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 ...
深度學習模型一般由各種模型層組合而成。 tf.keras.layers內置了非常豐富的各種功能的模型層。例如, layers.Dense,layers.Flatten,layers.Input,layers.DenseFeature,layers.Dropout layers.Conv D,layers.MaxPooling D,layers.Conv D layers.Embedding,lay ...
2020-04-13 10:40 0 3128 推薦指數:
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 ...
Sequential model 方法一、 返回原模型(不包含最后一層)的拷貝 new_model = tf.keras.models.Sequential(base_model.layers[:-1]) 方法二、 原地刪除原模型的最后一層 base_model._layers ...
如果使用多GPU訓練模型,推薦使用內置fit方法,較為方便,僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》: https ...
深度學習的訓練過程常常非常耗時,一個模型訓練幾個小時是家常便飯,訓練幾天也是常有的事情,有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分,一部分來自數據准備,另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時,我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...
如果想嘗試使用Google Colab上的TPU來訓練模型,也是非常方便,僅需添加6行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 TPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_TPU》: https ...
本篇文章介紹在spark中調用訓練好的tensorflow模型進行預測的方法。 本文內容的學習需要一定的spark和scala基礎。 如果使用pyspark的話會比較簡單,只需要在每個excutor上用Python加載模型分別預測就可以了。 但工程上為了性能考慮,通常使用的是scala版本 ...
TensorFlow訓練好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用許多方式部署運行。 例如:通過 tensorflow-js 可以用javascrip腳本加載模型並在瀏覽器中運行模型。 通過 tensorflow-lite 可以在移動和嵌入式設備上加載並運行 ...
/19年的,並且是基於TensorFlow1.0的,對於現在使用的TensorFlow2.0不太友好。 ...