原文:自定義訓練的演示,使用tf-data,Eager Execution和keras

,機器學習的基本步驟 Import and parse the data sets. Select the type of model. Train the model. Evaluate the model s effectiveness. Use the trained model to make predictions ,eager mode的使用限制 Once eager executi ...

2019-03-11 16:22 0 764 推薦指數:

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導入數據tf-data

1,tf-data兩個新的抽象類 dataset表示一系列元素,其中每個元素包含一個或多個 Tensor 對象 創建來源(例如 Dataset.from_tensor_slices()),以通過一個或多個 tf.Tensor 對象構建數據集。 應用轉換 ...

Wed Mar 13 06:23:00 CST 2019 0 966
使用tf.keras.layers.Layer自定義神經網絡的層

tensorflow中的類tf.keras.layers.Layer可用於創建神經網絡中的層,使用說明如下。 使用tf.keras.layers.Layer創建自定義的層 創建一個層 創建一個張量並輸入該層 參考文獻: tensorflow2.0 - 自定義layer ...

Fri Oct 30 17:30:00 CST 2020 0 2197
tf.keras自定義損失函數

自定義損失函數 In statistics, the Huber loss is a loss function used in robust regression, that is less sensitive to outliers in data than the squared ...

Wed Apr 22 02:01:00 CST 2020 0 2524
tensorfolw學習筆記——張量、微分、自定義訓練keras

1張量 張量可以使用GPU加速,可以自動將python內置數據類型轉換為張量。張量有形狀和數據類型。張量與numpy主要區別為:1張量可以用GPU加速2張量不可變。 Tensors和Numpy ndarrays可以自動相互轉換。Tensors使用.numpy()方法可以顯示轉換為ndarray ...

Tue Jul 30 07:20:00 CST 2019 0 587
tf.placeholder() is not compatible with eager execution問題解決

使用的tensorflow版本是2.2的版本。 即使我在代碼中導入的1.X版本來支持部分版本1的代碼,但是這還不夠。 問題出現的原因: 關鍵字placeholder在版本2是沒有的,但是在版本1執行的時候,是在session前定義,在session中執行, 但是在我的代碼中 ...

Tue Oct 13 01:42:00 CST 2020 0 3152
tensorflow 2.0 技巧 | 自定義tf.keras.Model的坑

自定義tf.keras.Model需要注意的點 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能夠save_weights,或者save_format="tf" model.trainable_variables ...

Fri Oct 11 05:54:00 CST 2019 4 7647
 
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