最近在用tensorflow2.0搭建一个简单的神经网络,虽然结构简单但是由于对自定义有要求,官方提供的layer和model不能满足要求,因此需要自行对layer、model、loss function进行自定义。由于tensorflow2.0发布不久,国内相关文章较少,我便决定 ...
前文写了如何使用tensorflow . 自定义Layer,本文将讲述如何自定义Model,并将前述的Layer应用到本Model中来。 一 tensorflow . 自定义layer 二 tensorflow . 自定义Model 三 tensorflow . 自定义loss function 损失函数 四 tensorflow . 实战稀疏自动编码器SAE 自定义模型也比较简单,只是需要搞清 ...
2020-02-03 11:56 0 1914 推荐指数:
最近在用tensorflow2.0搭建一个简单的神经网络,虽然结构简单但是由于对自定义有要求,官方提供的layer和model不能满足要求,因此需要自行对layer、model、loss function进行自定义。由于tensorflow2.0发布不久,国内相关文章较少,我便决定 ...
一、网络层layer的常见操作 通常机器学习模型可以表示为简单网络层的堆叠与组合,而tensorflow就提供了常见的网络层,为我们编写神经网络程序提供了便利。 TensorFlow2推荐使用tf.keras来构建网络层,tf.keras来自原生keras,用其来构建网络具有更好 ...
前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model,本文将来讨论如何自定义损失函数。 (一)tensorflow2.0 - 自定义layer (二)tensorflow2.0 - 自定义Model (三)tensorflow2.0 - 自定义loss ...
tensorflow2.0保存模型的方式有很多,这里只介绍两种。 一、 使用官方模型 这种情况可以直接保存整个模型,如下所示,可以将模型保存为HDF5文件 二、自定义模型 如果是自定义模型使用上述方法保存会报错且保存失败,报错 ...
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自定义tf.keras.Model需要注意的点 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能够save_weights,或者save_format="tf" model ...
相比simplernn多了三个门,记忆、输入、输出 记忆门(遗忘门,1为记住0为遗忘): 输入门: C: 输出门: 总: ...