如何使用模型优化将Keras模型压缩五倍
. 我们将演示如何使用TensorFlow模型优化将Keras模型的大小缩小5倍，这对于在资源受限的环境中进行部署 ...
原文：keras RAdam优化器使用教程， keras加载模型包含自定义优化器报错 如何解决？
本文首发于个人博客https: kezunlin.me post c f b ，欢迎阅读最新内容 python keras RAdam tutorial and load custom optimizer with CustomObjectScope RAdam usage use warmup load custom optimizer keras load model with custom ...
2019-12-05 08:23 0 590 推荐指数：
相关推荐
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 ...
keras 自定义 metrics
keras 自定义 metrics ilufei2019 2018-11-26 14:36:00 浏览2698 函数 mean 展开阅读全文 自定义 Metrics ...
Keras 自定义层
１．对于简单的定制操作，可以通过使用layers.core.Lambda层来完成。该方法的适用情况：仅对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有需要学习的参数． 这里用Lambda定义了一个对张量进行切片操作的层 ２．对于具有可训练权重的定制层，需要 ...
keras_8_优化器 Optimizers
1. 优化器的使用 优化器(optimizer)是编译Keras模型的所需的两个参数之一： 2. Keras优化器的公共参数 参数clipnorm和clipvalue能在所有的优化器中使用，用于控制梯度裁剪（Gradient Clipping）： 3. ...
Keras自定义Layer使用说明
自定义 Layer 自定义激活函数 函数形式比较简单的时候可以用lambda函数: Layer类 建立模型 这一步比较关键, 之前不成功主要是因为没有理解def call(self, inputs)这个类方法. 以下代码会报错: 这是因为output_layer未被初始化 ...
keras的扩展性：自定义keras
本文转自微信公众号--Python中文社区--浅谈keras的扩展性：自定义keras 1. 自定义keras keras是一种深度学习的API，能够快速实现你的实验。keras也集成了很多预训练的模型，可以实现很多常规的任务，如图像分类。TensorFlow 2.0之后 ...
keras 中如何自定义损失函数
http://lazycoderx.com/2016/10/09/keras%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E6%8D%9F%E5%A4%B1%E5 ...