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 ...
Module: tf.keras.callbacks class BaseLogger 该类的结构: ...
2019-07-17 10:14 0 448 推荐指数:
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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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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.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 ...
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 ...