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 ...
論文 Decoupled Weight Decay Regularization 中提到,Adam 在使用時,L regularization 與 weight decay 並不等價,並提出了 AdamW,在神經網絡需要正則項時,用 AdamW 替換 Adam L 會得到更好的性能。 TensorFlow .x 在 tensorflow addons 庫里面實現了 AdamW,可以直接pip in ...
2020-01-11 00:45 0 4536 推薦指數:
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 ...
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 ...
一些最常用的數據集如 MNIST、Fashion MNIST、cifar10/100 在 tf.keras.datasets 中就能找到,但對於其它也常用的數據集如 SVHN、Caltech101,tf.keras.datasets 中沒有,此時我們可以在 TensorFlow Datasets ...
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: ...