原文:【tensorflow2.0】中階api--模型、損失函數、優化器、數據管道、特征列等

下面的范例使用TensorFlow的中階API實現線性回歸模型。 TensorFlow的中階API主要包括各種模型層,損失函數,優化器,數據管道,特征列等等。 結果: 這里出現了一個問題,我是在谷歌colab上使用gpu進行運行的,會報這個錯誤,但當我切換成cpu運行時就不報錯了: 參考: 開源電子書地址:https: lyhue .github.io eat tensorflow in days ...

2020-04-10 15:36 3 819 推薦指數:

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tensorflow2.0】高階api--主要為tf.keras.models提供的模型的類接口

下面的范例使用TensorFlow的高階API實現線性回歸模型TensorFlow的高階API主要為tf.keras.models提供的模型的類接口。 使用Keras接口有以下3種方式構建模型:使用Sequential按層順序構建模型,使用函數API構建任意結構模型,繼承Model基類 ...

Fri Apr 10 23:42:00 CST 2020 0 1259
tensorflow2.0損失函數losses

一般來說,監督學習的目標函數損失函數和正則化項組成。(Objective = Loss + Regularization) 對於keras模型,目標函數的正則化項一般在各層中指定,例如使用Dense的 kernel_regularizer 和 bias_regularizer等參數指定權重 ...

Mon Apr 13 18:44:00 CST 2020 16 3702
tensorflow2.0——交叉熵損失函數

平方損失函數求導后,偏導太小,迭代更新慢,所以考慮用交叉熵損失函數(注意標記值和預測值不能寫反了)(標記值為0或1,對0取對數是不存在的額): 交叉熵損失函數滿足作為損失函數的兩大規則:非負性,單調一致性 ...

Tue Aug 04 22:38:00 CST 2020 0 766
tensorflow2.0數據管道dataset

如果需要訓練的數據大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部讀入內存中進行訓練,這樣一般效率最高。 但如果需要訓練的數據很大,例如超過10G,無法一次載入內存,那么通常需要在訓練的過程中分批逐漸讀入。 使用 tf.data API 可以構建數據輸入管道,輕松處理大量的數據,不同的數據 ...

Mon Apr 13 01:10:00 CST 2020 0 776
神經網絡優化 (tensorflow2.0)

在定義了損失函數之后,需要通過優化來尋找最小損失,下面介紹一些常見的優化方法。 (BGD,SGD,MBGD,Momentum,NAG,Adagrad,Adadelta,RMSprop,Adam,Adamax,Nadam) 1 梯度下降法 (Gradient Descent,GD) 1.1 ...

Thu Jul 30 01:42:00 CST 2020 0 3830
TensorFlow2.0教程1:keras 函數api

  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 ...

Thu Aug 22 21:59:00 CST 2019 0 1062
tensorflow2.0優化optimizers

機器學習界有一群煉丹師,他們每天的日常是: 拿來葯材(數據),架起八卦爐(模型),點着六味真火(優化算法),就搖着蒲扇等着丹葯出爐了。 不過,當過廚子的都知道,同樣的食材,同樣的菜譜,但火候不一樣了,這出來的口味可是千差萬別。火小了夾生,火大了易糊,火不勻則半生半糊。 機器學習也是一樣,模型 ...

Mon Apr 13 18:52:00 CST 2020 0 2735
 
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