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.保持序列模型和函數模型 構建一個簡單的模型並訓練 from future import absolute import, division, print function import tensorflow as tf tf.keras.backend.clear session from tensorflow import keras from tensorflow.keras import ...
2019-08-26 10:59 0 874 推薦指數:
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最近對tensorflow十分感興趣,所以想做一個系列來詳細講解tensorflow來。 本教程主要由tensorflow2.0官方教程的個人學習復現筆記整理而來,並借鑒了一些keras構造神經網絡的方法,中文講解,方便喜歡閱讀中文教程的朋友,tensorflow官方教程:https ...
1.一般的模型構造、訓練、測試流程 2.自定義損失和指標 自定義指標只需繼承Metric類, 並重寫一下函數 _init_(self),初始化。 update_state(self,y_true,y_pred,sample_weight = None),它使用目標y_true ...
1.一般的模型構造、訓練、測試流程 2.自定義損失和指標 自定義指標只需繼承Metric類, 並重寫一下函數 _init_(self),初始化。 update_state(self,y_true,y_pred,sample_weight = None),它使用目標y_true ...
1 保存序列模型或函數式模型 In [1]: ...
1.保存序列模型和函數模型 1.1保存全模型 可以對整個模型進行保存,其保存的內容包括: 該模型的架構 模型的權重(在訓練期間學到的) 模型的訓練配置(你傳遞給編譯的),如果有的話 優化器及其狀態(如果有的話)(這使您可以從中斷的地方重新啟動訓練 ...
最近對tensorflow十分感興趣,所以想做一個系列來詳細講解tensorflow來。 本教程主要由tensorflow2.0官方教程的個人學習復現筆記整理而來,並借鑒了一些keras構造神經網絡的方法,中文講解,方便喜歡閱讀中文教程的朋友,tensorflow官方教程:https ...
這里有三種方式保存模型: 第一種: 只保存網絡參數,適合自己了解網絡結構 第二種: 保存整個網絡,可以完美進行恢復 第三個是保存格式。 第一種方式: 實踐操作: 第二種方式:(存入整個模型 ...