模型量化的本質就是將模型中的參數按照一定的規則 把32位或者64位浮點數 轉化位16位浮點數或者8位定點數。這里我用keras和numpy實現了16位和8位的量化，未考慮量化的科學合理性，僅僅是搞清楚量化本質的一次實驗。 檢查量化后的文件 ...

在訓練較大網絡時, 往往想加載預訓練的模型, 但若想在網絡結構上做些添補, 可能出現問題一二... 一下是添補的幾種情形, 此處以單輸出回歸任務為例: References: 末尾 開頭 末尾合流_0 末尾合流_1 附相關問題: #開頭 在名為 ...

Keras模型的保存方式 在運行並且訓練出一個模型后獲得了模型的結構與許多參數，為了防止再次訓練以及需要更好地去使用，我們需要保存當前狀態 基本保存方式 h5 轉換為json格式存儲基本參數 轉換為二進制pb格式 以下代碼為我從網絡中尋找到的，可以將模型中的內容轉換為pb格式 ...

keras是基於tensorflow封裝的的高級API，Keras的優點是可以快速的開發實驗，它能夠以TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作為后端運行。 模型構建 最簡單的模型是 Sequential 順序模型，它由多個網絡層線性堆疊。對於更復雜的結構，你應該使用 ...

Sequential模型可以輸入由多個訓練層組成的列表作為輸入參數，並使用add()添加新的訓練層。 ...

我們不推薦使用pickle或cPickle來保存Keras模型 你可以使用model.save(filepath)將Keras模型和權重保存在一個HDF5文件中，該文件將包含： 模型的結構，以便重構該模型 模型的權重 訓練配置（損失函數，優化器等） 優化器的狀態，以便於從上 ...

博客作者：凌逆戰 博客地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10940123.html 這篇文章主要介紹使用Keras框架來實現RNN家族模型，TensorFlow實現RNN的代碼可以參考我的另外一篇博客：TensorFlow中實現RNN，徹底弄懂 ...

1，保存模型： my_model = create_model_function( ...... ) my_model.compile( ...... ) my_model.fit( ...... ) model_name . save( filepath, overwrite: bool ...