1 保存序列模型或函数式模型 In [1]: ...
.保存序列模型和函数模型 . 保存全模型 可以对整个模型进行保存,其保存的内容包括: 该模型的架构 模型的权重 在训练期间学到的 模型的训练配置 你传递给编译的 ,如果有的话 优化器及其状态 如果有的话 这使您可以从中断的地方重新启动训练 . 保存为SavedModel文件 . 仅保存网络结构 仅保持网络结构,这样导出的模型并未包含训练好的参数 也可以使用json保存网络结构 . 仅保存网络参数 ...
2020-04-29 09:11 0 678 推荐指数:
1 保存序列模型或函数式模型 In [1]: ...
1.保持序列模型和函数模型 # 构建一个简单的模型并训练 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf ...
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 3. tf.keras.models.load_mod ...
html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 10 ...
1.eager模式下运算 2.动态控制流 3.构建模型 4.使用eager模式训练 5.变量求导优化 6.eager模式下的对象 ...
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 ...
全部代码如下:(红色部分为与笔记二不同之处) #1.Import the neccessary libraries needed import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib from matplotlib ...
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 ...