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 ...
Module: tf.keras.callbacks class BaseLogger 該類的結構: ...
2019-07-17 10:14 0 448 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...