1. 在磁盘中保存与加载模型 1.1 保存与加载整个模型 保存整个模型： 模型的架构/配置 模型的权重值（在训练过程中学习） 模型的编译信息（如果调用了 compile()） 优化器及其状态（如果有的话，使您可以从上次中断的位置重新开始训练） 保存模型 ...

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一、保存、读取说明 　　我们创建好模型之后需要保存模型，以方便后续对模型的读取与调用，保存模型我们可能有下面三种需求：1、只保存模型权重参数；2、同时保存模型图结构与权重参数；3、在训练过程的检查点保存模型数据。下面分别对这三种需求进行实现。 二、仅保存模型参数 　　仅保存模型参数 ...

　　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 ...

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 ...

history包含以下几个属性：训练集loss： loss测试集loss： val_loss训练集准确率： sparse_categorical_accuracy测试集准确率： val_sparse_ ...

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.Conv2D ...