Module: tf.keras.applications 該類封裝了很多重量級的網絡架構,實例化的時候會默認加載參數 DenseNet121() DenseNet169() DenseNet201() InceptionResNetV2 ...
keras 構建模型很簡單,上手很方便,同時又是 tensorflow 的高級 API,所以學學也挺好。 模型復現在我們的實驗中也挺重要的,跑出了一個模型,雖然我們可以將模型的 checkpoint 保存,但再跑一遍,怎么都得不到相同的結果。 用 keras 實現模型,想要能夠復現,首先需要設置各個可能的隨機過程的 seed,如 np.random.seed ,然后代碼不要在 GPU 上跑,而是限 ...
2019-05-17 21:43 0 1195 推薦指數:
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tf.keras.Sequential 序列化建模,一般步驟為: 1、實例化一個Sequential類,該類是繼承於Model類; 2、添加所需要的神經網絡層; 3、用compile進行編譯模型; 4、用fitx訓練模型; 5、用predict預測 ...
tf.keras.backend tf.keras的后端API,這里集成了很多常用的數學方法 abs():獲取元素的絕對值;可以傳入數值型常量、張量、列表等; 這里的數據類型和傳入的數據類型相關。 all():對傳入的數據進行“且”操作,一個假就全假 ...
參考文獻 [1] tensorflow使用tf.keras.Mode寫模型並使用tf.data.Dataset作為數據輸入 [2] Tensorflow keras入門教程 [3] 使用 tf.data 加載 NumPy 數據 ...
目錄 從 PyTorch 中導出模型參數 第 0 步:配置環境 第 1 步:安裝 MMdnn 第 2 步:得到 PyTorch 保存完整結構和參數的模型(pth 文件) 第 3 步:導出 PyTorch 模型的參數,保存至 hdf5 ...
使用tf.keras建立一個簡易的模型 使用Numpy數組進行訓練: 使用tf.data 數據集 ...
Module: tf.keras.activations activations類保存了各種激活函數 activations類的方法: elu(): 指數線性單位; exponential(): 指數激活函數; get ...
tf.keras.Input() 初始化一個keras張量 tf.keras.Input( shape=None, batch_size=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None ...