最近在研究模型的计算量，发现Pytorch有库可以直接计算模型的计算量，所以需要一个一个Keras和Tensorflow可以用的，直接把Model接入到函数中，print一下就可以计算出FLOPs FLOPS：注意全大写，是floating point operations per second ...

一、sklearn模型保存与读取 1、保存 2、读取 二、TensorFlow模型保存与读取（该方式tensorflow只能保存变量而不是保存整个网络，所以在提取模型时，我们还需要重新第一网络结构。） 1、保存 2、加载 ...

本文介绍如何在C++环境中部署Keras或TensorFlow模型。 一、对于Keras， 第一步，使用Keras搭建、训练、保存模型。 model.save('./your_keras_model.h5') 第二步，冻结Keras模型。 from ...

tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 3. tf.keras.models.load_mod ...

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 ...

　　1.保持序列模型和函数模型 　　# 构建一个简单的模型并训练 　　from __future__ import absolute_import, division, print_function 　　import tensorflow as tf ...

在很多复杂的计算机视觉问题上，我们需要使用层次相对较深的卷积神经网络才能得到好结果，但是自己从头去构建卷积神经网络是一个耗时耗力的事情，而且还不一定能训练好。大家通常用到最多的技巧是，使用“预训练好的模型”初始化模型，再在自己的数据集上进行后续处理。 这里记录学习keras预训练模型的笔记 ...

1.一般的模型构造、训练、测试流程 2.自定义损失和指标 自定义指标只需继承Metric类， 并重写一下函数 _init_(self)，初始化。 update_state(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目标y_true ...