keras自定义层
一、基本定义方法 当然，Lambda层仅仅适用于不需要增加训练参数的情形，如果想要实现的功能需要往模型新增参数，那么就必须要用到自定义Layer了。其实这也不复杂，相比于Lambda层只不过代码多了几行，官方文章已经写得很清楚了：https://keras.io/layers ...
原文：keras中保存自定义层和loss
在keras中保存模型有几种方式: :使用callbacks,可以保存训练中任意的模型,或选择最好的模型 : 使用model.save ,会把整个模型保存下来,包括网络和参数 : 使用model.save weights ,只保存模型的参数 当使用自定义的层或loss时,只有 可以直接使用, 会报下面这种错: 解决办法: 在自定义网络层时重写get config函数 我们主要看传入 init 接口 ...
2019-11-11 12:08 0 1033 推荐指数：
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