Update：2020/01/11 如果想要在 tf.keras 中使用 AdamW、SGDW 等優化器，請將 TensorFlow 升級到 2.0，之后在 tensorflow_addons 倉庫中可以找到該優化器，且可以正常使用，具體參照：【tf.keras】AdamW: Adam ...

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. ...

本次使用的是2.0測試版，正式版估計會很快就上線了 tf2好像更新了蠻多東西 雖然教程不多 還是找了個試試 的確簡單不少，但是還是比較喜歡現在這種寫法 老樣子先導入庫 我的版本是2.0.0-dev20190402 現在正在使用google的colab 訓練，因為我本地 ...

tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神經網絡模型。 六步： import 相關模塊。 指定要喂入網絡的訓練集和測試集。 在 Sequential() 中搭建網絡結構。 在 compile() 中配置訓練方法。 在 fit() 中執行訓練 ...

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 ...

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 ...

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 ...