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.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 any :同上,这里是求与的操作 arange :生成一个从start到stop的连续值的张量 argmax argmin : 返回最大值 最小值所在的i ...
2019-07-16 16:05 0 928 推荐指数:
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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 ...
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 ...
搭建简单模型 Setup Introduction 训练、验证和推理 模型的保存与恢复 使用相同的层图来定义多个模型 所有的模型都是可调用的,就像层一样 操作复杂的图拓扑 多输入多输出模型 ResNet Model(toy version) 共享层 API的延伸:使用 ...
TensorFlow 2.0 版本将 keras 作为高级 API,对于 keras boy/girl 来说,这就很友好了。tf.keras 从 1.x 版本迁移到 2.0 版本,需要注意几个地方。 1. 设置随机种子 2. 设置并行线程数和动态分配显存 3. ...