TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南-低调大师

TensorFlow 2.0+Keras 防坑指南

2019-04-28 697

TensorFlow 2.0是对1.x版本做了一次大的瘦身，Eager Execution默认开启，并且使用Keras作为默认高级API，
这些改进大大降低的TensorFlow使用难度。

本文主要记录了一次曲折的使用Keras+TensorFlow2.0的BatchNormalization的踩坑经历，这个坑差点要把TF2.0的新特性都毁灭殆尽，如果你在学习TF2.0的官方教程，不妨一观。

问题的产生

从教程[1]https://www.tensorflow.org/alpha/tutorials/images/transfer_learning?hl=zh-cn（讲述如何Transfer Learning）说起：

IMG_SHAPE = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)
# Create the base model fr

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/700586

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pyppeteer持久化修改网站检测浏览器的特征值

在互联网前沿具有价值的网站，在反爬虫领域也做出了深有成效的反爬虫措施，其中浏览器环境检测、用户行为检测是目前对爬虫杀伤力最大的两条技术路线；而浏览器环境检测是以webdriver等几十个特征值为基础的爬虫识别；此前讲过几篇关于浏览器识别的文章：《selenium的封杀与突破，记录一次出师未捷身先死，淘宝、美团对爬虫的深入打击》《Python爬虫中深不可测的ua参数，爬虫的身份证》现行的浏览器环境识别采用的大都是这种思路：获取到自动化浏览器与正常浏览器有区别的值，然后根据这些值在加上一些行为判断，一并加密传回服务端，服务端解密后鉴别那些是爬虫，后面来自这些终端的敏感请求就一律不在通过验证。比较典型的是淘宝的环境检测+用户行为判断，还有美团验证的提取多个浏览器关键属性来判断是否为异常值。据我所知大部分的修改webdriver值都是一次

2019-04-29

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2019-04-29

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