原文:【tensorflow2.0】模型層layers

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:

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tensorflow2.0——模型保存與加載

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 ...

Tue Sep 15 06:35:00 CST 2020 0 2008
tensorflow2.0】使用多GPU訓練模型

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 ...

Mon Apr 13 20:57:00 CST 2020 0 3437
tensorflow2.0】使用單GPU訓練模型

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 ...

Mon Apr 13 20:31:00 CST 2020 0 4172
tensorflow2.0】使用TPU訓練模型

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 ...

Mon Apr 13 21:06:00 CST 2020 0 1658
tensorflow2.0】使用spark-scala調用tensorflow2.0訓練好的模型

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 ...

Mon Apr 13 21:18:00 CST 2020 0 2347
tensorflow2.0】使用tensorflow-serving部署模型

TensorFlow訓練好的模型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 ...

Mon Apr 13 21:13:00 CST 2020 0 2056
 
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