Update：2020/01/11 如果想要在 tf.keras 中使用 AdamW、SGDW 等优化器，请将 TensorFlow 升级到 2.0，之后在 tensorflow_addons 仓库中可以找到该优化器，且可以正常使用，具体参照：【tf.keras】AdamW: Adam ...

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. ...

本次使用的是2.0测试版，正式版估计会很快就上线了 tf2好像更新了蛮多东西 虽然教程不多 还是找了个试试 的确简单不少，但是还是比较喜欢现在这种写法 老样子先导入库 我的版本是2.0.0-dev20190402 现在正在使用google的colab 训练，因为我本地 ...

tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神经网络模型。 六步： import 相关模块。 指定要喂入网络的训练集和测试集。 在 Sequential() 中搭建网络结构。 在 compile() 中配置训练方法。 在 fit() 中执行训练 ...

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 ...

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.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 ...