原文:自定义训练的演示,使用tf-data,Eager Execution和keras

,机器学习的基本步骤 Import and parse the data sets. Select the type of model. Train the model. Evaluate the model s effectiveness. Use the trained model to make predictions ,eager mode的使用限制 Once eager executi ...

2019-03-11 16:22 0 764 推荐指数:

查看详情

导入数据tf-data

1,tf-data两个新的抽象类 dataset表示一系列元素,其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象 创建来源(例如 Dataset.from_tensor_slices()),以通过一个或多个 tf.Tensor 对象构建数据集。 应用转换 ...

Wed Mar 13 06:23:00 CST 2019 0 966
使用tf.keras.layers.Layer自定义神经网络的层

tensorflow中的类tf.keras.layers.Layer可用于创建神经网络中的层,使用说明如下。 使用tf.keras.layers.Layer创建自定义的层 创建一个层 创建一个张量并输入该层 参考文献: tensorflow2.0 - 自定义layer ...

Fri Oct 30 17:30:00 CST 2020 0 2197
tf.keras自定义损失函数

自定义损失函数 In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data than the squared ...

Wed Apr 22 02:01:00 CST 2020 0 2524
tensorfolw学习笔记——张量、微分、自定义训练keras

1张量 张量可以使用GPU加速,可以自动将python内置数据类型转换为张量。张量有形状和数据类型。张量与numpy主要区别为:1张量可以用GPU加速2张量不可变。 Tensors和Numpy ndarrays可以自动相互转换。Tensors使用.numpy()方法可以显示转换为ndarray ...

Tue Jul 30 07:20:00 CST 2019 0 587
tf.placeholder() is not compatible with eager execution问题解决

使用的tensorflow版本是2.2的版本。 即使我在代码中导入的1.X版本来支持部分版本1的代码,但是这还不够。 问题出现的原因: 关键字placeholder在版本2是没有的,但是在版本1执行的时候,是在session前定义,在session中执行, 但是在我的代码中 ...

Tue Oct 13 01:42:00 CST 2020 0 3152
tensorflow 2.0 技巧 | 自定义tf.keras.Model的坑

自定义tf.keras.Model需要注意的点 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能够save_weights,或者save_format="tf" model.trainable_variables ...

Fri Oct 11 05:54:00 CST 2019 4 7647
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM