模型量化的本质就是将模型中的参数按照一定的规则 把32位或者64位浮点数 转化位16位浮点数或者8位定点数。这里我用keras和numpy实现了16位和8位的量化，未考虑量化的科学合理性，仅仅是搞清楚量化本质的一次实验。 检查量化后的文件 ...

在训练较大网络时, 往往想加载预训练的模型, 但若想在网络结构上做些添补, 可能出现问题一二... 一下是添补的几种情形, 此处以单输出回归任务为例: References: 末尾 开头 末尾合流_0 末尾合流_1 附相关问题: #开头 在名为 ...

Keras模型的保存方式 在运行并且训练出一个模型后获得了模型的结构与许多参数，为了防止再次训练以及需要更好地去使用，我们需要保存当前状态 基本保存方式 h5 转换为json格式存储基本参数 转换为二进制pb格式 以下代码为我从网络中寻找到的，可以将模型中的内容转换为pb格式 ...

keras是基于tensorflow封装的的高级API，Keras的优点是可以快速的开发实验，它能够以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。 模型构建 最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用 ...

Sequential模型可以输入由多个训练层组成的列表作为输入参数，并使用add()添加新的训练层。 ...

我们不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型 你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含： 模型的结构，以便重构该模型 模型的权重 训练配置（损失函数，优化器等） 优化器的状态，以便于从上 ...

博客作者：凌逆战 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 这篇文章主要介绍使用Keras框架来实现RNN家族模型，TensorFlow实现RNN的代码可以参考我的另外一篇博客：TensorFlow中实现RNN，彻底弄懂 ...

1，保存模型： my_model = create_model_function( ...... ) my_model.compile( ...... ) my_model.fit( ...... ) model_name . save( filepath, overwrite: bool ...