一、保存、读取说明 　　我们创建好模型之后需要保存模型，以方便后续对模型的读取与调用，保存模型我们可能有下面三种需求：1、只保存模型权重参数；2、同时保存模型图结构与权重参数；3、在训练过程的检查点保存模型数据。下面分别对这三种需求进行实现。 二、仅保存模型参数 　　仅保存模型参数 ...

　　最近对tensorflow十分感兴趣，所以想做一个系列来详细讲解tensorflow来。 　　本教程主要由tensorflow2.0官方教程的个人学习复现笔记整理而来，并借鉴了一些keras构造神经网络的方法，中文讲解，方便喜欢阅读中文教程的朋友，tensorflow官方教程：https ...

1.一般的模型构造、训练、测试流程 2.自定义损失和指标 自定义指标只需继承Metric类， 并重写一下函数 _init_(self)，初始化。 update_state(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目标y_true ...

1.一般的模型构造、训练、测试流程 2.自定义损失和指标 自定义指标只需继承Metric类， 并重写一下函数 _init_(self)，初始化。 update_state(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目标y_true ...

　　1.保持序列模型和函数模型 　　# 构建一个简单的模型并训练 　　from __future__ import absolute_import, division, print_function 　　import tensorflow as tf ...

一. 本机情况 windows 10 无GPU anaconda3 我的anaconda3自带的python是3.7的。 安装前：有2个环境，第一个环境base是默认环境(python版本3.7)；第二个环境tensorflow是以前安装 tensorflow 1.14 的时候创建的环境 ...

这里有三种方式保存模型： 　　 　　　　第一种：　　只保存网络参数，适合自己了解网络结构 　　　　第二种：　　保存整个网络，可以完美进行恢复 　　　　第三个是保存格式。 第一种方式： 　　 　　实践操作： 　　 第二种方式：（存入整个模型 ...

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https ...