css样式表的内联(inline)样式和外链样式进行了扫描,HTML也作了扫描并显示加载时间.
下面我们展开一个内联样式
我们能看到这一句Line CSS Selector Seen, Seen before, Unseen, :hover,告诉我们” 列出CSS选择器的状态:
绿色–表示当前扫描看到的,
深绿色–的以前的扫描中看到的,
红色–的表示在当前和以前扫描中均未发现的.
灰色–的代表伪类的选择器CSS,这部分将会被忽视.
在这个列表的最下面,我们也会看到有个统计,告诉我们有多少被发现,多少没有发现,被忽视的是多少,CSS实用的覆盖率是多少的统计.
同时,CSS Usage还提供给我们关于CSS某个选择器被实用多少次的统计
如果我们一直使用 Auto Scan功能的话,我们的Scan次数也是在累积的,比如我们从首页到博文目录、再到图片、最后到达关于我，每一次页面跳转，CSS Usage 都会自动增加页面的扫描次数。如下图：
如果你想知道，我们都是在哪些页面进行的扫描，是不是覆盖到了所有的页面，你可以看到关于页面的扫描记录
如果我们仅仅是给CSS减肥的话,那我们就可以对红色的选择器开始动手了,CSS Usage给我们提供了一个更智能的工具, export cleaned css(导出清理后的CSS).但是直接使用这个工具对很多大型网站来说都需要勇气,我的建议还是保险一些的好,我们可以选择选择器的名称,通过文件夹的搜索功能,来查找这个css选择器的样式是不是已经作为下线 产品或者组件的组成部分,已经没有作用.或许我们在一个旮旯又 发现了它 ,那样我们只是当时出了冷汗,而不必等修改的文件上线后再出冷汗.
我们还要提一下这个工具的缺点：
如果网站使用了大量的ajax和dhtml的话，你需要尽可能多地打开那些隐藏的div/窗口和tab,让Css Usage爬取尽可能多的内容。
如果我们的网站页面数量很多的话，占用CPU和内存会比较大，需要足够的耐心。
我们本文只是介绍了关于移除无效CSS选择器 的方法,如果你想更全面的提升网站的速度,那么你可能需要结合Firebug\ Yslow\ Page Speed 组合应用,找到更优答案.
Docker减肥小记
如果经常使用 docker，你会发现 docker 占用的资源膨胀很快，其中最明显也最容易被察
如何快速的清理 docker 占用的系统资源，具体点说就是删除那些无用的镜像、容器、网络和数据卷…
1、查看 docker 占用的资源
在进行资源清理之前我们有必要搞清楚 docker 都占用了哪些系统的资源。
这需要综合使用不同的命令来完成。
docker container ls：默认只列出正在运行的容器，-a 选项会列出包括停止的所有容器。
docker image ls：列出镜像信息，-a 选项会列出 intermediate 镜像(就是其它镜像依赖的层)。
docker volume ls：列出数据卷。
docker network ls：列出 network。
docker info：显示系统级别的信息，比如容器和镜像的数量等。
通过这些命令查看 docker 使用的资源情况后，
相信你已经决定要清理 docker 占用的一些资源了！
2、让我们先从那些未被使用的资源开始。
只删除那些未被使用的资源
Docker 提供了方便的 docker system prune 命令来删除那些已停止的容器、dangling 镜像、未被容器引用的 network 和构建过程中的 cache：
$ docker system prune
安全起见，这个命令默认不会删除那些未被任何容器引用的数据卷，如果需要同时删除这些数据卷，你需要显式的指定 --volumns 参数。比如你可能想要执行下面的命令：
$ docker system prune --all --force --volumns
这次不仅会删除数据卷，而且连确认的过程都没有了！
注意使用 --all 参数后会删除所有未被引用的镜像而不仅仅是 dangling 镜像。
这里有必要解释一下何为 dangling images，其实可以简单的理解为未被任何镜像引用的镜像。比如在你重新构建了镜像后，那些之前构建的且不再被引用的镜像层就变成了 dangling images：
在本地的镜像更新之后，就会出现类似图中红框内的 <none> 镜像。这表示旧的镜像已经不再被引用了，此时它们就变成了 dangling images。如果使用 -a 参数，你还会发现另外一种类型的 <none> 镜像，它们的 repository 和 tag 列都表现为 <none>：
这些镜像被称为 intermediate 镜像(就是其它镜像依赖的层)。
我们还可在不同在子命令下执行 prune，这样删除的就是某类资源：
docker container prune # 删除所有退出状态的容器
docker volume prune # 删除未被使用的数据卷
docker image prune # 删除 dangling 或所有未被使用的镜像
3
让 docker 回到安装时的状态
这里的 "安装时的状态" 指资源占用情况而不是 docker 的相关配置。这也是一种比较常见的用例，比如就需要在一个干净的 docker 环境中自动化的还原出某天的一个生产环境(使用生产环境的备份数据)用于 bug 调查。
让我们一起来看看都需要做些什么？
回想我们前面介绍的 docker system prune --all --force --volumns 命令，如果在执行这个命令前系统中所有的容器都已停止，那么这个命令就会移除所有的资源！好，现在让我们想办法停掉系统中的所有容器。
docker container stop 命令可以停止一个或多个容器，我们只需要把系统中所有在运行的容器罗列出来就可以了。
由于 docker 并不介意我们再次停止一个已经停止了的容器，干脆简单粗暴点，直接列出所有的容器(包括已经停止的)！
$ docker container ls -a -q
-a 显示所有的容器，-q 只显示数字形式的容器 ID。
然后把这里命令执行的结果作为 docker container stop 命令的参数：
$ docker container stop $(docker container ls -a -q)
完整的恢复 docker 环境的命令如下：
$ docker container stop $(docker container ls -a -q) && docker system prune --all --force --volumns
和前面的 prune 命令类似，也可以完全删除某一类资源：
删除容器：docker container rm $(docker container ls -a -q)
删除镜像：docker image rm $(docker image ls -a -q)
删除数据卷：docker volume rm $(docker volume ls -q)
删除 network：docker network rm $(docker network ls -q)
4
创建 shell 别名
上面的命令可以完成任务但是却很繁琐，我们可以通过 shell 的别名功能来简化这些命令的执行。
alias docker-clean-unused=''docker system prune --all --force --volumes''
alias docker-clean-all=''docker stop $(docker container ls -a -q) && docker system prune --all --force --volumes''
把上面的命令写入到用户的 ~/.bashrc 文件中就可以了！
执行一次清理任务：
5、总结
经常清理系统资源不仅能够让系统运行的更流畅，也利于我们把精力集中在相关的重点资源上面。
所以建议大家能够使用相关的资源清理命令，让 docker 保持清爽和高效。
觉的应该是对磁盘空间的占用。
import tensorflow.keras ERROR: No module named keras
tensorflow版本为1.3.0
直接修改为如下导入方式即可：import tensorflow.contrib.keras
Keras 2.3.0 发布，后续将被 tf.keras 取代
Keras 2.3.0 发布了（multi-backend Keras）。Keras 是一个极简的、高度模块化的高级神经网络库，采用 Python 开发，能够运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 平台上。
2.3.0 是第一个支持 TensorFlow 2.0 的 multi-backend Keras 版本，它兼容 TensorFlow 1.14、1.13 以及 Theano 和 CNTK。此版本 API 与 TensorFlow 2.0 中的 tf.keras API 同步。但需要注意的是，它不支持大多数 TensorFlow 2.0 功能，包括 Eager Execution。如果需要使用这些功能，可以使用 tf.keras。
这同时也是 multi-backend Keras 的最后一个主要版本，开发团队表示接下来 6 个月内，也就是 2020 年 4 月之前会继续维护 multi-backend Keras，TensorFlow 的 tf.keras 将将其取代，建议用户转移到 tf.keras。
详情查看更新说明：
https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0
关于Keras减肥和ketosis减肥法的问题我们已经讲解完毕，感谢您的阅读，如果还想了解更多关于CSS减肥的工具–Firefox插件 CSS Usage_html/css_WEB-ITnose、Docker减肥小记、import tensorflow.keras ERROR: No module named keras、Keras 2.3.0 发布，后续将被 tf.keras 取代等相关内容，可以在本站寻找。
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