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 ...

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 ...

目录 从 PyTorch 中导出模型参数 第 0 步：配置环境 第 1 步：安装 MMdnn 第 2 步：得到 PyTorch 保存完整结构和参数的模型（pth 文件） 第 3 步：导出 PyTorch 模型的参数，保存至 hdf5 ...

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 ...

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 ...

tf.keras.Input() 　　初始化一个keras张量 　　tf.keras.Input( 　　shape=None, 　　batch_size=None, 　　name=None, 　　dtype=None, 　　sparse=False, 　　tensor=None ...