1. 在磁盤中保存與加載模型 1.1 保存與加載整個模型 保存整個模型： 模型的架構/配置 模型的權重值（在訓練過程中學習） 模型的編譯信息（如果調用了 compile()） 優化器及其狀態（如果有的話，使您可以從上次中斷的位置重新開始訓練） 保存模型 ...

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一、保存、讀取說明 　　我們創建好模型之后需要保存模型，以方便后續對模型的讀取與調用，保存模型我們可能有下面三種需求：1、只保存模型權重參數；2、同時保存模型圖結構與權重參數；3、在訓練過程的檢查點保存模型數據。下面分別對這三種需求進行實現。 二、僅保存模型參數 　　僅保存模型參數 ...

　　1.保持序列模型和函數模型 　　# 構建一個簡單的模型並訓練 　　from __future__ import absolute_import, division, print_function 　　import tensorflow as tf ...

tensorflow2.0保存模型的方式有很多，這里只介紹兩種。 一、 使用官方模型 這種情況可以直接保存整個模型，如下所示，可以將模型保存為HDF5文件 二、自定義模型 如果是自定義模型使用上述方法保存會報錯且保存失敗，報錯 ...

history包含以下幾個屬性：訓練集loss： loss測試集loss： val_loss訓練集准確率： sparse_categorical_accuracy測試集准確率： val_sparse_ ...

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.Conv2D ...