目录 0. 加载数据、构建网络 1. model.save() & model.save_weights() 1.1 model.save() ...
机器学习问题不仅是一个科学问题,更是一个工程问题。 大多数年轻的数据科学家都希望将大部分时间花在构建完美的机器学习模型上,但是企业不仅需要训练一个完美的模型,同时也需要将其部署,向用户提供便捷的服务。 如下图所示,机器学习系统由机器学习代只包含一小部分,而在中间的小黑匣子周围,所需要的基础设施庞大而复杂。 因此,在实际应用中,一个优秀的程序员不仅要学会构建完美的机器学习模型上,同时还需要将其部署向 ...
2020-02-20 16:30 0 1450 推荐指数:
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使用如下命令 pip3 install numpy pandas matplotlib sklearn tensorflow==2.0.0-alpha0 -i https://pypi.doubanio.com/simple 安装notebook pip3 install notebook ...
转自https://www.cnblogs.com/buctyk/archive/2004/01/13/12932663.html 结果如图 第一种方法用的是tensorflow v1的api,第二种用的是tf2 ...
1 保存序列模型或函数式模型 In [1]: ...
1.导入模型 目前看使用模型: Import model Currently, seven models are supported Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3 ...
inceptionV3 xception 注意这里调用官方的模型之后又接了自己的全连接层,前 ...
将模型保存为完整的 HDF5 文件,后面可以直接加载使用: 重新创建完全相同的模型,包括其权重和优化程序: Ref:https://tensorflow.google.cn/tutorials/distribute/save_and_load ...
GPU版选择说明 TensorFlow不仅提供了CPU版资源调度工具包,而且提供了GPU版资源调度工具包。该工具包在计算中,同时利用CPU和GPU进行数据计算,当处理图像任务时,优势较仅使用CPU处理十分明显,处理速度比单纯使用CPU提高10倍甚至百倍到千倍,极大地提高了开发效率。 GPU版 ...