最近在研究模型的計算量，發現Pytorch有庫可以直接計算模型的計算量，所以需要一個一個Keras和Tensorflow可以用的，直接把Model接入到函數中，print一下就可以計算出FLOPs FLOPS：注意全大寫，是floating point operations per second ...

一、sklearn模型保存與讀取 1、保存 2、讀取 二、TensorFlow模型保存與讀取（該方式tensorflow只能保存變量而不是保存整個網絡，所以在提取模型時，我們還需要重新第一網絡結構。） 1、保存 2、加載 ...

本文介紹如何在C++環境中部署Keras或TensorFlow模型。 一、對於Keras， 第一步，使用Keras搭建、訓練、保存模型。 model.save('./your_keras_model.h5') 第二步，凍結Keras模型。 from ...

tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 3. tf.keras.models.load_mod ...

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路徑參數 ...

　　1.保持序列模型和函數模型 　　# 構建一個簡單的模型並訓練 　　from __future__ import absolute_import, division, print_function 　　import tensorflow as tf ...

在很多復雜的計算機視覺問題上，我們需要使用層次相對較深的卷積神經網絡才能得到好結果，但是自己從頭去構建卷積神經網絡是一個耗時耗力的事情，而且還不一定能訓練好。大家通常用到最多的技巧是，使用“預訓練好的模型”初始化模型，再在自己的數據集上進行后續處理。 這里記錄學習keras預訓練模型的筆記 ...

1.一般的模型構造、訓練、測試流程 2.自定義損失和指標 自定義指標只需繼承Metric類， 並重寫一下函數 _init_(self)，初始化。 update_state(self，y_true，y_pred，sample_weight = None)，它使用目標y_true ...