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 ...
目錄 從 PyTorch 中導出模型參數 第 步:配置環境 第 步:安裝 MMdnn 第 步:得到 PyTorch 保存完整結構和參數的模型 pth 文件 第 步:導出 PyTorch 模型的參數,保存至 hdf 文件 可能遇到的問題 驗證從 PyTorch 導出的 AlexNet 預訓練模型 Attentions References tf.keras 的預訓練模型都放在了 tensorflo ...
2019-05-29 22:49 0 3217 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
cifar-10 每張圖片的大小為 32×32,而 AlexNet 要求圖片的輸入是 224×224(也有說 227×227 的,這是 224×224 的圖片進行大小為 2 的 zero padding 的結果),所以一種做法是將 cifar-10 數據集的圖片 resize 到 224×224 ...
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 ...
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 ...