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 ...

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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 ...

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 ...

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 ...

導入數據 為了避免報錯，先進行格式轉換： 圖解： repeat(3)將數據集重復3次，batch(10)每次輸出一個包括10個元素的batch。 如果不能剛好等分，例如 ...

目錄 從 PyTorch 中導出模型參數 第 0 步：配置環境 第 1 步：安裝 MMdnn 第 2 步：得到 PyTorch 保存完整結構和參數的模型（pth 文件） 第 3 步：導出 PyTorch 模型的參數，保存至 hdf5 ...

tensorflow 使用數據集（tf.data）的方法對數據集進行操縱。 1. 對 數組（內存向量） 進行操縱 ： 2. 讀取文本文件里的數據 （ tf.data ...