这里有三种方式保存模型: 第一种: 只保存网络参数,适合自己了解网络结构 第二种: 保存整个网络,可以完美进行恢复 第三个是保存格式。 第一种方式: 实践操作: 第二种方式:(存入整个模型 ...
深度学习模型一般由各种模型层组合而成。 tf.keras.layers内置了非常丰富的各种功能的模型层。例如, layers.Dense,layers.Flatten,layers.Input,layers.DenseFeature,layers.Dropout layers.Conv D,layers.MaxPooling D,layers.Conv D layers.Embedding,lay ...
2020-04-13 10:40 0 3128 推荐指数:
这里有三种方式保存模型: 第一种: 只保存网络参数,适合自己了解网络结构 第二种: 保存整个网络,可以完美进行恢复 第三个是保存格式。 第一种方式: 实践操作: 第二种方式:(存入整个模型 ...
Sequential model 方法一、 返回原模型(不包含最后一层)的拷贝 new_model = tf.keras.models.Sequential(base_model.layers[:-1]) 方法二、 原地删除原模型的最后一层 base_model._layers ...
如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》: https ...
深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分,一部分来自数据准备,另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时,我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...
如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 TPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_TPU》: https ...
本篇文章介绍在spark中调用训练好的tensorflow模型进行预测的方法。 本文内容的学习需要一定的spark和scala基础。 如果使用pyspark的话会比较简单,只需要在每个excutor上用Python加载模型分别预测就可以了。 但工程上为了性能考虑,通常使用的是scala版本 ...
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。 例如:通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行 ...
/19年的,并且是基于TensorFlow1.0的,对于现在使用的TensorFlow2.0不太友好。 ...