keras自定義層
一、基本定義方法 當然，Lambda層僅僅適用於不需要增加訓練參數的情形，如果想要實現的功能需要往模型新增參數，那么就必須要用到自定義Layer了。其實這也不復雜，相比於Lambda層只不過代碼多了幾行，官方文章已經寫得很清楚了：https://keras.io/layers ...
原文：keras中保存自定義層和loss
在keras中保存模型有幾種方式: :使用callbacks,可以保存訓練中任意的模型,或選擇最好的模型 : 使用model.save ,會把整個模型保存下來,包括網絡和參數 : 使用model.save weights ,只保存模型的參數 當使用自定義的層或loss時,只有 可以直接使用, 會報下面這種錯: 解決辦法: 在自定義網絡層時重寫get config函數 我們主要看傳入 init 接口 ...
2019-11-11 12:08 0 1033 推薦指數：
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