自定义层 官方教程:https://tensorflow.google.cn/guide/kera ...
Sequential Model: the simplest type of model Getting started with the Keras Sequential model Specifying the input shape Compilation Training 使用tf.keras建立一个简易的模型 使用Numpy数组进行训练: 使用tf.data 数据集进行训练 验证和预测 ...
2020-08-28 17:30 0 694 推荐指数:
自定义层 官方教程:https://tensorflow.google.cn/guide/kera ...
Module: tf.keras.applications 该类封装了很多重量级的网络架构,实例化的时候会默认加载参数 DenseNet121() DenseNet169() DenseNet201() InceptionResNetV2 ...
keras 构建模型很简单,上手很方便,同时又是 tensorflow 的高级 API,所以学学也挺好。 模型复现在我们的实验中也挺重要的,跑出了一个模型,虽然我们可以将模型的 checkpoint 保存,但再跑一遍,怎么都得不到相同的结果。 用 keras 实现模型,想要能够复现,首先需要 ...
tf.keras.Sequential 序列化建模,一般步骤为: 1、实例化一个Sequential类,该类是继承于Model类; 2、添加所需要的神经网络层; 3、用compile进行编译模型; 4、用fitx训练模型; 5、用predict预测 ...
tf.keras.Input() 初始化一个keras张量 tf.keras.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None ...
Module: tf.keras.callbacks class BaseLogger 该类的结构: ...
论文 Decoupled Weight Decay Regularization 中提到,Adam 在使用时,L2 regularization 与 weight decay 并不等价,并提出了 Ad ...
tf.keras.backend tf.keras的后端API,这里集成了很多常用的数学方法 abs():获取元素的绝对值;可以传入数值型常量、张量、列表等; 这里的数据类型和传入的数据类型相关。 all():对传入的数据进行“且”操作,一个假就全假 ...