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.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 any :同上,這里是求與的操作 arange :生成一個從start到stop的連續值的張量 argmax argmin : 返回最大值 最小值所在的i ...
2019-07-16 16:05 0 928 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 ...
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 ...
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 ...
搭建簡單模型 Setup Introduction 訓練、驗證和推理 模型的保存與恢復 使用相同的層圖來定義多個模型 所有的模型都是可調用的,就像層一樣 操作復雜的圖拓撲 多輸入多輸出模型 ResNet Model(toy version) 共享層 API的延伸:使用 ...
TensorFlow 2.0 版本將 keras 作為高級 API,對於 keras boy/girl 來說,這就很友好了。tf.keras 從 1.x 版本遷移到 2.0 版本,需要注意幾個地方。 1. 設置隨機種子 2. 設置並行線程數和動態分配顯存 3. ...