Module: tf.keras.applications 该类封装了很多重量级的网络架构,实例化的时候会默认加载参数 DenseNet121() DenseNet169() DenseNet201() InceptionResNetV2 ...
目录 从 PyTorch 中导出模型参数 第 步:配置环境 第 步:安装 MMdnn 第 步:得到 PyTorch 保存完整结构和参数的模型 pth 文件 第 步:导出 PyTorch 模型的参数,保存至 hdf 文件 可能遇到的问题 验证从 PyTorch 导出的 AlexNet 预训练模型 Attentions References tf.keras 的预训练模型都放在了 tensorflo ...
2019-05-29 22:49 0 3217 推荐指数:
Module: tf.keras.applications 该类封装了很多重量级的网络架构,实例化的时候会默认加载参数 DenseNet121() DenseNet169() DenseNet201() InceptionResNetV2 ...
tf.keras.Sequential 序列化建模,一般步骤为: 1、实例化一个Sequential类,该类是继承于Model类; 2、添加所需要的神经网络层; 3、用compile进行编译模型; 4、用fitx训练模型; 5、用predict预测 ...
keras 构建模型很简单,上手很方便,同时又是 tensorflow 的高级 API,所以学学也挺好。 模型复现在我们的实验中也挺重要的,跑出了一个模型,虽然我们可以将模型的 checkpoint 保存,但再跑一遍,怎么都得不到相同的结果。 用 keras 实现模型,想要能够复现,首先需要 ...
tf.keras.backend tf.keras的后端API,这里集成了很多常用的数学方法 abs():获取元素的绝对值;可以传入数值型常量、张量、列表等; 这里的数据类型和传入的数据类型相关。 all():对传入的数据进行“且”操作,一个假就全假 ...
cifar-10 每张图片的大小为 32×32,而 AlexNet 要求图片的输入是 224×224(也有说 227×227 的,这是 224×224 的图片进行大小为 2 的 zero padding 的结果),所以一种做法是将 cifar-10 数据集的图片 resize 到 224×224 ...
参考文献 [1] tensorflow使用tf.keras.Mode写模型并使用tf.data.Dataset作为数据输入 [2] Tensorflow keras入门教程 [3] 使用 tf.data 加载 NumPy 数据 ...
使用tf.keras建立一个简易的模型 使用Numpy数组进行训练: 使用tf.data 数据集 ...
Module: tf.keras.activations activations类保存了各种激活函数 activations类的方法: elu(): 指数线性单位; exponential(): 指数激活函数; get ...