1.　　创建meter 　　 2.　　添加数据 　　　　 3.　　展示结果 　　 4.　　清除meter　　 　　 以下代码是在前面随笔中 ...

一、loss、acc提取 　　有时候我们需要查看每个batch训练时候的损失loss与准确率acc，这样可以帮助我们挑选合适的epoch以及查看模型是否收敛。 　　Model.fit()在调用时会返回一个History类，这个类的一个属性Historty.history是一个字典，里面就包含 ...

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 ...

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 ...

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 ...