从keras的keras_applications的文件夹内可以找到内置模型的源代码 Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune 应用于图像分类的模型,权重训练自ImageNet: Xception ...
随着我们对深度学习网络认知的加深,在实际应用过程中,我们一定会厌倦深度网络训练时间长,参数规模太大而感到非常痛苦.那么今天我给大家带来的是如何实现网络剪枝.也就是在不降低准确度的情况下减少训练参数的数量,加快训练时间.从而大大节约我们得成本,这在实际应用中至关重要. 我们将演示如何使用TensorFlow模型优化将Keras模型的大小缩小 倍,这对于在资源受限的环境中进行部署特别重要。其次我们需 ...
2019-11-07 15:11 0 2270 推荐指数:
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https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how ...
本文介绍如何在C++环境中部署Keras或TensorFlow模型。 一、对于Keras, 第一步,使用Keras搭建、训练、保存模型。 model.save('./your_keras_model.h5') 第二步,冻结Keras模型。 from ...
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/95370db7/,欢迎阅读最新内容! keras multi gpu training Guide multi_gpu_model results results from Multi-GPU training ...
Sequential模型可以输入由多个训练层组成的列表作为输入参数,并使用add()添加新的训练层。 ...
我们不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型 你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含: 模型的结构,以便重构该模型 模型的权重 训练配置(损失函数,优化器等) 优化器的状态,以便于从上 ...
模型量化的本质就是将模型中的参数按照一定的规则 把32位或者64位浮点数 转化位16位浮点数或者8位定点数。这里我用keras和numpy实现了16位和8位的量化,未考虑量化的科学合理性,仅仅是搞清楚量化本质的一次实验。 检查量化后的文件 ...